Практический опыт, проблемы и пути совершенствования методов определения и прогноза составов добываемого сырья газоконденсатных месторождений для адекватного моделирования его промысловой подготовки, транспорта и переработки

УДК 622.279:[[553.98:622.031]:550.8.013]

А.Н. Нестеренко, А.Г. Касперович, О.А. Омельченко, Д.А. Рычков, Е.А. Якушенко

Практический опыт, проблемы и пути совершенствования методов определения и прогноза составов добываемого сырья газоконденсатных месторождений для адекватного моделирования его промысловой подготовки, транспорта и переработки

Составы добываемого сырья газоконденсатных месторождений (ГКМ) являются одной из важнейших характеристик, необходимых для решения широкого круга проектных, аналитических и эксплуатационных задач как в области разработки месторождений, так и в сфере промысловой подготовки, транспорта и переработки углеводородов. В процессе эксплуатации ГКМ состав добываемого сырья существенно изменяется, поэтому необходимо периодически осуществлять его контроль и прогноз.

Формат определения составов добываемого сырья зависит от цели выполнения аналитических процедур. Для решения большинства задач вполне достаточно краткого формата, ограниченного компонентами С^С5 и С6+ или С1-С12, С13+, при этом в случае необходимости подробное распределение фракций тяжелой жидкой части конденсата может определяться с помощью моделирования. Однако для проектирования, планирования и прогноза перспективного развития систем транспорта и переработки жидких углеводородов необходимо получать подробные компонентно-фракционные составы (КФС), представленные индивидуально до углеводородов С5 и далее узкими фракциями до С44 или до температур кипения порядка 500 °С и выше. Использование краткого формата КФС в таких задачах нежелательно, поскольку приводит к значительным потерям точности компонентно-балансовых расчетов [1].

Вопросы определения и прогноза КФС добываемого сырья ГКМ с целью его последующего использования при моделировании промысловой подготовки, транспорта и переработки рассматриваются далее.

Определение состава фактически добытого сырья по результатам расчетно-технологического мониторинга объектов его промысловой подготовки

В настоящее время КФС промысловых потоков можно измерять современными га-зохроматографическими методами. Поэтому периодическое определение КФС добываемого сырья может осуществляться экспериментально при исследованиях скважин и обследованиях промысловых установок. Для этого производятся отборы и исследования проб газа и конденсата, выделяющихся из добываемого флюида, с последующей расчетной рекомбинацией полученных экспериментально составов с помощью замеренных дебитов скважин или объемов промысловой продукции.

Однако такого рода работы весьма трудоемки, и их регулярное выполнение проблематично. Существует также вероятность значительных отклонений КФС различных определений в результате флуктуаций режимов эксплуатации скважин и промысловой технологии. Кроме того, определение КФС продукции отдельных скважин не дает представления о составе сырья в целом по промыслу, хотя и необходимо для контроля изменения составов по объектам разработки, эксплуатационным участкам и т.д. Регулярное же проведение исследований всего эксплуатационного фонда скважин практически неосуществимо в виду крайне высоких трудозатрат.

Ключевые слова:

компонентно-фракционный состав,

физико-химические

свойства

компонентов,

моделирование,

промысловая

подготовка газа,

установка

комплексной

подготовки газа,

дифференциальная

конденсация.

Keywords:

fractional analysis, physical and chemical properties of components, simulation, upstream gas treatment, complex facility for gas treatment, constant volume depletion.

Таким образом, систематическое экспериментальное определение КФС совокупно добываемого на промыслах сырья практически невозможно, но такая информация крайне необходима для моделирования промысловой подготовки, транспорта и переработки сырья. Авторами была поставлена и решена задача определения КФС добываемого сырья на базе моделирования его промысловой подготовки с использованием в качестве исходных данных результатов экспериментальных определений КФС промысловой продукции. В итоге в настоящее время в ООО «ТюменНИИгипрогаз» для периодического (ежегодного) определения составов добываемого сырья действующих северных ГКМ Западной Сибири используется специально разработанная и реализованная методология, включающая экспериментальные работы по отбору и исследованию проб промысловой продукции с определением ее КФС и последующим моделированием промысловой подготовки в режиме расчетно-технологического мониторинга (РТМ) на базе экспериментальных составов, фактических усредненных параметров аппаратов и удельных выходов конденсата.

