Возможности учета технологических показателей разработки нефтяных месторождений при прогнозе динамики обводненности продукции добывающих скважин

ISSN 2224-9923. Вестник ПНИПУ. Геология. Нефтегазовое и горное дело. 2012. № 4

УДК 622.276 © Илюшин П.Ю., Галкин С.В., 2012

ВОЗМОЖНОСТИ УЧЕТА ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РАЗРАБОТКИ НЕФТЯНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ ПРИ ПРОГНОЗЕ ДИНАМИКИ ОБВОДНЕННОСТИ ПРОДУКЦИИ ДОБЫВАЮЩИХ СКВАЖИН

П.Ю. Илюшин, С.В. Галкин

Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Пермь, Россия

Рассмотрена проблема прогнозной оценки обводненности продукции скважин в различных геологотехнологических условиях разработки нефтяных месторождений Пермского края. Обосновано, что при проектировании разработки нефтяных месторождений, как минимум, для контроля оценок гидродинамического моделирования целесообразно использовать аналого-статистические методы. Статистические оценки более устойчивы к погрешностям в информации, чем методы имитации разработки месторождений, и могут в определенной степени контролировать результаты последних.

В результате анализа условий разработки 460 эксплуатационных объектов Пермского региона выделены 97 залежей, находящихся на третьей и четвертой стадиях. Статистический анализ динамики обводненности продукции скважин проводился на основе информации по этим залежам завершающих стадий разработки. Выбор для статистического анализа залежей поздних стадий разработки, кроме прочего, обусловлен высокой достоверностью для них оценок геологических и извлекаемых запасов нефти. Из числа залежей, находящихся на завершающих стадиях разработки, 63 приурочены к терригенным отложениям визейского яруса, 34 к карбонатным отложениям (15 башкирского и 19 турне-фаменского возраста). Анализ выполнен путем статистической обработки промысловой информации для месторождений ООО «ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ» на конец 2010 г.

Проведен анализ влияния технологи разработки на динамику обводненности продукции. Установлено, что из технологических показателей эксплуатации в наибольшей степени на динамику обводненности продукции скважин влияют закачка рабочего агента, динамика ввода и вывода добывающих скважин, геолого-технологические мероприятия по ограничению водопритока. Обосновано применение при прогнозе динамики обводненности продукции скважин статистических моделей с учетом динамики технологических показателей.

Ключевые слова: технологические показатели разработки, обводненность, статистические модели, фонд добывающих скважин, закачка рабочего агента, запасы нефти, вязкость.

POSSIBILITIES OF TECHNOLOGICAL INDICATORS ACCOUNTING OF OIL FIELDS DEVELOPMENT WITHIN DYNAMICS PREDICTION OF PRODUCTS WATERING FROM PRODUCING WELLS

P.Iu. Iliushin, S.V. Galkin

Perm National Research Polytechnic University, Perm, Russia

The problem of predictive estimate of products watering from producing wells in different geological and technological conditions of oil fields development of perm kray is examined. It is established that it seems to be reasonable to use analog and statistical methods for control an estimation of hydro-dynamic modeling within the design of oil fields development. Statistic estimations are more stable for information errors than imitation methods for fields' development and can control the results of last ones.

As a result of 460 production facility analysis situated in Perm kray, 97 deposits of 3rd and 4th stage ate identified. Statistical analysis of watering product recovery dynamics was carried out on the base of data about deposits of completion production phase. Selection of deposits of completion production phase for statistical analysis is determined by high reliability of geological and extractable estimations of oil deposits. Among deposits of completion production phase there are: 63 deposits are coincided to terrigenous deposits of Visean stage, 34 - carbonate deposit (including: 15 of BashkirskiT period and 19 of turne-famenskiT age). The analysis was fulfilled by statistic processing of field data of LUKOIL-PERM Ltd. at the end of year 2010.

Impact analysis of development technology on the watering product dynamics is conducted. It is established that among technological indicators of exploitation influencing on watering product dynamics are: pumping of working substance, entry and takeout dynamic of producing well, geological-and-technical measures for water production restraint. The application of statistical methods with a glance of technological indicators within watering product recovery dynamics is proved.

Keywords: technological indicators of development, watering, statistic models, fund of produces wells, pumping of working substance, petroleum reserves, viscosity.

Введение

При планировании и проведении результатов динамики обводненности продукции скважин существенную роль играют статистические методы, которые дают возможность компактно и информативно описывать результаты анализа данного параметра, устанавливать степень достоверности сходства и различия исследуемых объектов на основании результатов измерений их показателей [3]. Также эти методы позволяют анализировать наличие или отсутствие зависимости между различными показателями, количественно описывать эти зависимости, выявлять информативные показатели.

