Preview

Георесурсы

Расширенный поиск

Геолого-гидродинамическое моделирование сложнопостроенных карбонатных коллекторов с учетом фациальной зональности

https://doi.org/10.18599/grs.2025.4.10

Содержание

Перейти к:

Аннотация

Геолого-гидродинамическое моделирование является важным этапом при проектировании рациональной разработки месторождений нефти. однако процесс создания моделей сопровождается большим количеством трудностей, связанных с неопределенностью свойств пласта. особенно актуальна данная проблема при моделировании сложнопостроенных карбонатных коллекторов. одним из ключевых параметров, необходимых для создания геолого-гидродинамической модели, являются зависимости относительных фазовых проницаемостей. стандартным подходом является создание единых зависимостей относительных фазовых проницаемостей для всего пласта. однако при таком подходе нивелируются особенности фильтрации в отдельных зонах пласта. В рамках данного исследования выполнено создание геолого-гидродинамической модели месторождения, характеризующегося сложнопостростроенным карбонатным коллектором, с учетом фациальный зональности при определении зависимостей относительных фазовых проницаемостей. В ходе работы выполнена привязка лабораторных исследований к различным фациальным зонам залежи. Для каждой фациальной зоны проведена аппроксимация зависимостей относительных фазовых проницаемостей с использованием LET модели. Проведено распределение выделенных фаций в геолого-гидродинамической модели путем задания различных регионов в трехмерной сетке, также проведена загрузка зависимостей относительных фазовых проницаемостей по фациальным зонам. По результатам моделирования установлено, что использование отдельных зависимостей относительных фазовых проницаемостей для каждой фациальной зоны повышает сходимость технологических показателей разработки с историческим трендом по сравнению со стандартным подходом. Также в рамках исследования проведено проектирование геолого-технологических мероприятий на модифицированной модели с учетом фациальной зональности. Запроектированные мероприятия позволили за 10 лет прогнозных расчетов увеличить добычу нефти на 5551,5 у.е. по сравнению с базовым расчетом, при практически неизменной обводненности – 1,2%.

Для цитирования:


Кривощеков С.Н., Кочнев А.А., Ожгибесов Е.С., Ширинкин Д.О., Южаков А.Л. Геолого-гидродинамическое моделирование сложнопостроенных карбонатных коллекторов с учетом фациальной зональности. Георесурсы. 2025;27(4):235-245. https://doi.org/10.18599/grs.2025.4.10

For citation:


Krivoshchekov S.N., Kochnev A.A., Ozhgibesov E.S., Shirinkin D.O., Yuzhakov A.L. Hydrodynamic Modeling of Complex Carbonate Reservoirs Considering Facies Zonality. Georesursy = Georesources. 2025;27(4):235-245. https://doi.org/10.18599/grs.2025.4.10

Введение

В настоящее время геолого-гидродинамическое моделирование является неотъемлемой частью рационального проектирования разработки месторождений нефти и газа. Геолого-гидродинамическая модель позволяет воспроизводить процессы разработки месторождения, оценивать эффективность проведения геолого-технологических мероприятий и прогнозировать динамику технологических показателей (Гареева, 2020).

Однако эффективность и прогностические возможности моделей напрямую зависят от качества данных, заложенных в основу моделей (Arnold et al., 2016). Особенно актуальной является проблема моделирования сложнопостроенных карбонатных коллекторов, характеризующихся высокой неопределенностью свойств. К факторам, повышающим неопределенность, относятся смена циклов осадконакопления, фациальная зональность, развитие вторичных преобразований (Рясной, Савельева, 2019; Mahdaviara et al., 2021; Li et al., 2021; Tadayoni et al., 2020). Особенностям строения и геолого-гидродинамическому моделированию карбонатных коллекторов посвящено множество работ (Lucia et al., 2003; Masalmeh, Jing, 2007; Martin et al., 1997; Dominguez et al., 1992).