В соответствии с разработанной методологией на первом этапе выполняется отбор проб нестабильных конденсатов (НК), получаемых со всех интересующих промыслов, и определяются их КФС. Параллельно ведется обработка фактических режимных параметров работы промысловых установок на момент отбора проб. При этом режимные параметры усредняются по технологическим линиям за непродолжительный период (например, три последних месяца), отбраковываются заведомо некорректные величины параметров, обусловленные ошибками в работе средств измерений либо незапланированными периодами остановки промыслов или аппаратов (следует отметить, что период отбора проб заранее планируется так, чтобы не совпасть с плановыми остановками).

После получения результатов лабораторного эксперимента создаются технологические модели обследованных промысловых установок в одной из систем технологического моделирования (СТМ) [2]. По созданным моделям выполняются итерационные расчеты при усредненных и отбракованных величинах фактических режимных параметров эксплуатации оборудования. Цель расчета промысла в режиме РТМ - получение такого КФС добываемого сырья на входе установки комплексной подготовки

газа (УКПГ), при котором рассчитанный по модели промысла удельный выход конденсата на объем товарного газа равен фактическому и при этом расчетный КФС НК максимально близок к экспериментальному. Достигается поставленная цель итерационной рекомбинацией экспериментальных составов НК и товарного газа в варьируемом соотношении. При отсутствии или сомнениях в достоверности экспериментального КФС товарного газа его нередко заменяют на рассчитываемый по модели.

Экспериментальный КФС НК может быть заменен на рассчитываемый по модели на любом шаге итерации, что иногда необходимо для достижения более высокой точности схождения комплекса расчетных и фактических данных. Для удобного, оперативного и наглядного осуществления операций по рекомбинации состава добываемого сырья, сравнению расчетных, фактических и экспериментальных данных в процессе выполнения итераций используются специально настроенные электронные таблицы, связанные с моделью СТМ.

Пример сравнения расчетного состава НК с экспериментальным по результатам РТМ приведен в табл. 1. На рис. 1 и 2 представлена полученная по результатам многолетних расчетов промыслов в режиме РТМ динамика изменения потенциального содержания базовых фракций в добываемом сырье одного из валан-жинских и одного из ачимовских промыслов.

Можно отметить существенные изменения валанжинского сырья и стабильность (в пределах флуктуаций) ачимовского. Последнее объясняется тем, что среднее пластовое давление ачимовских отложений в пределах данного промысла до настоящего времени еще не достигло давления начала конденсации или, как минимум, не снизилось существенно ниже его уровня.

Результаты представленной работы ежегодно используются при мониторинге и прогнозе сырьевой базы ООО «Газпром переработка», а также в работах по анализу разработки ряда месторождений. Основной недостаток существующей практики - невысокая статистическая достоверность получаемых КФС, так как для моделирования используется однократное экспериментальное определение составов промысловой продукции, и даже высокое качество полученной информации не гарантирует ее соответствия среднестатистической. Для совершенствования данного направления необходимы разработка и внедрение

Таблица 1

Сравнение расчетного и экспериментального составов НК по результатам РТМ:

Тк - температура кипения

Компонент, фракция (Тк, °С) Эксперимент, % масс. Расчет, % масс. Абсолютное отклонение, % масс. Относительное отклонение, %