Статистическая модель прогноза динамики обводненности продукции добывающих скважин

Можно выделить несколько типичных ситуаций разработки нефтяных залежей, когда при проектировании целесообразно применение геолого-статисти-ческих моделей, что может быть более эффективно по сравнению с методами гидродинамического моделирования,

в том числе исходя из экономических (временных) затрат:

- для недоразведанных залежей нефти в условиях, когда технология разработки еще не сформирована;

- для недоразведанных залежей нефти в условиях, когда известны проектный фонд скважин и динамика его бурения по годам;

- при известной прогнозной динамике выбытия скважин;

- для оперативного расчета различных вариантов закачки по годам и т. д.

На этапе проектирования недоразве-данных месторождений, как правило, недостаточно исходной геолого-физической информации для формирования достоверной гидродинамической модели [4, 5]. В начале разработки динамика обводненности продукции скважин должна определяться типом коллектора и вязкостью пластовой нефти, а также темпом ввода новых

добывающих скважин. В общем случае, если при прогнозе динамики обводненности продукции не известны конкретные проектные технологические решения, проектный фонд добывающих скважин целесообразно принять, исходя из величины начальных геологических запасов залежи [8, 9]. В ходе статистического анализа установлено, что начальные геологические запасы нефти (НГЗ) и доля добывающего фонда скважин для территории исследования находятся в тесной взаимосвязи друг с другом (г2 = 0,87 при п = 75) (рис. 1). При любой системе разработки для выработки больших запасов нефти в конечном итоге необходим и больший проектный фонд скважин.

СО  —

оЮО — ч '—

§ 80 —

©< •-еа 60 —

2 —

11 40  —

1 20-£

2 0 -

0 5000 10000 15000 20000

НГЗ, тыс. т

Рис. 1. Зависимость максимального

добывающего фонда скважин от начальных геологических запасов

В этом случае, зная тип коллектора (карбонатный или терригенный) и вязкость пластовой нефти, для оценки динамики обводненности можно воспользоваться зависимостями wц = Д'л), подбирая зависимость исходя из конкретных геологических условий залежи [1].

Начальная динамика обводненности в конечном итоге закладывает динамику обводненности продукции скважин на перспективу. Основополагающим фактором при прогнозе динамики w являются геолого-физические условия залежей, прежде всего вязкость и тип коллектора. С учетом этого зависимости w = /(л), построенные в конкретных диапазонах ц, для конкретных типов эксплуатационных объектов можно рассматривать как базовую прогнозную составляющую wц. Оценки wц характеризуют прогнозную

динамику обводненности в зависимости от геологических условий конкретной залежи без учета последующих технологических решений разработки.

Вместе с тем, помимо природных условий нефтяных залежей, динамика разработки определяется также технологией разработки. С учетом этого на конкретный момент выработки запасов расчетную обводненность продукции Жрасч, %, можно представить в виде следующей функциональной зависимости:

^расч = Wц + AWзaк + ЛWфонд + AwГXм,

где wц - обводненность продукции добывающих скважин, рассчитываемая как wц = у(^) с учетом типа коллектора и вязкости нефти, %; Awзак - поправка, учитывающая текущую закачку рабочего агента, %; AwфOнд - поправка, учитывающая динамику действующего добывающего фонда, %; AwГXм - поправка, учитывающая долю геолого-технологических мероприятий (ГТМ) по ограничению водо-притока на действующем добывающем фонде скважин, %.

Поправки Aw здесь корректируют динамику обводненности продукции с учетом технологии воздействия на эксплуатационный объект. При этом Лw могут как увеличивать обводненность продукции скважин, так и значительно снизить её по сравнению с wц[2].

Учет текущей закачки рабочего агента при оценке расчетной обводненности продукции

Введение поправки Awзак за текущую закачку рабочего агента объективно лишь в тех случаях, когда применение системы ППД на объекте разработки эффективно. Оценить эффективность закачки можно, проанализировав динамику пластового давления Рпл [6, 7]. В рамках исследований данной работы проведен анализ энергетического состояния залежей, находящихся на завершающих стадиях разработки, оценено влияние закачки на динамику Рпл.

