автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Модели, алгоритмы и программы, развивающие технологию 3D-моделирования нефтегазовых месторождений

На правах рукописи

Захарова Алена Александровна

003491567

МОДЕЛИ, АЛГОРИТМЫ И ПРОГРАММЫ, РАЗВИВАЮЩИЕ ТЕХНОЛОГИЮ ЗЭ-МОДЕЛИРОВАНИЯ НЕФТЕГАЗОВЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ

Специальность

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (в отрасли: промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Томск-2009

1 1 ФЕВ 2910

003491567

Работа выполнена в Томском политехническом университете

Научный консультант: доктор технических наук, профессор,

Ямпольский Владимир Захарович

Официальные оппоненты: доктор технических наук,

Костюченко Сергей Владимирович

доктор технических наук, профессор Цой Евгений Борисович

доктор технических наук Клименко Анатолии Яковлевич

Ведущая организация: Институт вычислительной математики

и математической геофизики (ИВМиМГ) Сибирского отделения Российской академии наук (г. Новосибирск)

Защита состоится «24» марта 2010 г. в 15.00 часов на заседании Совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 212.269.06 при Томском политехническом университете по адресу: г. Томск, ул. Советская, 84/3, ауд. 214.

С диссертацией можно ознакомиться в научно-технической библиотеке Томского политехнического университета по адресу: 634034, г. Томск, ул. Белинского, 55.

Автореферат разослан «¿^ », р/^у^/^ОЮ г.

Ученый секретарь Совета по защите докторских и кап дидатских диссертаций, кандидат технических наук

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Актуальность проблем, связанных с рациональным природопользованием, с повышением ресурсоэффектнвности имеет непреходящее значение для экономики России, особенно в такой стратегически важной области, как добыча углеводородного сырья. Поиск, разведка и разработка месторождения - это длительный и технологически сложный процесс, связанный с большими экономическими рисками, огромными информационными ресурсами, сопровождаемый проектными решениями на основе современных информационных технологий под строгим государственным контролем. Этим определяется важность комплексного подхода к решению проблемы информационного обеспечения и сопровождения всего жизненного цикла месторождения.

Существующие технологии и программные средства достигли высокого уровня и основываются на сложном математическом аппарате. Вместе с тем сохраняется актуальность и необходимость автоматизации ряда процессов и задач моделирования, создания методов, моделей и алгоритмов для более оперативной и/или эффективной оценки как исходных данных, так и результатов моделирования, применения комплексного подхода при интеграции вычислительных и информационных ресурсов.

В создание и совершенствование методов моделирования разработки нефтяных месторождений внесли большой вклад отечественные ученые:

B.Е. Андреев, К.С. Баймухаметов, П.М. Белаш, Ю.П. Борисов, Д.В. Булыгин, Ю.Е. Батурин, A.B. Гавура, А.Т. Горбунов, Р.Н. Дияшев, В.И. Дзюба, Ю.В. Желтов, С.Н. Закиров, М.М. Иванова, Г.С. Камбаров, A.B. Копытов,

C.B. Костюченко, А.П. Крылов, Б.И. Леви, Е.В. Лозин, В.Д. Лысенко, М.М. Максимов, И.Т. Мищенко, А.Х. Пергамент, Б.М. Саттаров и многие другие. Большой вклад внесли и зарубежные ученые: A. Settari, D.L. Katz, G.R. King, I.H. Kassam, I.V. Vogel, К. Aziz, M.C. Leverett, T. Ertekin и др.

В настоящее время в мировой практике нефтяного инжиниринга созданы технологические линейки программных продуктов, обеспечивающие создание геологических, гидродинамических 3D-моделей и расчета прогнозных показателей на их основе, таких ведущих зарубежных компаний, как Schlumberger, Roxar, Landmark, а также ряд российских разработок.

Однако они не в полной мере адаптированы к российским условиям, поэтому требования российского законодательства и регламентирующих и нормативных документов создания на их основе проектных документов связаны с избыточной трудоемкостью.

Известно, что оперативность принятия решений по управлению разработкой нефтегазовых месторождении снижает технологические и финансовые риски, а несвоевременность формирования проектных документов приводит к нарушению законодательных норм и правил.