Метан 5,4568 5,4920 -0,0353 -0,6466

Этан 5,7750 5,7149 0,0602 1,0418

Пропан 13,2261 13,1022 0,1239 0,9369

Изобутан 8,6510 8,6104 0,0407 0,4704

Н-бутан 11,9922 11,9639 0,0283 0,2360

Изопентан 7,6259 7,6404 -0,0145 -0,1899

Н-пентан 6,8258 6,8457 -0,0199 -0,2920

45-60 1,1607 1,1654 -0,0046 -0,3993

60-70 7,9195 7,9541 -0,0346 -0,4373

70-80 2,6583 2,6703 -0,0120 -0,4511

80-90 3,1177 3,1319 -0,0143 -0,4573

90-100 5,7611 5,7876 -0,0265 -0,4597

100-110 6,0983 6,1264 -0,0281 -0,4606

110-120 3,9036 3,9216 -0,0180 -0,4609

120-130 1,9729 1,9820 -0,0091 -0,4610

130-140 1,8546 1,8632 -0,0086 -0,4610

140-150 1,0947 1,0997 -0,0050 -0,4610

150-160 1,1901 1,1956 -0,0055 -0,4610

160-170 0,9181 0,9223 -0,0042 -0,4610

170-180 0,6204 0,6232 -0,0029 -0,4610

180-190 0,3845 0,3862 -0,0018 -0,4610

190-200 0,3939 0,3957 -0,0018 -0,4610

200-210 0,2058 0,2067 -0,0009 -0,4610

210-220 0,2359 0,2370 -0,0011 -0,4610

220-230 0,1152 0,1157 -0,0005 -0,4610

230-240 0,1504 0,1511 -0,0007 -0,4610

240-250 0,0742 0,0745 -0,0003 -0,4610

250-260 0,0863 0,0867 -0,0004 -0,4610

260-270 0,0524 0,0526 -0,0002 -0,4610

270-280 0,0505 0,0507 -0,0002 -0,4610

280-290 0,0412 0,0414 -0,0002 -0,4610

290-300 0,0245 0,0246 -0,0001 -0,4610

300-310 0,0302 0,0303 -0,0001 -0,4610

310-320 0,0251 0,0253 -0,0001 -0,4610

320-330 0,0160 0,0161 -0,0001 -0,4610

330-340 0,0211 0,0212 -0,0001 -0,4610

340-350 0,0187 0,0188 -0,0001 -0,4610

350-360 0,0183 0,0184 -0,0001 -0,4610

360-370 0,0131 0,0132 -0,0001 -0,4610

370-380 0,0169 0,0169 -0,0001 -0,4610

380-390 0,0158 0,0159 -0,0001 -0,4610

390-400 0,0153 0,0153 -0,0001 -0,4610

400-410 0,0149 0,0149 -0,0001 -0,4610

410-420 0,0138 0,0138 -0,0001 -0,4610

420-430 0,0137 0,0138 -0,0001 -0,4610

430-440 0,0126 0,0127 -0,0001 -0,4610

440-450 0,0126 0,0127 -0,0001 -0,4610

450-КК 0,9572 0,9616 -0,0044 -0,4610

2004  2009  2010  2011  2012  2013  2014  2015

Рис. 1. Динамика изменения потенциального содержания базовых фракций добываемого сырья одного из валанжинских промыслов по результатам РТМ

с; 14

о л 2

£12

<и

10

а

и «

8

2011  2012  2013  2014  2015

т

6 4 2

0 I—

С3-С4

гС-120 °С

120-240 °С

240-340 °С

Свыше 340 °С

Рис. 2. Динамика изменения потенциального содержания базовых фракций добываемого сырья одного из ачимовских промыслов по результатам РТМ

на месторождениях новых нормативных документов на экспериментальные методики определения составов, обеспечивающих высокие показатели сходимости и воспроизводимости результатов разных лабораторий, что позволит дополнительно к экспериментальным данным ООО «ТюменНИИгипрогаз» использовать результаты аналитического контроля промысловых лабораторий.

Необходимо отметить, что, по мнению авторов, применение разработанной методики не должно и не способно заменить работы по газоконденсатным исследованиям скважин

и обследованиям УКПГ, но в сочетании с ними может существенно повысить качество и оперативность технических и управленческих решений на этапах анализа и проектирования разработки месторождений, а также эксплуатации существующих промыслов.