На первом этапе получена осредненная зависимость текущей закачки рабочего агента от количества действующих добывающих скважин (рис. 2). Данную зависимость для территории исследования можно считать осредненной для залежей, разрабатываемых с ППД. Например, согласно зависимости при действующем фонде в 40 скважин расчетная величина текущей закачки в среднем должна составлять 500 тыс. м3, при фонде в 130 скважин -1500 тыс. м3 (см. рис. 2). Отклонение от этой зависимости в сторону увеличения текущей закачки свидетельствует о применении более жесткой системы воздействия на залежь, ее уменьшение, наоборот, показывает менее интенсивное воздействие. При предельно низких значениях закачки фактически система разработки с ППД не реализуется. Осредненная закачка получена в результате статистической обработки 89 объектов разработки с ППД.

Рис. 2. Зависимость текущей закачки рабочего агента от максимального добывающего фонда скважин

Жесткость системы воздействия ППД оценивалась путем введения поправки Awзак, учитывающей текущую закачку в пласт рабочего агента. Для оценки Awзак конкретных эксплуатационных объектов в данной работе введен показатель отношения фактической текущей закачки к ее осредненной величине для фактического действующего фонда скважин кф/ср. Для расчета последней построена статистическая зависимость текущей закачки от максимального фонда скважин (см. рис. 2).

Для эксплуатационных объектов с фактической закачкой, соответствующей ос-редненной (закф/ср = 1), поправка Awзак = 0.

Для таких объектов можно считать, что текущая закачка полностью отражена в динамике wц = у(^), и прогноз можно осуществлять по ранее приведенным зависимостям из рисунков, представленных в работе [1]. Для ситуаций, когда закф/ср отлична от 1, необходим статистический анализ влияния закф/ср на обводненность в различных геолого-технологических условиях разработки [10]. В результате такого анализа установлено, что значимое влияние закачки на обводненность продукции на начальном этапе реализации ППД проявляется только на объектах разработки с вязкостью пластовой нефти от 5 мПас и выше, для объектов с меньшей вязкостью такого влияния не отмечено [11, 12]. В зависимости от знака отклонения текущей закачки от осредненной динамика обводненности продукции добывающих скважин может как увеличиваться, так и уменьшаться по сравнению с wц = у(^) [2].

Учет динамики фонда скважин при оценке расчетной обводненности продукции

Динамику бурения и выбытия добывающего фонда скважин во многом определяют все технологические показатели разработки, в том числе и обводненность продукции. В данной работе для оценки динамики фонда скважин в процессе разработки залежи введен показатель текущей доли добывающего фонда от его максимальной величины за историю разработки Дф. Показатель доли фонда скважин Дф изменяется за историю разработки от первых процентов в начале и в конце разработки залежи нефти до 100 % в период ее разработки на 2-й стадии. Анализ динамики данного показателя позволяет судить как об интенсивности разбуривания залежи в начальный период разработки, так и об интенсивности выбытия фонда скважин в конце разработки.

Анализ изменения фонда скважин на прогнозную обводненность осуществлялся на основе опыта эксплуатации объектов поздних стадий разработки (3-й

и 4-й стадии). Для территории Пермского края, как было показано выше, подавляющее большинство эксплуатационных объектов разрабатывается с применением системы ППД.

Показатель максимального фонда скважин не только определяет технологию разработки, но и, количественно отражая запасы эксплуатационных объектов, может использоваться при группировании залежей. Необходимость разделения залежей по фонду скважин обусловлена в первую очередь несоизмеримостью ввода каждой единичной скважины при большом и малом проектном фонде. Очевидно, что для залежей с большим и малым фондом скважин влияние динамики фонда на обводненность добываемой продукции должно быть принципиально различным.

Рис. 3. Динамика доли добывающего фонда от степени выработки запасов для карбонатных

В результате проведенной обработки динамики обводненности от доли максимального добывающего фонда скважин построены обобщенные зависимости для карбонатных и терригенных залежей (рис. 3). Полученные зависимости дают возможность не только качественно, но и количественно оценить изменение параметра обводненности продукции скважин при изменении фонда [13].

При сравнении динамики фонда скважин терригенных и карбонатных залежей в начальный период отмечается практически полное совпадение темпа ввода новых добывающих скважин. Для любого типа коллекторов наблюдается закономерный рост фонда вплоть до выработки ^ = 35 %, где добывающий фонд достигает своего максимального значения.