В данном диссертационном исследовании рассматриваются вопросы повышения эффективности информационной технологии для моделирования процесса разработки нефтегазовых месторождений с применением цифровых

ЗБ-геологических и ЗЭ-гидродинамических моделей и связанных с ними процессов сбора, анализа данных, подсчета запасов углеводородного сырья, а также создания полного набора проектных документов.

Цель работы: Создание моделей, алгоритмов и программных средств, развивающих информационную технологию ЗП-моделироваиия нефтегазовых месторождений, обеспечивающих снижение ее ресурсоемкости.

Для достижения цели исследования поставлены и решены следующие задачи:

1. Выполнен анализ эффективности существующих информационных технологий и базовых программных средств моделирования месторождений нефти и газа.

2. Проведена оценка ресурсоемкости информационной технологии и временных затрат для ЗО-моделирования при формировании проектных решений.

3. Осуществлено развитие модельного, алгоритмического и программного обеспечения геолого-гидродинамического моделирования нефтегазовых месторождений.

4. Разработаны новые алгоритмические и программные средства, обеспечивающие:

• автоматизацию процедур обработки геолого-технологической информации, а также создание трехмерных цифровых геологических и гидродинамических моделей месторождений нефти и газа;

• статистический и пространственный анализ данных о месторождении для повышения эффективности принятия проектных решений;

• создание мобильного ПО, замещающего трудоемкие и ресурсоемкие элементы информационной технологии, с целью организации «полевых» рабочих мест.

5. Проведена апробация, осуществлено внедрение результатов исследований и разработок в практику моделирования реальных геологических объектов, формирования проектных документов.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе используются методы системного анализа, теория принятия решений, методы обработки, анализа и визуализации информации, методы математического моделирования, экспертных оценок, объектно-ориентированного проектирования и программирования.

Научная новизна. В диссертационной работе на основании комплексного анализа состояния проблемы предложены и разработаны новые модели, методики и алгоритмы, развивающие технологию ЗО-моделирования нефтегазовых месторождений.

Научной новизной обладают следующие основные результаты: 1. Разработанные новые модели ЗО-геологического и ЗЭ-гидродинамического моделирования нефтегазовых месторождений, снижающие ресурсоемкость технологии моделирования и проектирования и

созданные с учетом сформулированных концептуальных основ технологии ЗО-моделирования.

2. Предложенные новые методики: оценки ресурсоемкое™ процессов проектирования на основе геологического и гидродинамического моделирования в соответствии со сформулированными критериями, тематического картографирования, оценки коэффициентов охвата объекта разработкой и корреляционных оценок однородности для пространственно-статистического анализа 3D-цифровых моделей месторождений. Методики сокращают сроки моделирования, анализа данных и формирования проектных решений, существенно снижая ресурсоемкость технологии.

3. Предложенный новый алгоритм прогноза фильтрационно-емкостных свойств продуктивного пласта на основе оценки напряженности породы, обеспечивающий снижение затрат на формирование программных технологических линеек и повышение точности расчетов.

4. Созданные новые алгоритмы выбора варианта ремасштабирования при переходе от геологическсй к гидродинамической модели, сохраняющие точность модели при уменьшении числа ячеек.

5. Разработанный алгоритм моделирования процессов влагопереноса в геологической среде на основе метода Монте-Карло и моделирующий контур распространения закачиваемого в поглощающую скважину флюида.

Теоретическая значимость работы заключается в решении важной научно-технической проблемы развития теории и практики ЗБ-цифрового геолого-гидродинамического моделирования. Предложенные в диссертационной работе и программно реализованные новые модели и алгоритмы (прогноза пьезопро-водности и гидропроводности пласта, пре- и постпроцессинга, экспресс-оценки коэффициента охвата объекта разработкой, ремасштабирования, моделирования закачки флюида, оценки ресурсоемкое™ процесса) дополняют и развивают базовые программные линейки, используемые в нефтяной промышленности, составляющие основу информационной технологии моделирования нефтегазовых месторождений, повышают ее мобильность и ресурсоэффективность.

