georesГеоресурсыGeoresources1608-50431608-5078Georesursy LLC10.18599/grs.2024.3.9geores-328Research ArticleНЕФТЕГАЗОНОСНОСТЬ СЕВЕРА ЗАПАДНОЙ СИБИРИOIL AND GAS CONTENT OF THE NORTH OF WESTERN SIBERIAРешение обратной задачи определения начального компонентного состава углеводородов газоконденсатного месторождения по известным промысловым даннымSolution of the Inverse Problem of Determining the Initial Hydrocarbons Composition in a Gas-Condensate Reservoir Using Field DataГимазовА. А.GimazovA. М

Азат Альбертович Гимазов – кандидат физ.-мат. наук, руководитель программ, Центр компетенций по газовым проектам

190000, Санкт-Петербург, Набережная реки Мойки, д. 75–79

Azat A. Gimazov – Cand. Sci. (Physics and Mathematics), Programm Leader

75–79 liter D, Moika River emb., 190000, Saint Petersburg

Gimazov.AA@gazprom-neft.ruИмомназаровБ. Х.ImomnazarovB. Kh.

Бунед Холматжонович Имомназаров – младший научный сотрудник

630090, Новосибирск, пр. Ак. Лаврентьева, д. 15

Buned Kh. Imomnazarov – Junior Researcher

15, Ac. Lavrentyev ave., 630090, Novosibirsk

b.imomnazarov@g.nsu.ruСтаровойтоваБ. Н.StarovoytovaB. N.

Ботагоз Николаевна Старовойтова – кандидат физ.мат. наук, научный сотрудник

630090, Новосибирск, пр. Ак. Лаврентьева, д. 15

Botagoz N. Starovoytova – Cand. Sci. (Physics and Mathematics), Researcher

15, Ac. Lavrentyev ave., 630090, Novosibirsk

b.starovoitova@nsu.ruБайкинА. Н.BaykinA. N.

Алексей Николаевич Байкин – кандидат физ.-мат. наук, старший научный сотрудник

630090, Новосибирск, пр. Ак. Лаврентьева, д. 15

Alexey N. Baykin – Cand. Sci. (Physics and Mathematics), Senior Researcher

15, Ac. Lavrentyev ave., 630090, Novosibirsk

alexey.baykin@gmail.comБабинВ. М.BabinV. M.

Владимир Маркович Бабин – эксперт

190000, Санкт-Петербург, Набережная реки Мойки, д. 75–79

Vladimir M. Babin – Expert, Gazpromneft Group of Companies

75–79 liter D, Moika River emb., 190000, Saint Petersburg

Babin.VM@gazprom-neft.ruХамидуллинД. Ф.KhamidullinD. F.

Денис Фанилевич Хамидуллин – ведущий специалист, Центр компетенций по газовым проектам

190000, Санкт-Петербург, Набережная реки Мойки, д. 75–79

Denis F. Khamidullin – Lead Specialist

75–79 liter D, Moika River emb., 190000, Saint Petersburg

khamidullin.df@gazpromneft-ntc.ruКупоросовД. Н.KuporosovD. N.

Дмитрий Николаевич Купоросов – начальник отдела

190000, Санкт-Петербург, Набережная реки Мойки, д. 75–79

Dmitriy N. Kuporosov – Head of Department

75–79 liter D, Moika River emb., 190000, Saint Petersburg

Kuporosov.DN@gazprom-neft.ruГруппа компаний ГазпромнефтьРоссияGazpromneft Group of CompaniesRussian FederationГруппа компаний Газпромнефть; Институт гидродинамики им. М.А. Лаврентьева СО РАНРоссияLavrentyev Institute of Hydrodynamics of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences; Novosibirsk State UniversityRussian FederationГруппа компаний Газпромнефть; Институт гидродинамики им. М.А. Лаврентьева СО РАНМРоссияLavrentyev Institute of Hydrodynamics of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences; Novosibirsk State UniversityRussian Federation2024300920242637386Copyright © Гимазов А.А., Имомназаров Б.Х., Старовойтова Б.Н., Байкин А.Н., Бабин В.М., Хамидуллин Д.Ф., Купоросов Д.Н., 20242024Гимазов А.А., Имомназаров Б.Х., Старовойтова Б.Н., Байкин А.Н., Бабин В.М., Хамидуллин Д.Ф., Купоросов Д.Н.Gimazov A.М., Imomnazarov B.K., Starovoytova B.N., Baykin A.N., Babin V.M., Khamidullin D.F., Kuporosov D.N.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.geors.ru/jour/article/view/328