Влияние динамики фонда на обводненность продукции скважин

Тип коллектора Вязкость нефти, Изменение обводненности при вводе скважин, % Изменение обводненности при выводе скважин, %

мПа-с Увеличение фонда на 1 % Уменьшение фонда на 1 % Увеличение фонда на 1 % Уменьшение фонда на 1 %

Менее 2 -0,88 +3,00 -1,00 +0,17

Терригенный От 2 до 5 -0,83 +2,20 -0,68 +0,26

От 5 до 20 -0,79 +1,70 -0,47 +0,41

Более 20 -0,73 +1,10 -0,29 +0,50

Менее 2 -0,93 +3,50 -0,96 +0,23

Карбонатный От 2 до 5 -0,82 +2,40 -0,56 +0,34

Более 20 -0,71 +1,30 -0,25 +0,60

Процесс выбытия скважин для терри-генных и карбонатных залежей отличается. Для терригенных залежей максимальный фонд держится вплоть до достижения выработки 55 %, после чего начинает резко снижаться, при ^ = 90 % Дф опускается до 63 % (см. рис. 3). Для карбонатных залежей добывающие скважины начинают выбывать существенно раньше, начиная с ^ = 45 %, при ^ = 90 % доля скважин фонда от максимального опускается до 52 % (см. рис. 3).

Существенное расхождение в динамике выбытия скважин в условиях карбонатных и терригенных коллекторов объясняется большей трещинной составляющей карбонатных залежей на поздних стадиях разработки. В условиях карбонатного типа коллектора прорывы воды по трещинам приводят к более быстрому выбытию скважин.

Графики динамики выбытия фонда на рис. 3 характеризуют осредненную динамику зависимости фонда добывающих скважин от выработки запасов. Очевидно, что существенное отклонение динамики прироста или выбытия фонда (от приведенной на рис. 3) для конкретной залежи отразится и на динамике осред-ненных зависимостей w = У(^). Влияние динамики добывающего фонда на обводненность продукции отражено в таблице.

Таким образом, в части оценки влияния динамики фонда на обводненность продукции скважин получены следующие выводы.

- Динамика доли фонда скважин до достижения степени выработки запасов

50 % одинакова как для терригенных залежей, так и для карбонатных. На поздних стадиях фонд скважин для карбонатных объектов выбывает более интенсивно (см. рис. 3).

- На обводненность добываемой продукции значительное влияние оказывает динамика добывающего фонда скважин. На начальных стадиях разработки нефтяных залежей при увеличении темпа ввода новых добывающих скважин обводненность продукции уменьшается, при снижении темпа ввода - увеличивается. На завершающей стадии разработки при интенсивном выбытии добывающего фонда скважин обводненность снижается, в противном случае - увеличивается.

- В целом при прочих равных условиях изменение динамики фонда скважин сильнее влияет на текущую обводненность залежей с маловязкой нефтью, чем высоковязкой.

- Для различных типов залежей установлены количественные закономерности динамики фонда скважин и обводненности продукции (см. таблицу).

Учет влияния мероприятий по ограничению водопритока при оценке расчетной обводненности продукции

Очевидно, что мероприятия по ограничению водопритока должны существенно корректировать расчетную обводненность продукции скважин [14]. Вводимая в модели поправка учитывает изменение обводненности продукции сква-

100,0

90.0

80.0

70.0

60.0

50.0

40.0

30.0

20.0 10,0

0,0

2 : г Л ' ' /

3 ! — У

‘ ‘'У / /

/ -V. / //

;• 1

1У

1400

1200

1000

800

600

400

200

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Выработка запасов, %

Рис. 4. Динамика зависимости фактической обводненности (1), фонда скважин (2), закачки (5) от выработки запасов залежи Бш2 Рассветного месторождения нефти

жин при различных отношениях скважин с ГТМ по ограничению водопритока к добывающему фонду скважин [15].

На данном этапе работ проанализирована база геолого-технических мероприятий в период с 2000 по 2011 г. В результате выделено 364 мероприятия по ограничению водопритока, из которых 171 ГТМ на добывающем фонде терригенных залежей, 193 мероприятия на добывающем фонде карбонатных отложений. Данные работы проводились на объектах разработки нефтяных месторождений не только на добывающем фонде, но и на нагнетательном - 77 ГТМ. В среднем за один год эксплуатации месторождений ООО «ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ» на более чем 460 объектах разработки проводится 20-25 водоизоляционных работ (ВИР) и ремонтно-изоляционных работ (РИР) на добывающем фонде и 5-10 на нагнетательном, таких как изоляция обводнившихся пропластков установкой цементного моста либо путем закачки кремний-органических соединений. С учетом малого количества мероприятий по ограничению водопритока сложно выполнить полную статистическую обработку данных мероприятий в целом.

Таким образом, динамика снижения обводненности для всех рассмотренных типов эксплуатационных объектов зависит от доли скважин с водоизоляционными работами от действующего фонда

скважин Дгтм. С учетом этого при прогнозе динамики обводнения скважин поправка должна рассчитываться в зависимости от величины Дгтм. При анализе эксплуатационных объектов на добывающем фонде скважин, для которых проводились мероприятия ВИР и РИР, установлено, что поправка принята равной 0,9 % на 1 % Дгтм.