Прогноз изменения составов добытого сырья: варианты методик, проблемы, направления поиска решений

Более проблематичен с точки зрения адекватной реализации прогноз составов добываемого сырья. Известна (и подтверждается

исследованиями авторов) некорректность использования традиционной расчетной методики дифференциальной конденсации. Авторами реализована расчетная методика моделирования дифференциальной конденсации методом CVD (англ. constant volume depletion) [3] с некоторыми модификациями и внесением дополнительных способов расчета. По созданной модели выполнен ряд расчетов и проведено сопоставление полученных результатов с экспериментальными данными [4]. Основной вывод сравнительного анализа: наблюдаются завышенные относительно эксперимента объемы жидкой фазы и более резкое облегчение расчетных составов газа относительно экспериментальных по мере снижения давления (рис. 3).

Это ставит под сомнение возможность корректного использования данного метода на основе традиционных уравнений состояния (в том числе Пенга - Робинсона) для моделирования процессов фазовых переходов в пластовых условиях. Однако необходимо отметить, что источником расхождений могут служить не только расчетные методики, но и экспериментальные процедуры: наличие пленки жидкой фазы на стенках PVT-бомбы (особенно влияющее при высоких давлениях и крайне низких объемах жидкой фазы), капельный унос жидкой фазы в виде мелкодисперсного тумана (образующегося при конденсации углеводородов в результате снижении давления), вероятное значительное занижение расчетной плотности жидкой фазы (в том числе и при использовании

наиболее точной методики расчета С08ТЛЬБ). Все эти факторы существенно осложняют решение поставленной задачи адекватного прогноза добываемого сырья.

Необходимо также отметить, что сам процесс дифференциальной конденсации достаточно далек от реального процесса фазовых переходов в пластовых условиях. Прежде всего, в РУТ-бомбе отбор «добываемого» флюида осуществляется исключительно в газовой фазе. В действительности на многих месторождениях происходит частичный вынос с газом и выпавшей в пласте жидкой фазы при достижении критической конденсатонасыщенности пористой среды. Подтверждением этого служит хотя бы динамика изменения потенциального содержания тяжелой остаточной фракции свыше 340 °С в добываемом сырье одного из валанжинских промыслов (см. рис. 1): отмечается явный стабильный прирост ее доли в добываемом сырье с 2012 г., что может быть следствием только выноса ранее выпавшей в пласте жидкой фазы. И такого рода тенденции отмечаются на ряде действующих промыслов. В то же время по результатам не только расчетной, но и экспериментальной дифференциальной конденсации подобных эффектов не наблюдается: даже при испарении жидкой фазы при низких пластовых давлениях продолжается облегчение отбираемой газовой фазы.

Неудачными оказались и попытки использовать результаты гидродинамического моделирования разработки ГКМ, причем не только

й cJ 102 й ä

а

£

101

100

К ^

g 10-1

£ U

л £ Л

¡и1 «

о О

10-2 10-3 10-4 10-5 10-6

1 1 1 1 1 1 1 1 эксперимент,МПа -а 42,1 -о- 35,1 -д- 27,1 -о расчет, МПа — 42,1 —35,1 —27,1 — 10,9 10,9 -

\ \

к о

Л

-170 -120 -70 -20 30 80 130 180 230 280

330 380 430 480 530 580 630 680 Тк компонентов и узких фракций, °С

Рис. 3. Сравнение расчетных и экспериментальных КФС отбираемого из РУТ-бомбы газа по ступеням снижения давления в процессе дифференциальной конденсации

на основе двухкомпонентого (англ. black oil) состава, но даже и на базе композиционных 8-компонентных составов. Непосредственное использование композиционных составов при моделировании промысловой подготовки, транспорта и переработки углеводородного сырья (УВС) некорректно, поскольку, как уже отмечалось, для решения указанных задач недостаточно количества компонентов, практикуемого в гидродинамических симуляторах (tNavigator, Eclipse и т.д.): если число компонентов больше восьми, расчеты серьезно замедляются и затрудняются.

