📄Работа №141260
Тема: УНИКАЛЬНАЯ РЕЗИСТИВНАЯ МОДЕЛЬ СИСТЕМЫ СКВАЖИН С ПРИМЕНЕНИЕМ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
Тип работы
Магистерская диссертация
Предмет
Физика
Объем:
61 листов
Год:
2023
Просмотров:
70
4750
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. РАЗВИТИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ
НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ 5
1.1 ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ ПРОЦЕССЫ 5
1.2 ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ 9
1.3 ЕМКОСТНО-РЕЗИСТИВНАЯ МОДЕЛЬ 12
ГЛАВА 2. МЕТОД ПОТЕНЦИАЛОВ. УРАВНЕНИЕ CRM.
ВЗАИМНО КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ФУНКЦИЯ 18
2.1 МЕТОД ПОТЕНЦИАЛОВ 18
2.1.1 ПОТЕНЦИАЛ ТОЧЕЧНОГО ИСТОЧНИКА И СТОКА НА
ПЛОСКОСТИ. МЕТОД СУПЕРПОЗИЦИИ 18
2.2. УСОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ УРАВНЕНИЯ CRM 22
2.3 ВЗАИМНО-КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ФУНКЦИЯ 28
ГЛАВА 3. ЧИСЛЕННЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ 33
3.1. МЕТОДИКА ПРОВОДИМЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ 33
3.2. РЕШЕНИЕ 33
3.2.1. РАЗРАБОТКА ДИНАМИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ 33
3.3 МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ 49
3.3.1 РАСЧЁТ PYTHON 52
3.3.2. АНАЛИТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ARIMA 53
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 58
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 60
ГЛАВА 1. РАЗВИТИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ
НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ 5
1.1 ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ ПРОЦЕССЫ 5
1.2 ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ 9
1.3 ЕМКОСТНО-РЕЗИСТИВНАЯ МОДЕЛЬ 12
ГЛАВА 2. МЕТОД ПОТЕНЦИАЛОВ. УРАВНЕНИЕ CRM.
ВЗАИМНО КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ФУНКЦИЯ 18
2.1 МЕТОД ПОТЕНЦИАЛОВ 18
2.1.1 ПОТЕНЦИАЛ ТОЧЕЧНОГО ИСТОЧНИКА И СТОКА НА
ПЛОСКОСТИ. МЕТОД СУПЕРПОЗИЦИИ 18
2.2. УСОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ УРАВНЕНИЯ CRM 22
2.3 ВЗАИМНО-КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ФУНКЦИЯ 28
ГЛАВА 3. ЧИСЛЕННЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ 33
3.1. МЕТОДИКА ПРОВОДИМЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ 33
3.2. РЕШЕНИЕ 33
3.2.1. РАЗРАБОТКА ДИНАМИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ 33
3.3 МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ 49
3.3.1 РАСЧЁТ PYTHON 52
3.3.2. АНАЛИТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ARIMA 53
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 58
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 60
📖 Введение
Прогнозирование добычи нефти — это одна из ключевых задач в нефтедобывающей отрасли, которая позволяет спрогнозировать будущую добычу на основе текущих данных и тенденций. Это важно не только для оптимизации процесса добычи, но и для принятия стратегических решений, связанных с инвестициями и развитием месторождений.
Существует несколько методов прогнозирования добычи нефти, и каждый из них имеет свои преимущества и недостатки. Одним из основных методов является математическое моделирование, которое основано на использовании математических уравнений и статистических методов для прогнозирования будущей добычи. Этот метод учитывает различные параметры месторождения, такие как: размер, структура, геологические характеристики месторождения, давление в скважинах, температура, состав нефтяной смеси и другие параметры. Эта модель позволяет установить связь между добычей нефти и различными факторами, что обеспечивает возможность прогнозировать объемы добычи на основе предполагаемых значений этих факторов в будущем.
Одной из наиболее распространенных математических моделей для прогнозирования добычи нефти является Capacitance Resistive Mode (CRM), которая основывается на представлении месторождения в виде сети емкостей и сопротивлений, соединенных в соответствии с геологическими характеристиками месторождения. В рамках этой модели объемы добычи нефти прогнозируются на основе изменения давлений в скважинах, которые определяются на основе изменений объемов добычи нефти и газа на месторождении.
Еще одним методом прогнозирования добычи нефти является анализ временных рядов по данным добычи флюидов. Этот метод может быть особенно полезен в случаях, когда нет достаточно данных для создания математических моделей, или когда данные не являются достоверными для
4
создания точных прогнозов. Однако этот метод не учитывает изменения
параметров месторождения и параметров добычи в будущем.