Апробация методики экспресс-оценки динамики обводненности продукции скважин

Возможность прогноза динамики обводненности с помощью предложенной статистической методики рассмотрена на примере ретроспективы разработки эксплуатационного объекта Бш2 Рассветного нефтяного месторожденияи (рис. 4). Для данного эксплуатационного объекта имеем следующие исходные характеристики:

- тип коллектора - карбонатный;

- вязкость нефти ц = 34,8 мПас;

- начальные геологические запасы -16 млн т;

- динамика зависимости фонда скважин, закачки рабочего агента от выработки запасов показана на рис. 4;

- динамика фактической обводненности продукции скважин от выработки запасов с 1985 по 2010 г. представлена на рис. 5.

Исходя из типа коллектора и вязкости нефти обращаемся к осредненным зави-

Рис. 5. Сопоставление фактической (1) и модельной (2) обводненности без учета технологии разработки зависимостей для залежи Бш2 Рассветного месторождения нефти

симостям, представленным в работе [2], где ц более 20 мПас, чему соответствует сплошная линия. Зависимость имеет следующий вид:

wt^ = -0,002п2 +1,1п , где w^l - обводненность продукции добывающих скважин, %; л - степень вы-работанности запасов, %.

На рис. 5 сопоставлена зависимость фактической динамики обводненности объекта Бш2 Рассветного месторождения с зависимостью wц = Ал), соответствующей осредненной динамике wц = Ал) объектов аналогов без учета технологии эксплуатации залежи. Сравнение полученной прогнозной статистической модели с фактической зависимостью обводненности скважинной продукции от выработки запасов показывает, что расхождение прогнозной и фактической обводненности не превышает 15 %. Зависимости wц = Ал) можно рассматривать как прогнозные модели динамики обводненности в тех случаях, когда проектные технологические условия разработки не известны.

Для учета технологии разработки необходимо в зависимость wц = Дл) внести поправки, учитывающие текущую закачку рабочего агента Лwзак, динамику действующего добывающего фонда ЛwфOнд, ГТМ по ограничению водопритока на действующем добывающем фонде скважин Лwгxм.

Для оценки поправки Лwзак с учетом величины НГЗ =16 млн т определяем осредненную величину максимального

Рис. 6. Осредненная зависимость максимального добывающего фонда скважин от НГЗ залежи нефти Бш2 Рассветного месторождения

Рис. 7. Осредненная зависимость текущей закачки рабочего агента от максимального добывающего фонда скважин

фонда, которая составляет 83 добывающих скважины (рис. 6).

Для залежи Бш2 Рассветного месторождения при существующем фактическом максимальном фонде добывающих скважин, равном 96, расчетная максимальная закачка рабочего агента в пласт составляет 1180 тыс. м3 (рис. 7). Фактическое значение максимальной закачки по данной залежи нефти составило 1154 тыс. м3. Соответственно, осредненная закачка превышает фактическую в 1,03 раза. Тогда с учетом поправки Лwзак согласно палеткам на рис. 2 зависимость wxeк = Ал) принимает вид, представленный на рис. 8. Незначительное отклонение динамики закачки от осред-ненной кривой вносят для залежи Бш2 Рассветного месторождения отклонения в динамике обводненности в пределах 2 % (см. рис. 8).

Для оценки поправки ЛwфOнд рассчитана динамика показателя доли скважин от максимального фонда Дф (рис. 9). Из рис. 10 видно, что ввод скважин для залежи Бш2 Рассветного месторождения существенно превышает осредненную за-

Рис. 8. Сравнение фактической и прогнозной динамики обводненности для карбонатной залежи нефти Бш2 Рассветного месторождения с учетом влияния закачки рабочего агента

Рис. 9. Сравнение прогнозной (1) и фактической (2) динамики доли фонда от максимального для залежи Бш2 Рассветного месторождения нефти

висимость для карбонатных эксплуатационных объектов. Это, как было показано выше, в начальный период разработки уменьшает динамику обводненности скважин.

При увеличении темпа ввода добывающего фонда на начальной стадии разработки залежи (до выработки 50 %) обводненность добываемой продукции определяем по таблице (для карбонатной высоковязкой залежи), тогда wпроr = = - 0,071н\ Для данного объекта вы-

бытие началось с выработки 43 %, с учетом этого расчет поправки за ввод скважин л = 43 % необходимо ограничить, и с этой величины выработки производить учет влияния выбытия скважин. Согласно таблице по объекту разработки происходит выбытие обвод-нившегося фонда добывающих скважин на 5 %, более быстрое по отношению к предыдущему периоду, что приводит к уменьшению обводненности ещё примерно на 2 %, т.е wтек = w - 0,029н\ В результате учета поправки AwфOнд зависимость wтек = /(л) принимает вид, представленный на рис. 10.