Одними из ключевых параметров, определяемых при создании геолого-гидродинамической модели, являются кривые относительных фазовых проницаемостей (ОФП). ОФП определяют характеристики фильтрации флюидов в пласте и являются основой для расчета коэффициентов вытеснения нефти (Yekta et al., 2018). На основании графиков ОФП определяются зоны фильтрации только нефти, совместной фильтрации нефти с водой и фильтрации только воды (McPhee et al., 2015).

Зависимости ОФП можно получить различными способами. Наиболее широко применяемыми на практике являются прямые исследования керна методами стационарной и нестационарной фильтрации (Губайдуллин и др., 2017; Honarpour, Mahmood, 1988). При отсутствии данных прямых измерений ОФП могут быть оценены аналитическими методами с использованием различных моделей (например, модели Бурдайна) на основе лабораторных исследований кривых капиллярного давления (Honarpour et al., 1986). Одним из недостатков использования лабораторных исследований керна является различие размера образца керна и ячейки гидродинамической модели, что может приводить к значимым проявлениям масштабного эффекта, особенно для сложнопостроенных коллекторов. В исследовании (Михайлов, Гурбатова, 2012) установлено существенное расхождение кривых ОФП, полученных по потоковым исследованиям стандартных и полноразмерных образцов керна сложнопостроенных карбонатных коллекторов. Авторы отмечают, что определяющим фактором в проявлении масштабных эффектов является структура порового пространства. В работе (Степанов и др., 2024) представлен подход определения фильтрационных свойства коллектора на масштабе фаций. Данный подход позволил добиться высокой сходимости расчетной динамики обводненности с фактической без настройки модели.

Другим вариантом учета масштабного эффекта при оценке ОФП является использование подходов на основе обработки промысловых данных, к которым относятся технологические данные по работе скважин, результаты специальным образом организованных гидродинамических и геофизических исследований. Например, в исследовании (Шурунов, 2025) представлен метод определения ОФП, заключающийся в получении кривой общей подвижности флюидов по данным гидродинамических исследований скважин (ГДИС) с последующим разделением этой кривой на ОФП путем численного моделирования в соответствии с реальными данными разработки месторождения. В работе (Закиров и др., 2017) для оценки ОФП применялось комплексирование гидродинамических и геофизических исследований скважин: проводилось несколько циклов закачка-отбор, в процессе которых измерялись динамические устьевые и забойные параметры, и определялась водонасыщенность импульсными нейтронными методами. Однако стоит отметить, что подходы определения ОФП по промысловым данным не получили широкого применения, в связи с чем стандартной практикой является использование результатов прямых потоковых исследований керна.

Для применения в геолого-гидродинамической модели ОФП, полученные при лабораторных исследованиях керна, аппроксимируют. Наиболее распространёнными моделями аппроксимации кривых являются: модель Кори, модель Зигмунда и МакКэффи, модель Кьеричи и модель LET (Дубровин и др., 2022; Lomeland, Orec, 2018).

Стандартным подходом является создание единых кривых ОФП по нефти и по воде для всего пласта на основании аппроксимации всех имеющихся лабораторных исследований керна (Тудвачев, Коносавский, 2013). Однако в таком случае нивелируются особенности фильтрации флюидов отдельных областей пласта, из которых был отобран керн для лабораторных исследований.

Для более детального учета фильтрационных свойств пласта актуальным является использование нескольких зависимостей ОФП для различных его зон. Так, в статье (Степаненко, 2018) автор задает различные зависимости ОФП для разных литологических типов пород. В работе (Shenawi et al., 2007) ОФП распределены на основании гидравлических единиц, определенных по методу FZI (Flow Zone Indicator).

В статье (Коровин, 2021) предложено использование для отдельных латеральных областей месторождения с терригенным типом коллектора различных зависимостей ОФП. Установлено, что при использовании такого подхода удалось приблизить расчетные значения накопленной добычи к фактическим.