Также для прогнозирования добычи нефти могут использоваться экспертные оценки, основанные на знаниях и опыте специалистов в области нефтедобычи. Оценки могут быть субъективными и зависеть от опыта и квалификации эксперта.
В целом, прогнозирование добычи нефти — это сложная задача, которая требует использования различных методов и подходов. Каждый метод имеет свои преимущества и недостатки, и выбор метода зависит от конкретных условий месторождения и целей, которые преследует недропользователь. Несмотря на сложность задачи, прогнозирование добычи нефти является критически важным для нефтедобывающей отрасли, поскольку позволяет оптимизировать процесс добычи углеводородов и принимать взвешенные решения, связанные с развитием месторождений.
Существует несколько методов прогнозирования добычи нефти, и каждый из них имеет свои преимущества и недостатки. Одним из основных методов является математическое моделирование, которое основано на использовании математических уравнений и статистических методов для прогнозирования будущей добычи. Этот метод учитывает различные параметры месторождения, такие как: размер, структура, геологические характеристики месторождения, давление в скважинах, температура, состав нефтяной смеси и другие параметры. Эта модель позволяет установить связь между добычей нефти и различными факторами, что обеспечивает возможность прогнозировать объемы добычи на основе предполагаемых значений этих факторов в будущем.
Одной из наиболее распространенных математических моделей для прогнозирования добычи нефти является Capacitance Resistive Mode (CRM), которая основывается на представлении месторождения в виде сети емкостей и сопротивлений, соединенных в соответствии с геологическими характеристиками месторождения. В рамках этой модели объемы добычи нефти прогнозируются на основе изменения давлений в скважинах, которые определяются на основе изменений объемов добычи нефти и газа на месторождении.
Еще одним методом прогнозирования добычи нефти является анализ временных рядов по данным добычи флюидов. Этот метод может быть особенно полезен в случаях, когда нет достаточно данных для создания математических моделей, или когда данные не являются достоверными для
4
создания точных прогнозов. Однако этот метод не учитывает изменения
параметров месторождения и параметров добычи в будущем.
Также для прогнозирования добычи нефти могут использоваться экспертные оценки, основанные на знаниях и опыте специалистов в области нефтедобычи. Оценки могут быть субъективными и зависеть от опыта и квалификации эксперта.
В целом, прогнозирование добычи нефти — это сложная задача, которая требует использования различных методов и подходов. Каждый метод имеет свои преимущества и недостатки, и выбор метода зависит от конкретных условий месторождения и целей, которые преследует недропользователь. Несмотря на сложность задачи, прогнозирование добычи нефти является критически важным для нефтедобывающей отрасли, поскольку позволяет оптимизировать процесс добычи углеводородов и принимать взвешенные решения, связанные с развитием месторождений.
✅ Заключение
Исследовательская работа заключалась в усовершенствовании емкостно-резистивной модели. Для того, чтобы определять работу скважин, необходимо заменить коэффициент продуктивности и разность пластового и забойного давления на потенциал скважин в каждой точке, что в итоге даёт прогноз разработки добычи нефти на месторождении.
Разница между забойным и контурным давлением является одним из факторов, определяющих градиент потенциала.
Если разница между забойным и контурным давлением большая, то градиент потенциала будет высоким. Это может указывать на сильное влияние скважины на пластовую систему и поток флюидов к скважине. В этом случае, при наличии достаточной проницаемости пласта и подходящих условий добычи, поток флюидов может быть интенсивным.
С другой стороны, если разница между забойным и контурным давлением мала, градиент потенциала будет низким. Это может указывать на незначительное влияние скважины на пластовую систему и поток флюидов к скважине. В этом случае поток флюидов может быть менее интенсивным или даже отсутствовать, особенно если проницаемость пласта низка или есть противодействующие факторы.
Важно отметить, что разница между забойным и контурным давлением не является единственным фактором, определяющим градиент потенциала. Другие факторы, такие как геометрия скважины, свойства флюидов и вязкость, также могут оказывать влияние на градиент потенциала и распределение поток флюидов.