Рис. 10. Сравнение фактической (1) и прогнозной (2) динамики обводненности для карбонатной залежи нефти Бш2 Рассветного месторождения с учетом типа коллектора, вязкости, закачки и доли фонда

На эксплуатационном объекте Бш Рассветного нефтяного месторождения водоизоляционные работы не проводились, поэтому поправка Awrxм = 0.

Таким образом, конечная расчетная зависимость wпроr = /(л) представлена на рис. 10. Сопоставление фактической зависимости обводненности с полученной прогнозной моделью дает практически полное их совпадение [16, 17].

Заключение

Результатом исследований является методика экспресс-оценки обводненности продукции добывающих скважин на основе статистических моделей, учитывающих влияние на обводненность вязкости пластовой нефти, типа коллектора, технологических показателей эксплуатации залежи. Сравнение прогнозных статистических моделей с фактическими показателями эксплуатации для объектов поздних стадий разработки показывает их высокую сходимость.

Полученные при выполнении работы научные выводы позволяют решать следующие практические задачи:

- при планировании поисковых и гео-лого-разведочных работ осуществлять оперативный прогноз добычи нефти с учетом прогнозной динамики обводненности продукции скважин;

- для недоразведанных объектов осуществлять по сходимости фактической и прогнозной кривых w = /(л) контроль достоверности оценки извлекаемых запасов нефти;

- осуществлять оперативный расчет прогнозных вариантов разработки месторождений нефти с учетом изменения технологических решений, таких как динамика ввода и выбытия обводненного фонда, планирование водоизоляционных работ и т. д.

Применение разработанной методики дает возможность оперативной оценки степени выработанности запасов, прогноза динамики обводненности продукции скважин, а также оперативного контроля за разработкой нефтяных месторождений ООО «ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ».

Список литературы

1. Галкин С.В., Илюшин П.Ю. Прогноз обводненности продукции добывающих скважин Пермского края с применением аналого-статистических методов // Вестник ПНИПУ. - 2011. - № 1. -С. 76-82.

2. Галкин С.В., Илюшин П.Ю. Прогноз динамики обводненности продукции скважин в различных геолого-технологических условиях разработки нефтяных месторождений // Нефтяное хозяйство. - 2011. - № 10. - С. 22-24.

3. Галкин С.В., Кошкин К.А., Поплаухина Т.Б. Анализ структуры фонда эксплуатационных объектов при оперативной оценке остаточных запасов нефти // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. - 2009. - № 10. - С. 37-39.

4. Опыт применения методики оценки коэффициента нефтевытеснения при проектировании разработки нефтяных месторождений Пермского края / Г.П. Хижняк, Т.Б. Поплаухина, С.В. Галкин, А.А. Ефимов // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. - 2009. -№ 8. - С. 42-45.

5. РД 153-39-007-96. Регламент составления проектных технологических документов на разработку нефтяных и газовых месторождений. - М., 1996. - 20 с.

6. Исследование эффективности заводнения при разработке ряда нефтяных месторождений Пермского края / В.И. Галкин, С.В. Галкин, В.Г. Пермяков, И.А. Акимов // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. - 2008. - № 8. - С. 48-50.

7. Галкин С.В., Пермяков В.Г. Исследование влияния кратности промывки на коэффициент извлечения нефти // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. 2009. - № 10. - С. 35-37.

8. Иванова М.М. Динамика добычи нефти из залежей. - М.: Недра, 1976. - С. 247.

9. Шустеф И.Н. Геологические основы технологических решений в разработке нефтяных месторождений. - М.: Недра, 1988. - С. 199.

10. Меркулова Л.И., Гинзбург А.А. Графические методы анализа при добыче нефти. - М.: Недра, 1986. - С. 125.

11. Построение статистических моделей оценки извлечения нефти для эксплуатационных объектов Пермского Прикамья / В.И. Галкин, С.В. Галкин, В.Л. Воеводкин, В.Г. Пермяков // Нефтяное хозяйство. - 2011. - № 2. - С. 86-88.

12. Галкин В.И., Пермяков В.Г. О влиянии ряда геолого-физических характеристик нефтяных объектов на эффективность заводнения // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. - 2009. - № 5. - С. 41-44.