Целью настоящей работы является создание геолого-гидродинамической модели месторождения, характеризующегося сложнопостроенным карбонатным коллектором, с учетом фациальный зональности при определении зависимостей ОФП.

Геология

Объектом исследования является месторождение Альфа, расположенное в Тимано-Печорской нефтегазоносной провинции. Залежи нефти приурочены к сложнопостроенному карбонатному резервуару. Фациальное строение исследовано методами сейсмофациального анализа с использованием инструментов сиквенс-стратиграфии (Ладейщиков и др., 2022). В разрезе месторождения выделены два сиквенса IV порядка, сформированные в задонское и елецкое время. К данным отложениям приурочены залежи нефти. Задонский риф сформирован в рамках одного стратиграфического цикла, елецкий – в рамках трех циклов рифостроения. Основной этап рифостроения проходил во время системного тракта высокого стояния уровня моря, который характеризуется максимальным пространством для аккомодации, достаточным количеством солнечного света и кислорода для жизнедеятельности и развития организмов рифостроителей.

Рифогенные постройки протягиваются относительно узкой полосой с юго-востока на северо-запад. С западной стороны риф переходит в мелководный рифовый шельф. С восточной стороны от рифа расположен передовой склон карбонатной платформы, переходящий в глубоководный шельф. Рифогенные постройки разных циклов рифостроения в плане практически соответствуют друг другу, кроме рифа 2-го цикла рифостроения D3fm1(el), который в пределах месторождения имеет незначительное распространение.

Материалы и методы

Материалами для работы послужили результаты исследования относительных фазовых проницаемостей. Всего проанализировано 46 определений ОФП. Для анализа определения ОФП разделены на две принципиально разные группы фаций:

фациальная группа барьерного рифа (рифогенная постройка, рифовый шлейф);

фациальная группа зарифового шельфа (мелководный шельф).

Распределение определений по фациальным группам приведено в таблице 1.

 

Табл. 1. Распределение определений относительных фазовых проницаемостей по фациальным группам

 

Ввиду отсутствия определений ОФП по 2-му циклу рифостроения D3fm1(el) и незначительному распространению рифовых построек этого цикла в пределах месторождения, ОФП для таких отложений приняты аналогично фациальной группе барьерного рифа 3-го цикла рифостроения.

Аппроксимация фактических значений относительных фазовых проницаемостей проведена с использованием LET-модели. Для аппроксимации ОФП по воде и по нефти применяются формулы (1) и (2) соответственно:

, (1)

, (2)

где Swni – нормированная водонасыщенность; foi(Swni) – функция ОФП от нормированной водонасыщенности Swni по нефти; fwi(Swni) – функция ОФП от нормированной водонасыщенности Swni по воде; fo* – ОФП по нефти при остаточной водонасыщенности; fw* – ОФП по воде при остаточной нефтенасыщенности; Lo, Eo, To – параметры корреляции модели LET для ОФП по нефти; Lw, Ew, Tw – параметры корреляции модели LET для ОФП по воде.

Расчет нормированной водонасыщенности производится по формуле (3):

, (3)

где Swi – водонасыщенность; Swr – остаточная водонасыщенность; Sor – остаточная нефтенасыщенность.

Нормирование ОФП по воде проводится согласно формуле (4):

, (4)

где fwni(Swni) – нормированная функция ОФП по воде; fwi(Swi) – функция ОФП от водонасыщенности Swi по воде.

Нормирование ОФП по нефти проводится согласно формуле (5):

, (5)

где foni(Swni) – нормированная функция ОФП по нефти; foi(Swi) – функция ОФП от водонасыщенности Swni по нефти.

Результаты

Изучение зависимостей относительных фазовых проницаемостей и коэффициентов вытеснения различных типов фаций

Для каждой фациальной группы в каждом цикле рифостроения построены индивидуальные зависимости ОФП. На рисунке 1 представлены кривые ОФП для групп фаций задонских отложений.