Практическая значимость работы. Разработанные модели, алгоритмы и программное обеспечение нашли практическое применение при выполнении многих проектов разработки реальных нефтегазовых месторождений для построения 3 D-геологических и ЗЭ-гидродинамических моделей, а также при обосновании проектных решений по подсчету запасов, пробной эксплуатации, проектам разработки месторождений и т.п., которые прошли экспертизу соответствующих научно-технических советов нефтегазовых компаний, а также государственных комиссий по запасам (ГКЗ) и разработке (ЦКР) и переданы заказчикам для практического использования.

Программное обеспечение функционирует под управлением операционной системы Windows 2000 и выше. Объем исходного кода ПО на языке Object Pascal составляет более 5 Мб.

Созданное по результатам исследований методическое и программное обеспечение также используется преподавателями и студентами Томского по-

литехнического университета (ТПУ) в учебном процессе для выполнения научно-исследовательских, курсовых и выпускных квалификационных работ инженеров и магистров, а также при изучении факультативных дисциплин. Создана и реализуется программа повышения квалификации и дополнительной подготовки преподавателей ТПУ.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Разработанные модели процессов ЗБ-геологического и 30-гидродинамического моделирования позволяют формировать эффективные технологические линейки программных продуктов и формулировать задачи развития технологии моделирования.

2. Методики оценки ресурсоемкое™ технологии моделирования и предложенные принципы ее формирования оценивают трудоемкость и затратность проектов, связанных с моделированием нефтегазовых месторождений, минимизируют затраты по приобретению и сопровождению линеек ПО.

3. Методики и алгоритмы обработки данных в рамках пре- и постпроцессин-га повышают адекватность моделей, значительно сокращают время, затрачиваемое на геологогидродинамическое моделирование, за счет уменьшения числа реализаций моделей и прогнозных решений на их основе.

4. Реализованный метод прогноза пьезопроводности и гидропроводности пласта позволяет осуществлять моделирование фильтрационно-емкостных свойств продуктивного пласта в условиях слабой изученности.

5. Созданное программное обеспечение для визуализации геофизической информации, автоматизации формирования вариантов апскейлинга 30-геологических моделей, определения параметра .(-функции для распределения водонасыщенности, автоматизации формирования систем расстановки скважин значительно сокращает сроки моделирования и, как следствие, сроки формирования проектной документации, повышая их качество.

6. Предложенный стохастический алгоритм моделирования закачки жидкости в глубинный пласт обеспечивает гидродинамическое моделирование указанного процесса.

7. Созданное алгоритмическое и программное обеспечение дополняет и/или замещает базовое ПО, развивая технологию моделирования нефтегазовых месторождений, в том числе при формировании соответствующей проектной документации.

Реализация результатов и их внедрение. Разработанные модели, алгоритмы и программные средства протестированы и внедрены:

1. В Томском отделении Сибирского научно-исследовательского института геологии, геофизики и минерального сырья.

2. В ООО «Сибнефтегазинновация».

3. В ООО «Стимул-Т».

4. В Институте «Кибернетический центр» Томского политехнического университета.

Полученные результаты исследований использовались при выполнении ряда НИР, в процессе создания 37 проектных документов для организаций и компаний:

1. Томское отделение Сибирского научно-исследовательского института геологии, геофизики и минерального сырья.

2. ООО «Сибнефтегазинновация».

3. ОАО «ТомскНИПИнефть ВНК».

4. ООО «НК «Роснефтъ-НТЦ»».

5. ООО «Альянснефтегаз».

6. ООО «Норд Империал».

7. ООО «Стимул-Т».

На разработки, выполненные по результатам диссертации, получены пять свидетельств о регистрации программ для ЭВМ, выданные Федеральной службой по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.

Публикации. Результаты диссертации опубликованы в 50 печатных работах (из них 9 в изданиях, рекомендованных ВАК для опубликования результатов докторских диссертаций}.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на 19 российских и международных научных конференциях, семинарах и совещаниях различного уровня, среди которых можно отметить следующие:

• Научно-методический семинар «Применение ГИС-технологий в геокартировании», Томск, 1999 г.

• Международная научно-практическая конференция «Ашировские чтения», Самара, 2004 г.

