Статья: ОПТИМИЗАЦИЯ ПЛАНИРОВАНИЯ САЙКЛИНГПРОЦЕССА НА ГАЗОКОНДЕНСАТНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЯХ С ПРИМЕНЕНИЕМ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ (2025)

Читать онлайн

Введение. Разработка газоконденсатных месторождений (ГКМ) традиционным способом на истощение сопровождается безвозвратной потерей в пластах значительного количества конденсата и существенным снижением продуктивности газовых скважин. В настоящее время является актуальным поиск альтернативных подходов к разработке такого типа залежей с воздействием на пласт. Цель. В мировой практике наиболее распространенный успешный опыт разработки ГКМ с воздействием на пласт связан с сайклинг-процессом для поддержания пластового давления, а также испарения углеводородов (УВ) из выпавшего конденсата в фильтрующийся через пласт сухой газ. В рамках данной работы решается задача дизайна и оптимизации сайклинга с определением доли возвращаемого в пласт сухого газа, времени начала и длительности закачки - тех параметров, от которых зависит экономическая эффективность разработки ГКМ. Материалы и методы. Проведение серии расчетов на композиционной геолого-гидродинамической модели (ГГДМ) с варьируемыми: составом газоконденсатной смеси, величиной пластового давления на момент начала закачки, ее длительностью, а также доли возврата сухого газа обратно в пласт. Создание экономической модели для расчета чистого дисконтированного дохода для каждого сценария закачки. Обучение и тестирование нейросетевой модели. Результаты. С использованием нейросетевых технологий созданы алгоритм и программа по подбору оптимальных объемов обратной закачки газа, времени начала закачки и ее длительности, включающих этапы: воспроизведение результатов расчетов ГДМ, определение сценария и показателей закачки газа, обеспечивающих максимальную экономическую эффективность сайклинга при данных экономических условиях. Заключение. Разработанный алгоритм и программа представляют собой инструмент для оперативного подбора оптимального для данных геолого-физических характеристик залежи, состава и свойств пластового газа, а также экономических условий варианта реализации сайклинга, который затем может быть детально проработан с использованием полномасштабной ГГДМ залежи при проектировании и управлении процесса разработки ГКМ.

Ключевые фразы: газоконденсатное месторождение, сайклинг, гидродинамическое моделирование, нейросетевой подход
Автор (ы): Шандрыгин Александр Николаевич (SHandrygin A. N.), Саптарова Залина Ринатовна (Saptarova Z. R.), Муртазин Тимур Александрович (Murtazin T. A.), Каюмов Зуфар Дамирович (Kayumov Z. D.), Судаков Владислав Анатольевич (Sudakov V. A.), Усманов Сергей Анатольевич (Usmanov S. A.), Хашан Гассан Джавдат (Hashan G. D.), Козлов Алексей Николаевич (Kozlov A. N.)
Журнал: ИЗВЕСТИЯ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ. ГЕОЛОГИЯ И РАЗВЕДКА

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI
Науки о Земле
УДК
553.981.6. Конденсат
Для цитирования:
ШАНДРЫГИН А. Н., САПТАРОВА З. Р., МУРТАЗИН Т. А., КАЮМОВ З. Д., СУДАКОВ В. А., УСМАНОВ С. А., ХАШАН Г. Д., КОЗЛОВ А. Н. ОПТИМИЗАЦИЯ ПЛАНИРОВАНИЯ САЙКЛИНГПРОЦЕССА НА ГАЗОКОНДЕНСАТНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЯХ С ПРИМЕНЕНИЕМ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ // ИЗВЕСТИЯ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ. ГЕОЛОГИЯ И РАЗВЕДКА. 2025. Т. 67 № 3
Текстовый фрагмент статьи
Моя история просмотров (10)
Будьте первым, кто начнет обсуждение

Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.