Рис. 1. ОФП по группам фаций задонских отложений: а) рифовая постройка, б) зарифовой шельф

 

При анализе фактических данных определения ОФП группы фаций барьерного рифа 1 цикла рифостроения D3fm1(el) установлена значительная неоднородность значений (рис. 2). В связи с этим исходная выборка была разделена на 2 группы по граничному значению абсолютной газопроницаемости (Кпр). Для обоснования оптимальной границы разделения групп выполнен расчет метрики компактности групп для всех возможных граничных значений проницаемости в пространстве признаков: остаточная нефтенасыщенность, остаточная водонасыщенность и пористость. Компактность показывает, насколько близко друг к другу находятся наблюдения в каждой группе (Вашакидзе и др., 2024). Чем меньше данный показатель, тем лучше разделены группы. Компактность рассчитана по формуле (6):

, (6)

где  – расстояние между объектом и центром группы, N – количество элементов в группе, M – количество групп. Перед расчетом была произведена нормализация признаков. Оптимальная граница, равная 12 мД, определена по наименьшему значению метрики компактности (рис. 3).

Рис. 2. Фактические данные ОФП группы фаций барьерного рифа 1 цикла рифостроения D3fm1(el)

 

Рис. 3. Определение оптимального граничного значения

 

Рассчитанные кривые ОФП для групп фаций 1 цикла рифостроения D3fm1(el) представлены на рис. 4.

Для 3 цикла рифостроения D3fm1(el) относительные фазовые проницаемости представлены на рис. 5.

Рис. 4. ОФП для групп фаций 1 цикла рифостроения D3fm1(el): а) группа барьерного рифа Кпр>12 мД, б) группа фаций барьерного рифа Кпр<12 мД, в) группа фаций зарифового шельфа

 

Рис. 5. ОФП для групп фаций 3 цикла рифостроения D3fm1(el): а) группа барьерного рифа, б) группа фаций зарифового шельфа 

 

В ходе предыдущих исследований, представленных в работах (Ширинкин, 2021; Ширинкин, 2022), установлено, что скважины, располагающиеся в пределах фациальной группы барьерного рифа, имеют значительно большие дебиты нефти по сравнению с группой зарифового шельфа. Также отмечено, что породы-коллекторы барьерного рифа обладают более высокими значениями фильтрационных свойств относительно зарифового шельфа.

На следующем шаге для каждой группы фаций путем осреднения фактических данных определены концевые точки ОФП – остаточная нефтенасыщенность (Sowcr) и остаточная водонасыщенность (Swcr). На основании этих данных рассчитаны коэффициенты вытеснения (Квыт) по каждой группе фаций. Результаты расчетов представлены в таблице 2.

Табл. 2. Коэффициенты вытеснения по группам фаций

 

При анализе таблицы 2 установлено, что фации зарифового шельфа характеризуются большими значениями коэффициента вытеснения относительно фаций барьерного рифа. В задонском и 1-ом елецком цикле рифостроения повышенные коэффициенты вытеснения в группе фаций зарифового шельфа объясняются уменьшением остаточной водонасыщенности, вследствие повышения гидрофобности коллектора. В 3 елецком цикле рифостроения разница в значениях коэффициента вытеснения объясняется повышенным значением остаточной нефтенасыщенности в группе фаций барьерного рифа.

Создание цифровой модели месторождения с учетом фациальной зональности

На следующем этапе создан куб фаций. Для этого трехмерная сетка в гидродинамической модели разделена по выделенным циклам осадконакопления. Далее в каждом цикле осадконакопления, согласно схемам фациальной зональности, распределены группы фаций путем задания различных регионов в модели. Разрез полученного куба фаций представлен на рис. 6.

Рис. 6. Разрез куба фаций месторождения Альфа

 

Таким же образом созданы кубы распределения концевых точек относительных фазовых проницаемостей (Swcr и Sowcr) по группам фаций.