Работа посвящена вопросу определения композиционного состава пластового газа для газоконденсатных месторождений. Предложена методика планирования газоконденсатных исследований (ГКИ), которая позволяет оценить возможность получения кондиционных проб пластового флюида. Для случая, когда отбор кондиционных проб невозможен, разработан подход для их интерпретации. На первом шаге предлагается численно создавать набор композиционных составов добавлением к лабораторному составу «обедненного» газа некоторого количества равновесного ему конденсата. Получаемые композиционные составы имеют различные давления начала конденсации выше давления начала конденсации лабораторного газа. На втором шаге для каждого из полученных составов проводится гидродинамическое (ГД) моделирование и выбирается состав, для которого расчетные значения дебитов конденсата, газа и газоконденсатного фактора (ГКФ) близки к данным ГКИ. Анализ численных экспериментов на синтетических данных для характерной скважины показал существенную зависимость ГКФ от компонентного состава и малую чувствительность к изменениям основных параметров ГД-модели. При настройке ГД-модели на фактические замеры предложено сначала из набора восстановленных составов выбрать состав, для которого модельные значения ГКФ будут наиболее близкими к фактическим, затем при фиксированном выбранном составе производить подбор остальных параметров ГД-модели по данным дебитов газа и конденсата. Предложенная методика апробирована для одной реальной скважины для определения компонентного состава и основных параметров пласта по данным ГКИ.

The paper is devoted to the problem of determining the composition of reservoir gas for gas condensate fields. A methodology for planning gas condensate tests (GCT) is proposed, which allows to assess the possibility of obtaining conditioned samples of reservoir fluid. For the case when it is impossible to take conditioned samples, an approach for their interpretation is developed.At the first step it is proposed to numerically create a set of compositions by adding to the gas of the laboratory “depleted” composition a certain amount of condensate equilibrated to it. The resulting compositions have different condensation onset pressures above the laboratory pressure. Subsequently, for each of the obtained compositions hydrodynamic (HD) modeling should be carried out and the composition for which the obtained values of condensate and gas flow rates and gas oil ratio (GOR) are close to the GCT data should be selected.The analysis of numerical experiments on synthetic flow rate data for a typical well shows a significant dependence of GOR on the component composition and low sensitivity to changes in the main parameters of the HD model. When adjusting the HD model according to the actual data, it is proposed to first select from the set of reconstructed compositions the one for which the model GOR values will be closest to the actual data. The next step, when the selected composition is fixed, is the selection of other parameters of the HD model based on the data of gas and condensate flow rates. This methodology was demonstrated to determine the component composition and main reservoir parameters from GOR data for one real well.