• Всероссийская научно-практическая конференция «Теоретические проблемы экономической безопасности России в XXI веке», Томск, 2004 г.

• Научно-практическая конференция «Проблемы и перспективы развития минерально-сырьевого комплекса и производительных сил Томской области», Томск, 2004 г.

• Межрегиональный семинар «Информационные технологии в геологии и нефтедобыче» в рамках V специализированной выставки-конгресса с международным участием НЕФТЬ И ГАЗ-2004.

• Научно-техническая конференция «Приоритетные направления развития науки и технологий», 2007,2008.

• VIII Международная научно-техническая практическая конференция «Средства и системы автоматизации», Томск, 2007.

• Ямальский газовый форум, научно-практическая конференция «Проблемы развития и функционирования топливно-энергетического комплекса в приполярных регионах России», Новый Уренгой, 2009.

Личный вклад:

1. Постановка задач исследования и апробация результатов выполнены автором совместно с В.З. Ямпольским.

2. Описание моделей ЗО-геологического и гидродииамического моделирования и моделей развития указанных процессов предложены автором.

3. Методики оценки ресурсоемкое™ технологии моделирования, концептуальные основы технологии сформулированы и предложены автором.

4. Методики и алгоритмы пре- и постпроцесеинга предложены и реализованы автором.

5. Метод прогноза пьезопроводности и гидропроводности на основе оценки напряженности продуктивного пласта предложены В.Е. Пешковым, О.В. Крыловым, реализующий метод ПО «Баланс-Гидродинамик» и апробация выполнены автором совместно с О.В. Крыловым.

6. Проектирование и реализация ПО «Logger», «Correlation», «GMUpscale», «J-function», «WellSpacing» проведены под руководством автора совместно с М.А. Ивановым, А.С. Силантьевым и IO.A. Недоспасовой.

7. Проектирование и реализация ПО «GP-Storage» выполнены совместно с А.В. Мозжеловым.

8. Алгоритм стохастического моделирования гидрогеологических процессов разработан автором. Постановки задачи исследования эффективности метода Монте-Карло и предложенного на его основе алгоритма сделаны совместно с Н.Г. Марковым. Результаты этого исследования, разработка, тестирование и апробация алгоритмического и программного обеспечения ПО «Mapper3D» выполнены автором.

9. Построение ЗО-геологических и ЗБ-гидродинамических моделей, выполнение 37 НИР и по их результатам проектных документов выполнено под руководством и при участии автора.

Структура и объем работы. Диссертационная работа включает: введение, четыре главы, заключение, список использованных источников, состоящий из 215 наименований, 9 приложений. Общий объем диссертации составляет 308 страниц машинописного текста. Работа содержит 121 рисунок и 14 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обосновывается актуальность работы в данном научном направлении, формулируются цель и задачи исследования, отмечен личный вклад автора и апробация результатов исследований.

В первой главе с системных позиций описан жизненный цикл месторождений (ЖЦМ) и показана роль проектных решений при сопровождении разведки и разработки нефтегазовых месторождений. Определена значимость ЗО-геологического и гидродинамического моделирования при управлении разработкой, принятии решений и создании проектных документов (рис.1). Отмечена особая важность создания и сопровождения постоянно действующих геолого-технологических моделей и необходимость применения при этом 3D-моделирования.

П|Х>1 110 UlJtCilUhlit'

JïMpo.XUHJMH'ICClAl .\IO.K4'UIJ4»Hil!l«e

'>ьин ùMkvutL.Kax OUOItU

2 i .Чк.Ч \

( 4.' )кс1111У;|(;щия 1-Я)..

' > I lu ндаинл

Проектные документы

co-iuiirici'iuK'

wivic.'iaipiiiMSjuc

i j JLiUH îcfHiÔH^Hi нсилуяэцли 4:::.

, I I îKuyivaisuwir <:: à j -T'X)HHfeCctHiUirf ; ! - . i. I К «JHP " " " "">.....

S ! н ш-

глнчш !