Далее в геолого-гидродинамическую модель для каждой группы фаций загружены полученные зависимости ОФП, и проведено воспроизведение истории разработки объекта. Следует отметить, что разработка месторождения ведется с поддержанием пластового давления методом внутриконтурного заводнения.

Для проверки качества сходимости параметров разработки месторождения Альфа проведено сравнение расчетных показателей модели с ОФП по фациям, модели со стандартными ОФП, а также фактических показателей разработки (рис. 7, 8 и табл. 3). Для корректного сравнения результаты расчетов представлены после одной итерации.

Рис. 7. Сравнение динамики добычи нефти и жидкости при воспроизведении истории разработки в гидродинамической модели

 

Рис. 8. Сравнение динамики изменения накопленной добычи нефти и обводненности при воспроизведении истории разработки в гидродинамической модели: а) при стандартных ОФП, б) при ОФП по фациям

 

Табл. 3. Сравнение накопленных показателей при воспроизведении истории разработки в гидродинамической модели

 

Установлено, что при использовании отдельных зависимостей ОФП для каждой группы фаций сходимость с историческим трендом годовой добычи нефти и жидкости лучше, чем при использовании стандартных ОФП. Динамика обводненности с использованием стандартных ОФП превышает фактическую, при этом наблюдается недостаточный накопленный отбор жидкости (меньше на 18,2% относительно исторических показателей). При использовании отдельных ОФП по фациям отсутствует преждевременный рост обводненности, а значения наколенной добычи жидкости и нефти характеризуются более высокой сходимостью с фактическими данными.

Планирования эксплуатационного бурения и зарезки боковых стволов

Перед началом прогнозных расчетов модель с использованием ОФП раздельно по фациям, показавшая лучшую сходимость с историческими данными, была доадаптирована для повышения прогнозной способности.

На следующем этапе на основе адаптированной геолого-гидродинамической модели месторождения составлена карта плотности остаточных запасов нефти. Полученная карта сопоставлена со схемами фациальной зональности месторождения. Далее на основе сопоставленных карт (рис. 9) выбраны наиболее благоприятные зоны заложения эксплуатационных скважин и зарезки боковых стволов: зоны повышенных плотностей остаточных запасов нефти, находящиеся в пределах фаций, характеризующихся лучшими фильтрационными свойствами коллекторов (группа фаций барьерного рифа).

Рис. 9. Сопоставление карты плотности остаточных запасов с суммарными толщинами фаций барьерного рифа

 

С учётом данной методики заложения эксплуатационных скважин и зарезки боковых стволов выполнен прогнозный расчет геолого-гидродинамической модели месторождения Альфа. На рис. 10, 11 и в табл. 4 представлены результаты прогнозных расчетов.

В результате проектирования эксплуатационного бурения и геолого-технических мероприятий (ГТМ) по предложенной методике за 10 лет прогнозных расчетов удалось увеличить добычу нефти на 5551,5 у.е. по сравнению с базовым расчетом, при этом обводненность осталась практически неизменной – 1,2%.

Рис. 10. Сравнение динамики добычи жидкости и нефти на прогнозе при базовой системе разработки и с учетом дополнительных мероприятий

 

Рис. 11. Сравнение динамики обводненности на прогнозе при базовой системе разработки и с учетом дополнительных мероприятий

 

Табл. 4. Сравнение накопленных показателей за 10 лет прогноза при базовой системе разработки и с учетом дополнительных мероприятий

 

Заключение

В работе показано применение методики моделирования месторождений с трудноизвлекаемыми запасами с учетом фациальной зональности на примере месторождения Альфа.

Поведен анализ фациальной зональности месторождения, в рамках которого выделены две различные группы фаций в каждом цикле рифостроения: фациальная группа барьерного рифа и фациальная группа зарифового шельфа. Выполнена привязка определений ОФП по группам фаций, после чего для каждой группы фаций проведена аппроксимация фактических значений относительных фазовых проницаемостей с использованием LET-модели.