восстановление компонентного составаPVT-модельобратная задачагазоконденсатный факторгидродинамическое моделированиеcomposition recoveryPVT modelinverse problemgas oil ratiohydrodynamic modelingРабота выполнена при поддержке Передовой инженерной школы НГУ и Научно-образовательного центра «Газпромнефть-НГУ». Вклад А.Н. Байкина поддержан стипендией Президента РФ (грант № СП-1703.2022.1). Коллектив авторов выражает благодарность компании Рок Флоу Динамикс за предоставление академической лицензии симулятора tNavigator.The work was supported by the NSU Advanced Engineering School and the Scientific and Educational Center “Gazpromneft-NGU”. The contribution of Baykin A. N. was supported by the Stipend of the President of the Russian Federation for young scientists (grant № SP-1703.2022.1). The team of authors expresses gratitude to Rock Flow Dynamics for providing the academic license of the tNavigator simulator.ReferencesБрусиловский А., Промзелев И. (2013). О методических подходах к уточнению PVT-свойств пластовой нефти двухфазных залежей. Вести газовой науки, 12(1), c. 41–45.Theoretical and experimental determination of initial reservoir fluid in a lean gas condensate reservoir. Journal of Petroleum Science and Engineering, 114, pp. 74–81. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2014.01.003Брусиловский А., Ющенко Т. (2016). Научно обоснованный инженерный метод определения компонентного состава и PVT свойств пластовых углеводородных смесей при неполной исходной информации. PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти, (1), c. 68–74.Brusilobskiy A.I., Promzelev I. (2013). About methodological approaches to identification reservoir oil PVT-properties in gas-oil deposits. Vesti gazovoy nauki, 12(1), pp. 41–45. (In Russ.)ГОС Т Р 57851.4–2017. (2017). Смесь газоконденсатная. Часть 4. Расчет компонентно-фракционного состава. М.: Стандартинформ, 46 с.Brusilovskiy A.I., Yushchenko T.S. (2016). Two-phase deposits: Methodology approach to the identification of composition and PVT properties of reservoir hydrocarbon fluids using limited initial information. PROneft, (1). pp. 68–74. (In Russ.)Коротаев Ю.П., Ширковский А.И. (1984). Добыча, транспорт и подземное хранение газа. М.: Недра, 486 с.Elsharkawy A.M. (2002). Predicting the dew point pressure for gas condensate reservoirs: empirical models and equations of state. Fluid Phase Equilibria, 193(1–2), pp. 147–165. https://doi.org/10.1016/S0378-3812(01)00724-5Лапшин В.И., Посевич А.Г., Константинов А.А., Волков А.Н. (2019). Особенности определения газоконденсатных характеристик при освоении глубокозалегающих месторождений с большой продуктивной толщей. Вести газовой науки, 38(1), с. 29–40.Fevang Ø., Whitson C.H. (1994). Accurate insitu compositions in petroleum reservoirs. European Petroleum Conference, SPE-28829-MS. https://doi.org/10.2118/28829-MSР-Газпром 086-2010. (2011). Инструкция по комплексным исследованиям газовых и газоконденсатных скважин: в 2 ч. М.: ООО «Газпром экспо».Korotaev Iu.P., Shirkovskii A.I. (1984). Gas production, transportation and underground storage. Moscow: Nedra, 487 p. (In Russ.)Bonyadi M., Esmaeilzadeh F., Mowla D., Nematollahi M. (2014). Theoretical and experimental determination of initial reservoir fluid in a lean gas condensate reservoir. Journal of Petroleum Science and Engineering, 114, pp. 74–81. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2014.01.003Lapshin V.I., Posevich A.G., Konstantinov A.A., Volkov A.N. (2019). Special features in determination of gas-condensate characteristics during development of deep-seated fields with huge productive strata. Vesti Gazovoy Nauki: collected scientific technical papers, 38(1), pp. 29–40. (In Russ.)Elsharkawy A.M. (2002). Predicting the dew point pressure for gas condensate reservoirs: empirical models and equations of state. Fluid Phase Equilibria, 193(1–2), pp. 147–165. https://doi.org/10.1016/S0378-3812(01)00724-5Myron B.A. (2021).The Mathematics of Fluid Flow Through Porous Media. Wiley, 224 p. https://doi.org/10.1002/9781119663881Fevang Ø., Whitson C.H. (1994). Accurate insitu compositions in