Кроме того, нередко наблюдаются некоторые искажения составов и свойств широких фракций - псевдокомпонентов композиционных составов. Связано это с особенностью настройки расчетов, которые осуществляются по критериям схождения с экспериментальными данными PVT-исследований и исследований скважин. Параметры фракций в задачах гидродинамического моделирования подбираются в специальных программах (PVT-симуляторах), задача которых адаптировать физико-химические свойства (ФХС) фракций к воспроизводимости экспериментальных исследований (дифференциальная и контактная конденсация, давление насыщенных паров, исследование на керне и т.д.). В ходе таких работ достигается наилучшая адаптация композиционного состава и свойств его псевдокомпонентов к решению задач гидродинамического моделирования, но при этом, как показывает практика, подбираемые свойства псевдокомпонентов нередко оказываются достаточно далеки от экспериментально определяемых ФХС. В результате теряется возможность качественного преобразования композиционных составов в КФС добываемого сырья с необходимым набором ФХС узких фракций (плотность, вязкость, молярная масса, температура застывания и пр.), соответствующим результатам экспериментальных исследований. Все это приводит к существенным отклонениям результатов расчетов промысловой подготовки и переработки от фактических параметров и показателей при использовании КФС и ФХС узких фракций, полученных преобразованием композиционных составов УВС.

В связи с изложенным авторами проводятся работы по самостоятельному решению данной проблемы путем создания упрощенных моделей, обобщенно имитирующих процессы

изменения составов добываемого сырья ГКМ. Одним из таких способов является разработанный и реализованный статистический метод прогноза изменения составов добываемого сырья на основе интерполяции массивов коэффициентов изменения экспериментально определяемых концентраций компонентов отводимой газовой фазы в процессе экспериментальной дифференциальной конденсации.

Коэффициенты изменения концентраций компонентов, выстраиваемые в зависимости от текущего давления, приведенного к давлению начала конденсации начального пластового флюида, вычисляются по результатам экспериментальной дифференциальной конденсации:

С

Ku - —

; п

где I - номер компонента (фракции); ' - текущий шаг изменения давления; Ку - коэффициент изменения концентраций г-го компонента на '-м шаге; Су - концентрация г-го компонента на '-м шаге, % масс.; С,.0 - концентрация г-го компонента в начальном составе пластового флюида, % масс.

Приведенное давление на '-м шаге определяется по формуле:

рпл

р .

прив j рнас

где Р™ - текущее пластовое давление (давление отбора при РУТ-эксперименте); Рнс - давление насыщения начального пластового флюида. Полученные массивы коэффициентов изменения концентрации в зависимости от Рприв' образуют интерполяционное поле, которое затем можно корректно использовать для вычислений КФС на каждом этапе разработки рассматриваемого месторождения. Данный подход используется авторами на протяжении ряда лет.

Следует отметить, что для достоверности таких прогнозов необходимы результаты качественных РУТ-исследований для данного конкретного месторождения с определением составов отбираемой газовой фракции на каждой ступени сброса давления. Более универсальный статистический метод может быть реализован на основе построения по экспериментальным данным обобщенных сигма-функций фазового распределения компонентов пластового флюида, математически описываемого уравнением сигмоиды. Такой подход давно и успешно используется авторами при моделировании

сложных многоступенчатых процессов переработки углеводородных потоков (например, ректификации), однако в данной сфере использование этих возможностей пока лишь планируется.

Изложенный подход имеет существенное ограничение в связи с вышеупомянутым несоответствием процесса дифференциальной конденсации реальному процессу движения флюида в пласте в ходе разработки месторождения. В связи с этим авторы предприняли попытку построения упрощенной «балансовой модели пласта» с представлением его в виде ячеистой структуры и организацией в ней перетоков и фазовых переходов пластового флюида от периферии к забою усредненной скважины. Такой подход в принципе не нов. Так, в симуля-торе PVTSim (CalSep Inc.) имеется упрощенная модель вытеснения газом насыщенного нефтью керна - Slim Tube Experiment, предлагающая два отдельных механизма: moving excess (вытеснение излишка) и phase mobility (фазовая подвижность). Первый механизм (рис. 4) основан на перемещении в соседнюю ячейку такого количества флюида (жидкой и газовой составляющих), которое будет превышать объем текущей рассчитываемой ячейки V.. Причем в приоритете газовая фаза, и если ее не хватает (согласно расчету объемов фаз), то перемещается жидкая. Расчет парожидкостного равновесия, объема фаз производится в соответствии с выбранным уравнением состояния. Второй механизм работает согласно введенным пользователем значениям относительных фазовых проницаемостей.