Проведено распределение выделенных групп фаций в геолого-гидродинамической модели путем задания различных регионов в трехмерной сетке, также проведена загрузка зависимостей ОФП по фациям. После этого выполнено воспроизведение истории разработки месторождения. Установлено, что при использовании отдельных зависимостей ОФП для каждой группы фаций сходимость с историческим трендом лучше, чем при использовании стандартных ОФП. Отклонение по накопленной добыче жидкости и нефти уменьшилось с –18,2% до –15,1% и с 19,1% до –11,7% соответственно.

На основе адаптированной геолого-гидродинамической модели месторождения составлена карта плотности остаточных запасов нефти, которая совместно с картами фациальной зональности использована для проектирования эксплуатационного бурения и ГТМ. Запроектированные по предложенной методике мероприятия позволили за 10 лет прогнозных расчетов увеличить добычу нефти на 5551,5 у.е. по сравнению с базовым расчетом, при практически низменной обводненности – 1,2%.

Финансирование

Исследования выполнены при поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (проект № FSNM-2023-0005).

Список литературы

1. Вашакидзе Н.С., Филиппова Г.В., Рауш Н.Л., Осипов Г.С. (2024). Введение в оценку качества кластерного анализа. Международный журнал гуманитарных и естественных наук, 10-2(97), c. 86–89. https://doi.org/10.24412/2500-1000-2024-10-2-86-89

2. Гареева А.А. (2020). Значение геолого-гидродинамического моделирования при разработке и эксплуатации нефтяных и газовых месторождений. Актуальные исследования, 22, с. 68–70.

3. Губайдуллин М.Г., Юрьев А.В., Белозеров И.П. (2017). Экспериментальные исследования относительных фазовых проницаемостей и коэффициентов вытеснения нефти водой в сложно построенных коллекторах. Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений, 2, с. 49–52.

4. Дубровин М.Г., Вокина В.Р., Ядрышникова О.А. (2022). О применении LET-модели для аппроксимации керновых относительных фазовых проницаемостей. Вестник Тюменского государственного университета. Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика, 8(4), с. 144–162. https://doi.org/10.21684/2411-7978-2022-8-4-144-162

5. Закиров Э.С., Индрупский И.М., Васильев И.В., Аникеев Д.П., Цаган-Манджиев Т.Н. Родионов А.Е., Лачугин Д.С., Афанасьев В.С., Афанасьев С.В., Антонович А.А. (2017). Проведение комплексных исследований по оценке относительных фазовых проницаемостей для нефти и воды и коэффициента вытеснения в условиях аномально низкой приемистости пласта (часть 2). Нефтяное хозяйство, 10, c. 90–93. https://doi.org/10.24887/0028-2448-2017-10-90-93

6. Коровин М.О. (2021). Учёт влияния относительных фазовых проницаемостей на адаптацию месторождения с терригенным типом коллектора. Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов, 332(4), c. 173–180. https://doi.org/10.18799/24131830/2021/4/3161

7. Ладейщиков С.В., Фадеев А.П., Дорофеев Н.В., Сабельников И.С., Жемчугова Т.А., Южаков А.Л. (2022). Комплексный подход к созданию трехмерных геологических моделей на примере месторождений Тимано-Печорского региона. Бурение и нефть, 12, c. 14–21.

8. Михайлов Н.Н., Гурбатова И.П. (2012). Экспериментальное изучение влияния масштабных эффектов на характеристики двухфазной фильтрации. Георесурсы. Геоэнергетика. Геополитика, 1(5), c. 1–3.

9. Овчаров В.В. (2014). Обзор методов расчета и процедур корректировки кривых относительных фазовых проницаемостей для гидродинамического моделирования залежей углеводородов. Вестник кибернетики, 1(13), с. 10–16.

