УДК 550.362
Р.А. Мингараев, Д.Н. Гуляев, В.В. Соловьева
ОПРОБОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИИ АНАЛИЗА БОЛЬШИХ ДАННЫХ
С ПРИМЕНЕНИЕМ АЛГОРИТМА ДЕКОНВОЛЮЦИИ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ДОБЫЧИ НЕФТИ
Аннотация
Цель работы. Разработка и апробация новых подходов к анализу больших массивов данных в процессе разработки месторождений углеводородов для выявления потенциала увеличения добычи. Материалы и методы. Рассматривается развитие технологии анализа результатов точечного и распределенного оптоволоконного мониторинга поля температуры в процессе эксплуатации скважин путем внедрения алгоритма деконволюции. На базе методики интерпретации одиночного скважинного датчика температуры предложен и опробован алгоритм расчета динамики добычи при измерении вблизи интервала работы пласта. Результаты. Проведено сопоставление данных, полученных с применением алгоритма деконволюции, с результатами аналитических расчетов и апробация методики на реальных скважинных данных, полученных с помощью оптоволоконного кабеля-датчика, что подтвердило работоспособность методики. Используя информацию о динамике забойного давления и восстановленную по данным теплового поля историю дебита скважины, можно оперативно принимать решения о проведении скважинных работ для повышения добычи. Выводы. Использование предлагаемого алгоритма позволило расширить границы использования больших данных, получаемых с помощью оптоволоконного распределенного датчика температуры, что существенно повышает эффективность мониторинга разработки месторождений углеводородов.
Ключевые слова: баротермический мониторинг, деконволюция, термометрия, эффект теплообмена, контроль разработки, оптоволоконные системы, повышение добычи, тепловое поле
R.А. Mingaraev, D.N. Gulyaev , V.V. Solovieva
TESTING BIG DATA ANALYSIS TECHNOLOGY WITH THE USE
OF DECONVOLUTION ALGORITHM TO INCREASE OIL PRODUCTION
Abstract
Objective. To develop and test new approaches to the analysis of big data sets in the process of hydrocarbon field development to reveal the potential of production increase. Materials and methods. The article discusses the improvement of a technology for analyzing the results of the fixed-depth and the fiber-optic-based distributed temperature monitoring during well production by deconvolution algorithm. Based on the methodology for interpreting a single bottomhole temperature sensor, an algorithm for calculating the production dynamics was proposed and tested when temperature is measured near the interval of the reservoir. Results. The data obtained using the deconvolution algorithm were compared with the results of analytical calculations and the technique was tested on the real well data obtained with a fiber-optic sensor cable, confirming the effectiveness of the technique. By utilizing information on bottomhole pressure dynamics and well production history reconstructed from thermal field data, it is possible to make quick decisions on well intervention to improve production. Conclusions. The use of the proposed algorithm enabled to expand the limits of applicability of big data obtained using a fiber-optic distributed temperature sensor, which significantly increases the efficiency of monitoring the hydrocarbon field development.
Keywords: barothermal monitoring, deconvolution, thermometry, heat exchange effect, reservoir development surveillance, fiber-optic systems, production enhancement, thermal field
DOI 10.29222/ipng.2078-5712.2024-15-3.art2
Полный текст статьи в формате PDF