petroleum reservoirs. European Petroleum Conference, SPE-28829-MS. https://doi.org/10.2118/28829-MSOsfouri S., Azin R. (2016). An overview of challenges and errors in sampling and recombination of gas condensate fluids. Journal of Oil, Gas and Petrochemical Technology, 3(1), pp. 1–14. https://doi.org/10.22034/jogpt.2016.43155Myron B.A. (2021).The Mathematics of Fluid Flow Through Porous Media. Wiley, 224 p. https://doi.org/10.1002/9781119663881Promzelev I., Brusilovsky A., Kuporosov D., Yushchenko T. (2018). Peculiarities of Identification of Reservoir Fluids Properties of Two-Phase With Oil Rim and Gas Cap Deposits: From Sampling to Justification of the Parameters for Calculating Reserves and PVT Data for Hydrodynamic Simulation of Field Development. SPE Russian Petroleum Technology Conference, SPE-191566-18RPTC-MS. https://doi.org/10.2118/191566-18RPTC-MSOsfouri S., Azin R. (2016). An overview of challenges and errors in sampling and recombination of gas condensate fluids. Journal of Oil, Gas and Petrochemical Technology, 3(1), pp. 1–14. https://doi.org/10.22034/jogpt.2016.43155R Gazprom 086–2010. (2011). Instruction for comprehensive gas and gas condensate well studies. In 2 Parts. Moscow: Gazprom. (In Russ.)Promzelev I., Brusilovsky A., Kuporosov D., Yushchenko T. (2018). Peculiarities of Identification of Reservoir Fluids Properties of Two-Phase With Oil Rim and Gas Cap Deposits: From Sampling to Justification of the Parameters for Calculating Reserves and PVT Data for Hydrodynamic Simulation of Field Development. SPE Russian Petroleum Technology Conference, SPE-191566-18RPTC-MS. https://doi.org/10.2118/191566-18RPTC-MSReffstrup J., Olsen H. (1994) Evaluation of PVT data from low permeability gas condensate reservoirs. North Sea Oil and Gas Reservoirs – III. Ed. by J.O. Aasen, E. Berg, A.T. Buller, O. Hjelmeland, R.M. Holt, J. Kleppe, O. Torsæter. Dordrecht: Springer, pp. 289–296. https://doi.org/10.1007/978-94-011-0896-6_25Reffstrup J., Olsen H. (1994) Evaluation of PVT data from low permeability gas condensate reservoirs. North Sea Oil and Gas Reservoirs – III. Ed. by J.O. Aasen, E. Berg, A.T. Buller, O. Hjelmeland, R.M. Holt, J. Kleppe, O. Torsæter. Dordrecht: Springer, pp. 289–296. https://doi.org/10.1007/978-94-011-0896-6_25Schebetov A., Rimoldi A., Piana M. (2010). Quality check of gascondensate PVT studies and EOS modelling under input data uncertainty. SPE Russian Oil and Gas Conference and Exhibition, SPE-133258-MS. https://doi.org/10.2118/133258-MSSchebetov A., Rimoldi A., Piana M. (2010). Quality check of gascondensate PVT studies and EOS modelling under input data uncertainty. SPE Russian Oil and Gas Conference and Exhibition, SPE-133258-MS. https://doi.org/10.2118/133258-MSState Standard 57851.4–2017. (2017). Gas condensate mixture. Part 4. Calculation of the component and fraction composition, Moscow: Standartinform. (In Russ.)tNavigator 23.1. (2023). Симулятор. Техническое руководство, RFD: Rock Flow Dynamics, 3855 c.tNavigator 23.1. (2023). Симулятор. Техническое руководство, RFD: Rock Flow Dynamics, 3855 c.Turner R.G., Hubbard M.G., Dukler A.E. (1969). Analysis and Prediction of Minimum Flow Rate for the Continuous Removal of Liquids from Gas Wells. Journal of Petrol Technology, 21(11), pp. 1475–1482. https://doi.org/10.2118/2198-PATurner R.G., Hubbard M.G., Dukler A.E. (1969). Analysis and Prediction of Minimum Flow Rate for the Continuous Removal of Liquids from Gas Wells. Journal of Petrol Technology, 21(11), pp. 1475–1482. https://doi.org/10.2118/2198-PAYang Y., Wang H., Lun Z., Hu W. (2020). A new method to calculate the in-situ compositions of gas condensate reservoirs. Energy Sources, Part A: Recovery, Utilization, and Environmental Effects, pp. 1–13. https://doi.org/10.1080/15567036.2020.1827093Yang Y., Wang H., Lun Z., Hu W. (2020). A new method to calculate the in-situ compositions of gas condensate reservoirs. Energy Sources, Part A: Recovery, Utilization, and Environmental Effects, pp. 1–13. https://doi.org/10.1080/15567036.2020.1827093

The authors declare that there are no conflicts of interest present.