13. Оценка коэффициентов извлечения нефти для месторождений Пермского края на основе статистических моделей / С.В. Галкин, Т.Б. Поплаухина, А.В. Распопов, Г.П. Хижняк // Нефтяное хозяйство. - 2009. - № 4. - С. 38-39.

14. Baderestani H., Amirzadeh H., Banavi J. The field scale investigation of water coning phenomenon // Applied Mechanics and Materials. - 2012. - 157-158. - Р. 319-322.

15. A new in-depth fluid diverting agent of inorganic gel coating / T. Xiaofen, Y. Limin, L. Yuz-hang, L. Zhiyan, C. Zeliang, L. Yikun, W. Falin // Petroleum Exploration and Development. - 2012. -39 (1). - Р. 82-87.

16. Vazquez O., Mackay E., Sorbie K. A two-phase near-wellbore simulator to model non-aqueous scale inhibitor squeeze treatments // Journal of Petroleum Science and Engineering. - 2012. -82-83. - Р. 90-99

17. Jia D., Wang F., Zhang S. A novel multi-layer intelligent test and adjustment technology for water injection well // Advanced Materials Research. - 2012. - 424-425. - Р. 732-736.

18. Jiang H., Wang S., Zhang Y. Pre-warning and decision making of water breakthrough for higher water-cut oil field // Advanced Materials Research. - 2012. - 347-353. - P. 688-693.

19. A quick evaluation model for horizontal well development in bottom water reservoir / Y. Wang, Y. Yao, M. Jiang, Z. Ji // Advanced Materials Research. - 2012. - 347-353. - P. 398-402.

20. Physical modeling experiments on steam nitrogen foam flooding for a vertical and horizontal well combination / Z. Zhang, Y. Zhou, D. Shen, L. Nie, X. Li // Shiyou Xuebao/Acta Petrolei Sinica. - 2012. -33 (1). - P. 90-95.

21. Luo Y., Cheng L. Physical simulation on temperature and pressure fields during steamflooding through horizontal wells in heterogeneous reservoir // Applied Mechanics and Materials. - 2012. -110-116. - P. 3063-3067.

References

1. Galkin S.V., Iliushin P.Iu. Prognoz obvodnennosti produktsii dobyvaiushchikh skvazhin Permskogo kraia s primeneniem analogo-statisticheskikh metodov [Forecast of water production wells Perm region with analog-to-statistical methods]. VestnikPNRPU, 2011, no. 1, pp. 76-82.

2. Galkin S.V., Iliushin P.Iu. Prognoz dinamiki obvodnennosti produktsii skvazhin v razlichnykh ge-ologo-tekhnologicheskikh usloviiakh razrabotki neftianykh mestorozhdenii [Forecast of water production wells in different geological and technological conditions, the development of oil fields]. Neftianoe khoziaistvo, 2011, no. 10, pp. 22-24.

3. Galkin S.V., Koshkin K.A., Poplaukhina T.B. Analiz struktury fonda ekspluatacionnykh obektov pri operativnoi ocenke ostatochnykh zapasov nefti [Analysis of the structure fund operating facilities for the rapid assessment of the residual of oil reserves]. Geologiia, geofizika i razrabotka neftianykh i gazovykh mestorozhdenii, 2009, no. 10, pp. 37-39.

4. Hizhniak G.P., Poplaukhina T.B., Galkin S.V., Efimov A.A. Opyt primeneniia metodiki otsenki koefficienta neftevytesneniia pri proektirovanii razrabotki neftianykh mestorozhdenii Permskogo kraia [Experience of application methodology for assessing the coefficient of oil displacement in the design of the development of oil deposits of Perm kray]. Geologiia, geofizika i razrabotka neftianykh i gazovykh mestorozhdenii, 2009, no. 8, pp. 42-45.

5. RD 153-39-007-96. Reglament sostavleniia proektnykh tekhnologicheskikh dokumentov na raz-rabotku neftianykh i gazovykh mestorozhdenii [Rules of drawing up the design process documents for the development of oil and gas fields]. Moscow, 1996. 202 s.

6. Galkin V.I., Galkin S.V., Permiakov V.G., Akimov I.A. Issledovanie effektivnosti zavodneniia pri razrabotke riada neftianykh mestorozhdenii Permskogo kraia [Investigation of the efficiency of water flooding in the development of several oil fields of Perm kray]. Geologiia, geofizika i razrabotka neftianykh i gazovykh mestorozhdenii, 2008, no. 8, pp. 48-50.

7. Galkin S.V., Permiakov V.G. Issledovanie vliianiia kratnosti promyvki na koeffitsient izvlecheniia nefti [Investigation of the effect of multiplicity on the wash oil recovery]. Geologiia, geofizika i razrabotka neftianykh i gazovykh mestorozhdenii, 2009, no. 10, pp. 35-37.

