Дипломная работа на тему "ТЮМГУ | Исследование заводнения нефтяного пласта с помощью модели СRМ"

Работа на тему: Исследование заводнения нефтяного пласта с помощью модели СRМ
Оценка: хорошо.
Оригинальность работы на момент публикации 50+% на антиплагиат.ру.
Ниже прилагаю все данные для покупки.
https://studentu24.ru/list/suppliers/Anastasiya1---1326

Описание работы

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования
«ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
ИНСТИТУТ МАТЕМАТИКИ И КОМПЬЮТЕРНЫХ НАУК
Кафедра фундаментальной математики и механики

ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА
магистерская диссертация
ИССЛЕДОВАНИЕ ЗАВОДНЕНИЯ НЕФТЯНОГО ПЛАСТА С ПОМОЩЬЮ МОДЕЛИ СRМ

01.04.01 Магистерская программа «Вычислительная механика»
Выполнил (а) работу

Тюмень 2022

ОГЛАВЛЕНИЕ
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ 2
ВВЕДЕНИЕ 4
ГЛАВА 1. ОБЗОР В ОБЛАСТИ CRM-МОДЕЛИРОВАНИЯ 5
1.1 ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ МОДЕЛЕЙ CRM 5
1.2 КОЭФФИЦИЕНТ ВЗАИМОВЛИЯНИЯ 11
1.3 ОПТИМИЗАЦИОННАЯ ЗАДАЧА 14
1.4 ОГРАНИЧЕНИЯ В РАБОТЕ CRM 16
1.5 ДВУХФАЗНОЕ CRM-МОДЕЛИРОВАНИЕ 20
ГЛАВА 2. ПРИМЕНЕНИЕ CRM НА СИНТЕТИЧЕСКИХ МОДЕЛЯХ. 23 2.1 ОПИСАНИЕ МОДЕЛЕЙ 23
2.2 ОДНОРОДНЫЙ ПЛАСТ 26
2.3 НЕОДНОРОДНЫЙ ПЛАСТ 30
2.4 ГОРИЗОНТАЛЬНАЯ СКВАЖИНА 34
2.5 ОТКЛЮЧЕНИЕ ДОБЫВАЮЩЕЙ СКВАЖИНЫ 39
ГЛАВА 3. ОПТИМИЗАЦИЯ ЗАВОДНЕНИЯ 41
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 45
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 46
ПРИЛОЖЕНИЕ 1 49
ПРИЛОЖЕНИЕ 2 51

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ
???? – сжимаемость нефти, атм-1;
???? – сжимаемость породы, атм-1;
???? – общая сжимаемость, атм-1;
???? – сжимаемость воды, атм-1;
?? – расстояние между скважинами, м;
?? – коэффициент взаимовлияния;
?? – целевая функция;
? – индикаторная функция;
??(??) – приемистость воды нагнетательной скважины в момент времени ??, м3/сут;
?? – коэффициент продуктивности, м3/(атм*сут);
?? – динамическая вязкость, Па*с;
???? – количество нагнетательных скважин;
???? – количество добывающих скважин;
??? – среднее пластовое давление, атм;
???? – забойное давление на добывающей скважине, атм;
?? – барьерная функция;
?? – барьерный параметр;
??(??) – дебит жидкости добывающей скважины в момент времени ??, м3/сут;
???(??) – фактический дебит жидкости скважины в момент времени ??, м3/сут;
?? – временная константа, сут;
?? – время, сут;
???? - поровый объем, м3;
?? – пьезопроводность, м2/сут; ГРП – гидроразрыв пласта;
ГС – горизонтальная скважина;
ННС – наклонно-направленная скважина; ОПГ – обобщенный приведенный градиент; ППД – поддержание пластового давления; ФНП – функция нескольких переменных; CRM – capacitance-resistance model;
IP – interior point;