Также в расчетах емкостно-резистивной модели была учтена взаимная корреляция для пятиточечной системы скважин. Результат вычисления взаимной корреляции между двумя переменными демонстрирует взаимосвязь и позволяет оценить силу и направление этой связи. Анализ взаимной корреляции может помочь определить оптимальное расположение скважин в системе. Если скважины сильно коррелируют друг с другом, это может 59 указывать на избыточность или неэффективность некоторых скважин. Силу корреляции можно интерпретировать следующим образом:
если коэффициент корреляции Пирсона (р) близок к 1 или минус 1, это указывает на сильную линейную связь между переменными;
значение 1 указывает на положительную линейную связь, при которой значения переменных изменяются в одном направлении;
отсутствие (0) или слабая линейная связь между переменными указывает то, что значения переменных менее предсказуемы и изменяются независимо друг от друга.
CRM была разработана для классической пятиточечной системы скважин.
Анализ о прогнозной динамике добычи нефти позволяет получить важные выводы о будущей динамике процесса добычи. С помощью этой модели был построен график, отражающий прогнозируемую добычу нефти на протяжении определенного временного периода.
Подробный анализ полученного графика позволяет сделать следующие выводы:
Тренд добычи: Г рафик демонстрирует общий тренд добычи нефти на протяжении исследуемого временного периода. В зависимости от данных и модели, график может показывать рост, снижение или стабильность добычи.
Прогнозируемые изменения: График может отражать ожидаемые изменения в добыче нефти в будущем.
В целом, использование модели CRM для прогнозирования добычи нефти позволяет получить ценную информацию о будущей динамике этого процесса. Однако важно помнить, что любой прогноз основан на предположениях и ограничениях модели, поэтому результаты требуют дополнительной проверки и анализа с учетом других факторов, включая экономические, политические и технические переменные.
Полученная модель требует сопоставления с классической моделью
CRM.
Разница между забойным и контурным давлением является одним из факторов, определяющих градиент потенциала.
Если разница между забойным и контурным давлением большая, то градиент потенциала будет высоким. Это может указывать на сильное влияние скважины на пластовую систему и поток флюидов к скважине. В этом случае, при наличии достаточной проницаемости пласта и подходящих условий добычи, поток флюидов может быть интенсивным.
С другой стороны, если разница между забойным и контурным давлением мала, градиент потенциала будет низким. Это может указывать на незначительное влияние скважины на пластовую систему и поток флюидов к скважине. В этом случае поток флюидов может быть менее интенсивным или даже отсутствовать, особенно если проницаемость пласта низка или есть противодействующие факторы.
Важно отметить, что разница между забойным и контурным давлением не является единственным фактором, определяющим градиент потенциала. Другие факторы, такие как геометрия скважины, свойства флюидов и вязкость, также могут оказывать влияние на градиент потенциала и распределение поток флюидов.
Также в расчетах емкостно-резистивной модели была учтена взаимная корреляция для пятиточечной системы скважин. Результат вычисления взаимной корреляции между двумя переменными демонстрирует взаимосвязь и позволяет оценить силу и направление этой связи. Анализ взаимной корреляции может помочь определить оптимальное расположение скважин в системе. Если скважины сильно коррелируют друг с другом, это может 59 указывать на избыточность или неэффективность некоторых скважин. Силу корреляции можно интерпретировать следующим образом:
если коэффициент корреляции Пирсона (р) близок к 1 или минус 1, это указывает на сильную линейную связь между переменными;
значение 1 указывает на положительную линейную связь, при которой значения переменных изменяются в одном направлении;
отсутствие (0) или слабая линейная связь между переменными указывает то, что значения переменных менее предсказуемы и изменяются независимо друг от друга.
CRM была разработана для классической пятиточечной системы скважин.
Анализ о прогнозной динамике добычи нефти позволяет получить важные выводы о будущей динамике процесса добычи. С помощью этой модели был построен график, отражающий прогнозируемую добычу нефти на протяжении определенного временного периода.
Подробный анализ полученного графика позволяет сделать следующие выводы:
Тренд добычи: Г рафик демонстрирует общий тренд добычи нефти на протяжении исследуемого временного периода. В зависимости от данных и модели, график может показывать рост, снижение или стабильность добычи.
Прогнозируемые изменения: График может отражать ожидаемые изменения в добыче нефти в будущем.
В целом, использование модели CRM для прогнозирования добычи нефти позволяет получить ценную информацию о будущей динамике этого процесса. Однако важно помнить, что любой прогноз основан на предположениях и ограничениях модели, поэтому результаты требуют дополнительной проверки и анализа с учетом других факторов, включая экономические, политические и технические переменные.
Полученная модель требует сопоставления с классической моделью
CRM.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.