IlpoiîKi (ta бурСЯНС , . - i..: .-у? VjM limait* «rlV-- i; >■:• j hyjn'Hm? fcivti.»«if*>pHt»ti » кнлжнми»

I ¡1 ИМ l'îK!ifi,l:l)iilH <

где ГРР

S J!p,ii. K'HIU' H ij pu ни : ne pciticMiùi

reo jio ro p aibc до ч ; : ы e работы, ТЭО

технико-экономическое

обоснование, ТС ОПР - технологическая схема опытно-промышленных работ, ПР - проект разработки, КИН - коэффициент извлечения нефти

Рис. 1. Связь проектно-технологических решений, стадий ЖЦМ и этапов моделирования

Проведен анализ методов, алгоритмов и программных систем, применяемых при моделировании нефтегазовых месторождений. По результатам анализа выделены базовые программные средства, обеспечивающие технологию моделирования месторождений. Несмотря на то, что ведущими отечественными компаниями и организациями, такими, как ОАО «ЦГЭ», ОАО «Пангея», РГУ нефти и газа им. Губкина, МГУ им. Ломоносова, ИПМ им. Келдыша, ООО «ПетроАльянс», ЗАО «Тюменский институт нефти и газа», ИМП им. Келдыша, группа компаний Таймзикс и др., в настоящее время создан ряд программных продуктов и систем, лидерами в данной области остаются такие компании, как Schlumberger Information Solutions, Landmark Graphics Corporation и Roxar Software Solutions.

В работе представлены технологические линейки программных продуктов, комплексно обеспечивающие процесс моделирования. Проведен сравнительный анализ их функциональности, выявлены основные преимущества и недостатки использования линеек отечественного и зарубежного программного обеспечения (ПО).

В первой главе также приведены математические методы, применяемые при геологическом и гидродинамическом моделировании. Большинство из них реализованы в современных программных системах и комплексах. Так, базовое ПО всех представленных в главе I линеек ведущих мировых компаний Schlumberger, Landmark Roxar и российских разработчиков ПО реализует методы (стохастические и детерминированные) восстановления двух и трехмерных параметров при геологическом моделировании, такие, как средневзвешенная интерполяция, триангуляция, Кригинг, Монте-Карло и др. Для гидро-

динамического моделирования в рамках ПО перечисленных компаний используются метод материального баланса, в зависимости от вида симулятора (ПО для расчета фильтрации в ячейках), системы дифференциальных уравнения для двух- и трехфазной фильтрации флюидов в нефтегазовых пластах. Решения соответствующих задач реализованы при помощи метода конечных элементов или метода конечных разностей.

По результатам анализа и оценки выявлены и сформулированы проблемы применения упомянутого программного обеспечения для геолого-гидродинамического моделирования нефтегазовых месторождений и изложены пути их решения, а именно, предложено:

1. Формирование конфигураций технологических линеек ПО геолого-гидродинамического моделирования при выполнении проектных решений, минимизирующих затраты на приобретение оборудования и сокращающих трудозатраты на моделирование.

2. Разработка алгоритмических и программных средств для технологии моделирования, обеспечивающих:

• автоматизацию процедур обработки геолого-технологической информации, а также создание трехмерных цифровых геологических и гидродинамических моделей месторождений нефти и газа, обоснование на их основе прогнозных решений;

• дополнение существующих программно-технологических линеек с целью расширения их функциональных и/или улучшения технических характеристик;

• развитие средств статистического и пространственного анализа для повышения эффективности принятия экспертных решений, повышение качества моделирования и проектирования;

• разработку мобильных программных средств, замещающих трудоемкие и ресурсоемкие элементы информационной технологии, организацию тем самым «полевых» рабочих мест.

3. Тестирование созданных алгоритмических и программных средств на реальных данных нефтегазовых месторождений.

4. Апробация и внедрение результатов исследований и разработок в практику моделирования реальных геологических объектов и формирование проектных документов.

Во второй главе описаны модели процессов геологического и гидродинамического моделирования, анализ которых позволил сформулировать основные критерии, по которым оценивается эффективность проектного решения и всего процесса моделирования, а именно:

• Оперативность получения реализаций модели и на их основе проектного документа, т.е. затрачиваемое время.