10. Поздняков А.А., Корешков Р. В. (2011). Определение характеристик двухфазной фильтрации по промысловым данным. Известия вузов. Нефть и газ, 4, c. 60–65.

11. Рясной А.А., Савельева Е.Н. (2019). Влияние вторичных процессов на коллекторские свойства карбонатных пород верейского нефтегазоносного комплекса (Северо-Запад Республики Башкортостан). Региональная геология и металлогения, 77, с. 27–39.

12. Степаненко А.А. (2018). Практические методики гидродинамического моделирования. Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений, 9, с. 41–45. https://doi.org/10.30713/2413-5011-2018-9-41-45

13. Степанов С.В., Лопатина Е.С., Загоровский М.А., Зубарева И.А. (2024). Многомасштабное моделирование добычи высоковязкой нефти при закачке воды и раствора полимера. Автоматизация и информатизация ТЭК, 7(612), с. 51–60.

14. Тудвачев А.В., Коносавский П.К. (2013). Анализ и прогнозирование зависимостей функции фазовой проницаемости нефтенасыщенных коллекторов на примере месторождений Сургутского и Вартовского сводов Западно-Сибирской нефтегазоносной провинции. Вестник Санкт-Петербургского университета. Науки о Земле, 1, с. 31–41.

15. Ширинкин Д.О. (2021) Анализ влияния фациального строения на разработку и эксплуатацию Восточно-Ламбейшорского месторождения Тимано-Печорской провинции. Проблемы разработки месторождений углеводородных и рудных полезных ископаемых, 1, с. 67–71.

16. Ширинкин Д.О. (2022) Анализ неоднородности фильтрационноёмкостных свойств пласта елецкой залежи Восточно-Ламбейшорского месторождения. Материалы конференции «Нефть и газ – 2022», Москва, 25–29 апреля 2022.

17. Шурунов А.В. (2025). Определение параметров зависимостей относительных фазовых проницаемостей с помощью гидродинамических исследований скважин и численного моделирования для низкопроницаемого терригенного коллектора. Актуальные проблемы нефти и газа, 16(1), с. 24-35. https://doi.org/10.29222/ipng.2078-5712.2025.05

18. Arnold D., Demyanov V., Christie M., Bakay A., Gopa K. (2016). Optimisation of decision making under uncertainty throughout field lifetime: A fractured reservoir example. Computers & Geosciences, 95, pp. 123–139. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2016.07.011

19. Dominguez G. C., Fernando S. V., Chilingarian G. V. (1992). Simulation of carbonate reservoirs. Developments in petroleum science, 30, pp. 543–588. https://doi.org/10.1016/S0376-7361(09)70135-9

20. Honarpour M., Koederitz L., Harvey A.H. (1986). Relative Permeability of Petroleum Reservoirs. Boca Raton: CRC Press., 152 p. https://doi.org/10.1201/9781351076326

21. Honarpour M., Mahmood S.M. (1988). Relative-permeability measurements: An overview. Journal of petroleum technology, 40(8), pp. 963-966. https://doi.org/10.2118/18565-PA

22. Li R., Chen Q., Deng H., Fu M., Hu L., Xie X., Zhang L., Guo X., Fan H., Xiang Z. (2021). Quantitative evaluation of the carbonate reservoir heterogeneity based on production dynamic data: A case study from Cretaceous Mishrif formation in Halfaya oilfield, Iraq. Journal of Petroleum Science and Engineering, 206, pp. 109007. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2021.109007

23. Lomeland F., Orec A. S. (2018). Overview of the LET family of versatile correlations for flow functions. In proceedings of the International Symposium of the Society of Core Analysts, 27-30 August 2018, Trondheim, Norway. https://www.jgmaas.com/SCA/2018/SCA2018-056.pdf

24. Lucia F. J., Kerans C., Jennings J. W. (2003). Carbonate reservoir characterization. Journal of Petroleum Technology, 55, pp. 70–72. https://doi.org/10.2118/82071-JPT

