DEVELOPMENT OF OIL PRODUCTION PROBABILISTIC FORECASTING TECHNIQUE
Authors: Ханипов М.Н. , Ганиев Б.Г. , Насыбуллин А.В. , Саттаров Р.З. 
Published: July 2024

При проектировании разработки нефтяных месторождений или планировании геолого-технических мероприятий в основном используются детерминированные методы. Как правило это детерминированные геолого-гидродинамические модели или инженерные формулы. Они позволяют дать единственную оценку как запасов, так и добычи. Однако, распределение фильтрационно-емкостных свойств пласта подчинено случайным распределениям. Во-первых, в силу их значительной изменчивости по площади и по разрезу, во-вторых, в силу погрешности их измерения. Поэтому невозможно точно предсказать дебит нефти. Возможно оценить вероятность, с которой будет достигнут тот или иной дебит скважины. С учетом этого, при подсчете запасов давно и успешно применяются стохастические подходы, например, основанные на методе Монте-Карло или на трехмерных геологических моделях. Это позволяет дать вероятностную оценку запасов нефти. Однако при переходе к анализу и проектированию разработки, весь ансамбль геологических моделей превращается в такой же ансамбль гидродинамических моделей, отличающихся реализациями геологического строения. Трудоемкость их создания и адаптации не позволяет оперативно в реальном времени получить вероятностную оценку дебитов скважин. Целью данной работы является разработка методики вероятностного прогнозирования дебита скважины, основанная на стохастическом подходе к геологическому описанию пласта. Созданная методика является простой, как все известные инженерные формулы, и не требует больших временных и вычислительных затрат. Основная идея методики состоит в том, чтобы получить оценку параметров в определенной точке пространства пласта получить функцию плотности распределения параметров, методом Монте-Карло оценить дебит новой скважины в определенной точке пространства.
Deterministic methods are typically used for reservoir and production engineering or well intervention planning. Deterministic reservoir simulation models or design equations that are usually used provide only a single estimate of reserves and production. However, distribution of reservoir properties is random due to their significant areal and vertical heterogeneity, as well as uncertainty of their measurement. Therefore, accurate forecast of oil production rate is impossible. It is only possible to define a degree of possibility for a certain well flow rate. For this reason, stochastic methods of reserve estimation based, for example, on Monte-Carlo technique or 3D geologic models have been successfully used for quite a long time. These methods provide a probabilistic estimate of oil reserves. However, when proceeding to field development analysis and planning, the entire group of geologic models turns into the same group of reservoir simulation models differing by geological structure representation. Labor-consuming nature of their generation and history matching makes it impossible to obtain a real-time probabilistic estimate of well flow rates. This paper discusses the development of technique for well flow rate probabilistic forecasting based on stochastic approach to geologic reservoir description. This technique is quite simple and does not require significant time spending and computation effort. The main concept of the technique is estimating parameters in a certain point of a reservoir, obtaining parameter density function and evaluating production rate of a new well in a certain point by Monte-Carlo method.