8. Ivanova M.M. Dinamika dobychi nefti iz zalezhei [Dynamics of production of oil from the reservoir]. Moscow: Nedra, 1976. 247 s.

9. Shustef I.N. Geologicheskie osnovy tekhnologicheskikh reshenii v razrabotke neftianykh mestorozhdenii [Geological framework of technological solutions in oil field development]. Moscow: Ne-dra, 1988. 199 s.

10. Merkulova L.I., Ginzburg A.A. Graficheskie metody analiza pri dobyche nefti [Graphical methods of analysis within oil development]. Moscow: Nedra, 1986. 125 s.

11. Galkin V.I., Galkin S.V., Voevodkin V.L., Permiakov V.G.Postroenie statisticheskikh modelei otsenki izvlecheniia nefti dlia ekspluatatsionnykh obektov Permskogo Prikam'ia [Building statistical models to estimate oil recovery facilities for the performance of Perm]. Neftianoe khoziaistvo, 2011, no. 2, pp. 86-88.

12. Galkin V.I., Permiakov V.G. O vliianii riada geologofizicheskikh kharakteristik neftianykh ob#ektov na effektivnost' zavodneniia [The effect of a number of geological and physical characteristics of the oil facilities on the effectiveness of flood]. Geologiia, geofizika i razrabotka neftianykh i gazovykh mestorozhdenii, 2009, no. 5, pp. 41-44.

13. Galkin S.V., Poplauhina T.B., Raspopov A.V., Hizhnjak G.P. Otsenka koeffitsientov izvlecheniia nefti dlia mestorozhdenii Permskogo kraia na osnove statisticheskikh modelei [Problems and prospects for exploration and development of small oil fields]. Neftianoe hoziaistvo, 2009, no. 4, pp. 38-39.

14. Baderestani H., Amirzadeh H., Banavi J. The field scale investigation of water coning phenomenon. Applied Mechanics and Materials, 2012, 157-158, pp. 319-322.

15. Xiaofen T., Limin Y., Yuzhang L., Zhiyan L., Zeliang C., Yikun L., Falin W. A new in-depth fluid diverting agent of inorganic gel coating. Petroleum Exploration and Development, 2012, 39(1), pp. 82-87.

16. Vazquez O., Mackay E., Sorbie K. A two-phase near-wellbore simulator to model non-aqueous scale inhibitor squeeze treatments. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2012, 82-83, pp. 90-99

17. Jia D., Wang F., Zhang S. A novel multi-layer intelligent test and adjustment technology for water injection well. Advanced Materials Research, 2012, 424-425, pp. 732-736.

18. Jiang H., Wang S., Zhang Y. Pre-warning and decision making of water breakthrough for higher water-cut oil field. Advanced Materials Research, 2012, 347-353, pp. 688-693.

19. Wang Y., Yao Y., Jiang M., Ji Z. A quick evaluation model for horizontal well development in bottom water reservoir. Advanced Materials Research, 2012, 347-353, pp. 398-402.

20. Zhang Z., Zhou Y., Shen D., Nie L., Li X. Physical modeling experiments on steam nitrogen foam flooding for a vertical and horizontal well combination. Shiyou Xuebao/Acta Petrolei Sinica, 2012, 33 (1), pp. 90-95.

21. Luo Y., Cheng L. Physical simulation on temperature and pressure fields during steamflooding through horizontal wells in heterogeneous reservoir. Applied Mechanics and Materials, 2012, 110-116, pp. 3063-3067.

Об авторах

Илюшин Павел Юрьевич (Пермь, Россия) - аспирант кафедры разработки нефтяных и газовых месторождений Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, г. Пермь, Комсомольский просп., 29; e-mail: ilushin-pavel@yandex.ru).

Галкин Сергей Владиславович (Пермь, Россия) - доктор геолого-минералогических наук, профессор, декан горно-нефтяного факультета Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, г. Пермь, Комсомольский просп., 29; е-mail: gnfd@pstu.ru).

About the authors

Iliushin Pavel Iu. (Perm, Russia) - graduate student, department of development mineral resources fields, Perm National Research Polytechnic University (614990, Perm, Komsomolsky ave., 29; e-mail: ilushin-pavel@yandex.ru).

Galkin Sergey V. (Perm, Russia) - dr., professor, dean of mining faculty, Perm National Research Polytechnic University (614990, Perm, Komsomolsky ave., 29; е-mail: gnfd@pstu.ru).

Получено 17.05.2012