25. Mahdaviara M., Rostami A., Keivanimehr F., Shahbazi K. (2021). Accurate determination of permeability in carbonate reservoirs using Gaussian Process Regression. Journal of Petroleum Science and Engineering, 196, pp. 107807. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2020.107807

26. Martin A. J., Solomon S. T., Hartmann D. J. (1997). Characterization of petrophysical flow units in carbonate reservoirs. AAPG Bulletin, 81, pp. 734– 759. https://doi.org/10.1306/522B482F-1727-11D7-8645000102C1865D

27. Masalmeh S. K., Jing X. D. (2007). Improved characterisation and modelling of carbonate reservoirs for predicting waterflood performance. Proceedings of the International Petroleum Technology Conference, Dubai, U.A.E., 4–6 December 2007. https://doi.org/10.2523/IPTC-11722-MS

28. McPhee C., Reed J., Zubizarreta I. (2015). Core analysis: a best practice guide. Elsevier, 540 p.

29. Shenawi S.H., White J.P., Elrafie E.A., El-Kilany K.A. (2007). Permeability and Water Saturation Distribution by Lithologic Facies and Hydraulic Units: A Reservoir Simulation Case Study”. In proceedings of the SPE Middle East Oil and Gas Show and Conference, Manama, Bahrain, 11–14 March 2007. https://doi.org/10.2118/105273-MS

30. Tadayoni M., Khalilbeyg M., Bin Junin R. (2020). A new approach to heterogeneity analysis in a highly complex carbonate reservoir by using borehole image and conventional log data. Journal of Petroleum Exploration and Production Technology, 10, pp. 2613–2629. https://doi.org/10.1007/s13202-020-00930-4

31. Yekta A.E., Manceau J., Gaboreau S., Pichavant M., Audigane P. (2018). Determination of hydrogen–water relative permeability and capillary pressure in sandstone: application to underground hydrogen injection in sedimentary formations. Transport in Porous Media, 122(2), pp. 333–356. https://doi.org/10.1007/s11242-018-1004-7


Об авторах

С. Н. Кривощеков
Пермский национальный исследовательский политехнический университет
Россия

Сергей Николаевич Кривощеков – кандидат техн. наук, доцент

614990, Пермь, Комсомольский пр., д. 29 



А. А. Кочнев
Пермский национальный исследовательский политехнический университет
Россия

Александр Александрович Кочнев – кандидат техн. наук

614990, Пермь, Комсомольский пр., д. 29 



Е. С. Ожгибесов
Пермский национальный исследовательский политехнический университет
Россия

Евгений Сергеевич Ожгибесов – ассистент

614990, Пермь, Комсомольский пр., д. 29 



Д. О. Ширинкин
Пермский национальный исследовательский политехнический университет
Россия

Дмитрий Олегович Ширинкин – младший научный сотрудник

614990, Пермь, Комсомольский пр., д. 29 



А. Л. Южаков
Пермский национальный исследовательский политехнический университет
Россия

Алексей Леонидович Южаков – кандидат техн. наук, доцент

614990, Пермь, Комсомольский пр., д. 29 



Рецензия

Для цитирования:


Кривощеков С.Н., Кочнев А.А., Ожгибесов Е.С., Ширинкин Д.О., Южаков А.Л. Геолого-гидродинамическое моделирование сложнопостроенных карбонатных коллекторов с учетом фациальной зональности. Георесурсы. 2025;27(4):235-245. https://doi.org/10.18599/grs.2025.4.10

For citation:


Krivoshchekov S.N., Kochnev A.A., Ozhgibesov E.S., Shirinkin D.O., Yuzhakov A.L. Hydrodynamic Modeling of Complex Carbonate Reservoirs Considering Facies Zonality. Georesursy = Georesources. 2025;27(4):235-245. https://doi.org/10.18599/grs.2025.4.10

Просмотров: 659

JATS XML


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1608-5043 (Print)
ISSN 1608-5078 (Online)