Авторы разрабатывали «балансовую модель пласта» независимо от модели PVTSim

N - 1

N

Вытесняющий газ

P = P =

1 2

T = T =

12

V = V =

12

= P = P = P-

N -1 N '

= T = T = T

N - 1 N

= V = V

N - 1 N

-EV = V

Рис. 4. Модель Slim Tube в PVT-симуляторе PVTSim. Механим вытеснения излишка:

P., Т. - давление и температура в текущей ячейке соответственно

(информация о которой была получена позже). По сути, реализован способ Moving excess с почти аналогичной настройкой сетки ячеек. Однако в авторской модели предусматриваются настройка падения давления от забоя скважины до периферии и, самое главное, настройка функции критической конденсатонасыщен-ности. Под этим термином понимается достижение такой концентрации жидкой фазы, когда происходит ее «проскальзывание» совместно с газовой фазой в соседнюю ячейку (независимо от факта определения избыточности жидкой фазы). Настройка функции в зависимости от давления может производиться по результатам статистической обработки фактических данных действующих месторождений. До настоящего времени выполнен ряд пробных тестовых расчетов, которые подтвердили приемлемость такого подхода. Например, на рис. 5 представлена рассчитанная по «балансовой модели» динамика потенциального содержания базовых фракций в сырье одного из валанжинских месторождений по годам разработки в сравнении с аналогичными величинами, полученными по результатам вышеупомянутого расчетно-технологического мониторинга того же промысла. Очевидно вполне приемлемое схождение сравниваемых потенциалов, достичь которого удалось в результате подбора характеристик конденсатонасыщенно-сти пласта в «балансовой модели».

Следует отметить, что для устранения представленных выше расхождений расчетов фазовых равновесий в пластовых условиях с экспериментальными данными дифференциальной конденсации представляет интерес опробование применения упомянутой статистической сигма-функции фазовых равновесий углеводородов в пластовых условиях вместо традиционных уравнений состояния.

В настоящее время авторами также предпринимается попытка усовершенствовать термодинамические методы расчета фазовых равновесий пластовых флюидов. В частности, представляет интерес структурно-групповой анализ фракций флюидов с «расщеплением» их на парафины, нафтены и ароматику, что, вероятно, позволит улучшить настройки уравнений и уточнить расчеты фазовых равновесий, а кроме того, оптимизировать и унифицировать многие другие методики расчета балансов и качества потоков. Однако для этого необходимо построить адекватные

¡=1

интерполяционные массивы свойств углеводородов различных групп в зависимости от температур их кипения или молярной массы, для чего достоверной информации пока явно недостаточно. Имеющиеся методики определения групповых составов фракций также оставляют желать лучшего.

Наконец, существует проблема несоответствия фракций-псевдокомпонентов, идентифицируемых хроматографически при определении КФС, и получаемых ректификацией с целью исследования ФХС. На рис. 6 приведено полученное в ООО «ТюменНИИгипрогаз»

распределение компонентов узких фракций ректификации по их фактическим температурам кипения. Очевидно весьма значительное отклонение реальных диапазонов кипения этих фракций от принятых для них номинальных значений. При этом узкие фракции, идентифицируемые в процессе хроматографических определений КФС, практически строго отвечают заданным для них номиналам по температурам кипения, т.е. фактически соответствуют «истинным».