ВВЕДЕНИЕ
Заводнение является одним из наиболее распространенных методов оптимизации добычи нефти на зрелых месторождениях. При мониторинге распределения потоков закачиваемой воды важной составляющей является информация о гидродинамических связях между скважинами, позволяющая судить о наличии непроницаемых перегородок или зонах повышенной проницаемости.
Целью данной работы является исследование применимости аналитической модели CRMP к задаче управления заводнением. Получение представления о гидродинамических связях для участка пласта поможет грамотно организовать режим работы нагнетательного фонда, тем самым решая задачу о поддержании темпов падения.
В настоящей работе представлен анализ текущего состояния в области CRM-моделирования; составлена синтетическая модель (ГДМ), данные с которой использовались как факт; рассмотрена работа CRMP на примере 4 задач, отдельное внимание уделено чувствительности CRMP-модели к ориентации горизонтальной скважины; получен положительный результат применения аналитической модели для управления заводнением.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1) Audun Daniel Dorum, Stensgaard. Estimating the Value of Information Using Closed Loop Reservoir Management of Capacitance Resistive Models // Petroleum Geoscience and Engineering. 2015, June 2016, 99 p.
2) Fraguio M., Lacivita A., Valle J., Marzano M. Integrating a Data Driven Model into a Multilayer Pattern Waterflood Simulator. In: SPE Latin American and Caribbean Mature Fields Symposium. Society of Petroleum Engineers, 2017.
3) Gentil, P.H. The Use of Multilinear Regression Models in Patterned Waterfloods: Physical Meaning of the Regression Coefficients. Master’s Thesis, University of Texas, Austin, TX, USA, 2005.
4) Holanda R. W., Gildin E., Jensen L. Jerry. Improved Waterflood Analysis Using the Capacitance-Resistance Model Within a Control Systems Framework. In: SPE Latin American and Caribbean Petroleum Engineering Conference. Society of Petroleum Engineers, 2015.
5) Holanda R.W., Gildin E., Jensen J.L., Lake L.W., Kabir C. S. 2018. «A State-of-the-Art Literature Review on Capacitance Resistance Models for Reservoir Characterization and Performance Forecasting». Energies, 2018.
6) Jong S. Kim, Larry W. Lake. Integrated Capacitance-Resistance model for Characterizing Waterflooded Reservoirs // June 2012.
7) Moreno, G.A. Multilayer capacitance-resistance model with dynamic connectivities // Journal of Petroleum Science and Engineering. 2013, 109, 298–307.
8) Salehian M. Development of a Capacitance-Resistive Model Accounting for Shut-in Wells: Petroleum and Natural Gas Engineering Programme, June 2018.
9) Salehian M., C?nar M. Reservoir characterization using dynamic capacitance–resistance model with application to shut-in and horizontal wells // Journal of Petroleum Exploration and Production Technology. 2019. 9:2811–2830 pp.
10) Sayarpour, M. Development and Application of Capacitance-Resistive Models to Water/CO2 Floods. Ph.D. Dissertation, University of Texas, Austin, TX, USA, 2008.
11) Soroush, M. Interwell Connectivity Evaluation Using Injection and Production Fluctuation Data: Ph.D. Dissertation, University of Calgary, Calgary, AB, Canada, 2013.
12) Suleiman A. Addressing capacitance-resistance modeling limitations and introducing a new practical formulation: Energy and Mineral Engineering: Master of Science, 2015, 96 p.
13) Weber D., Edgar T.F., Lake W. Lake, Lasdon L.S., Kawas S., Sayarpour
M. Improvements in capacitance–resistive modeling and optimization of large scale reservoirs. In: SPE western regional meeting. Society of Petroleum Engineers, 2009.
14) Yoursefi S. H., Rashidi F., Sharifi M., Soroush M. On Determination of Interwell Connectivity Under Immiscible Gas Injection Process: Modified Capacitance-Resistance Model // The Canadian Journal of Chemical Engineering. 2018. Volume 97 (4).
15) Абидов Д. Г., Камартдинов М. Р. Метод материального баланса, как первичный инструмент оценки показателей разработки участка месторождения при заводнении // Известия Томского политехнического университета. 2013. Т. 322. С. 91 – 96.
16) Афанаскин И. В., Крыганов П. В., Глушаков А. А., Ялов П. В. Использование CRM-моделей интерференции скважин для оценки фильтрационно-емкостных свойств пласта по данным разработки. Успехи кибернетики. 2020;1(1):17 – 27.
17) Гольдштейн А. Л. Оптимизация в среде MATLAB: учеб. пособие / А. Л. Гольдштейн. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2015. – 192 с.
18) Нестеров Ю. Е. Методы выпуклой оптимизации. Москва: Издательство МЦНМО, 2010. 281 с.
19) Оленчиков Д., Посвянский Д. Применение CRM-подобных моделей для экспресс прогнозирования и оптимизации разработки месторождений: SPE, 22 – 24 октября 2019, Москва, Россия.
20) Поспелова Т. А., Зеленин Д. В., Ручкин А. А., Бекман А. Д. Применение CRM модели для анализа эффективности системы заводнения; Сетевое научное издание «Нефтяная провинция», №1 (21) 2020.
21) Сопровождение разработки нефтяных месторождений с использованием моделей CRM: монография / С. В. Степанов, А. Д. Бекман, А. А. Ручкин, Т. А. Поспелова. – Тюмень: ИПЦ «Экспресс», 2021. 300 с.
22) Степанов С. В. Проблематика оценки взаимовлияния добывающих и нагнетательных скважин на основе математического моделирования / С.В. Степанов, С.В. Соколов, А.А. Ручкин, А.В. Степанов, А.В. Князев, А.В. Корытов // Вестник Тюменского государственного университета. Физико- математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика. 2018. Том 4. № 3. С. 146 – 164.