Для оценки вероятных отклонений величин ФХС узких фракций, полученных

8 102

Я

II

балансовая модель  2001  2005 1 2006  2007

расчетно-технологический мониторинг  2001  2005  2006  2007

Г101

л ft

<u

«

о О

I 11 ГТТп

10-

10-2L-

C1-C2

Сз-С4

iC5-120 °C

120-240 °C 240-340 °C Свыше 340 °C

Рис. 5. Потенциальные содержания базовых фракций в добываемом сырье одного из валанжинских месторождений по «балансовой модели пласта» с учетом выноса жидкой фазы

о

(U

5 «

Щ

6

ä См

о4

40

30

20

10

0 100

1 Номинальное значение Гк, °С: — 108,3-120 — 120-130 — 130-140 140 150 — 150-160 — 160-170 — 170-180

М

' V

I 7V у

/ / > V/ '

/ / / \

150

200

250

300

350

Т ,°С

Рис. 6. Распределение узких фракций ректификации по фактическим температурам кипения

800 к 780 1760

£ 740 £

2 720 700 680 660 640

50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180

Т ,°С

Рис. 7. Сравнение плотностей узких фракций, полученных в результате ректификации и идентифицированных при хроматографическом определении

ректификацией, от фактических значений ФХС узких фракций, определяемых хромато-графически, проведено сравнение их плотностей. Для узких фракций, полученных хрома-тографически, плотности рассчитаны по их индивидуальным углеводородным составам, определение которых возможно в диапазоне температур кипения до 180 °С и выполняется периодически в ООО «ТюменНИИгипрогаз». Для соответствующих по номиналам температур кипения узких фракций, получаемых ректификацией, плотности получены по результатам экспериментальных определений, также периодически выполняемых в ООО «ТюменНИИгипрогаз».

Результаты сравнения (рис. 7) свидетельствуют о существенных отклонениях, что подтверждает существующую проблему и необходимость выполнения работ по ее разрешению. Идеи разработок такого рода имеются, однако объем необходимых исследований весьма значителен и требует немалых усилий и времени для реализации.

***

На основании изложенного материала можно сделать следующие основные выводы:

• авторами разработан и регулярно применяется метод РТМ, позволяющий определять

по экспериментально полученному КФС НК и текущим параметрам промысла КФС фактически добытого флюида, усредненного в целом по месторождению (или его участку в пределах действия обследуемого промысла), для мониторинга и статистического анализа;

• по результатам расчета модели дифференциальной конденсации установлено искажение (в сторону облегчения) КФС добываемого сырья, выдвинуты основные предположения о причинах расхождения вычислительной модели с результатами экспериментов;

• для повышения достоверности прогноза КФС добываемого сырья разработан и реализован экспресс-метод, базирующийся на применении полученной по результатам экспериментальных РУТ-исследований матрицы коэффициентов изменения концентраций компонентов в зависимости от приведенного пластового давления;

• дополнительно разработана балансовая модель добычи УВС нефтегазоконденсатных месторождений, основанная на расчете фазовых переходов по ячейкам пласта, которая показала удовлетворительные результаты при тестировании, что свидетельствует о перспективности ее доработки и развития.

Список литературы

1. Касперович А. Г. Балансовые расчеты при проектировании и планировании переработки углеводородного сырья газоконденсатных и нефтегазоконденсатных месторождений / А.Г. Касперович,

Р.З. Магарил. - М.: Университет, 2008. - 411 с.

2. Кабанов О.П. Методология создания адекватной технологической модели газоконденсатного промысла на основе результатов комплексного моделирования / О.П. Кабанов, А.Г. Касперович, Д.А. Рычков и др. // Наука и техника в газовой промышленности. - М.: ИРЦ Газпром, 2006. -С. 30-36.

3. Брусиловский А.И. Фазовые превращения при разработке месторождений нефти и газа /

A.И. Брусиловский. - М.: Грааль, 2002. - 579 с.

4. Нестеренко А. Н. Моделирование дифференциальной конденсации газоконденсатного флюида / А.Н. Нестеренко,

B.В. Прытков, А.Г. Касперович и др. // Газовая промышленность. - 2014. - № 1. - С. 82- 86.