• Стоимость создания проектных решений и моделирования, складывающаяся из затрат на оплату труда специалистов, стоимости применяемых программных средств и затрат на их сопровождение.

• Качество выбранной реализации, наиболее адекватной по результатам анализа большего числа реализаций либо на основании высококвалифицированного экспертного решения.

Предложена методика оценки временных затрат на создание проектного решения. Суммарная оценка Т складывается следующим образом

7,=Г(СМ)+ Г(СОМ)+ Т(Рт), где Т(вМ), ДСЮМ) и Т(Рт) соответственно время, затрачиваемое на геологическое, гидродинамическое моделирование и составление проектной документации;

7ХРго)=1,5*(1+*), _

где к - коэффициент, характеризующий сложность Рти\ х =(1,6), лгс{ 1,2} -простой объект, хе{2,4} - средней сложности, л:е{4,6} - сложный объект подсчета или разработки.

Сложность моделирования зависит не только от геологической сложности объекта, но и от степени его изученности, которую предложено оценивать следующим образом.

Сформирован перечень основных исходных данных и введены соответствующие параметры, оценивающие их объем:

1. Сейсмические исследования. к5 - коэффициент, характеризующий в зависимости от вида (20 или ЗБ-съемка) и плотности сейсмических исследований влияние указанного вида исследований на точность модели.

2. Геофизические исследования скважин (ГИС). Арис - коэффициент, отвечающий за полноту исследований (£гис=0>5, если ПГИС - промыслово-геофизические, Агис=1» если полный комплекс ГИС), а также характеризующий влияние на точность оценки модели в зависимости от плотности ГИС (количество исследованных скважин на кв. км) и площади объекта (залежи, месторождения или геологического участка).

3. Наличие и количество проб флюидов (нефти, газа, воды) и исследования керна. - коэффициент, отвечающий за полноту исследований свойств нефти, кф2 -за полноту исследований свойств газа, кф3 - конденсата, кф4 — воды. Тогда кф - комплексный коэффициент, оценивающий степень изученности флюидов и учитывающий перечисленные составляющие.

4. Исследования на образцах керна, Ак1 - коэффициент, характеризующий полноту исследований фильтрационно-емкостных свойств пород (процент выноса керна), ¿к 2 - капилляро- и порометрии, кК 3 — относительные фазовые проницаемости, #К4 - коэффициент вытеснения (КЕЫТ).

5. Гидродинамические испытания (ГДИ) скважин на различных режимах, кгдн ~ коэффициент, характеризующий полноту (количество испытаний на скважину) и характер ГДИ.

6. История разработки. Амэр - коэффициент, характеризующий срок разработки и объемы эксплуатации месторождения (количество добывающих и нагнетательных скважин).

Геологические условия (кг) также влияют на точность моделей. Так кп -коэффициент, характеризующий сложность объекта (месторождения) и складывается из оценки таких параметров, как расчлененность, количество продук-

тивных пластов, состав флюида, наличие тектонических нарушений, региональная изученность аналогичных коллекторов. Значение коэффициента кп характеризует величину объекта по классификации «малое»—«среднее»-«большое» месторождение в зависимости от площади и количества извлекаемых запасов в соответствии с методическими указаниями по подсчету запасов.

Таким образом, степень изученности моделей к — это функция от следующих параметров:

кг).

Рассмотрены значения перечисленных выше коэффициентов, определяющих точность геологических и гидродинамических моделей.

Значение оценочного коэффициента ктс определяется качеством и объемом исследований. «Ценность» промыслово-геофизических исследований можно условно приравнять к ХА полного комплекса ГИС. Таким образом кПК можно принять показателем, обратным плотности. При этом расчет плотности сети скважин, охваченных ГИС, рассчитывается путем деления площади участка/залежи (5) на сумму числа скважин (Н|), в которых выполнен полный комплекс ГИС, и половины числа скважин, где выполнены только ПГИ (п2), т.е. 5/(и,+И2/2).

Сложность месторождения определяется также количеством фаз (составляющих флюид - смесь пластовой воды и углеводородных компонентов, залегающих на месторождении). Так, Аф можно представить как

-п

¡=1

(

к¥Л = 1,4:

При этом,

1, нефть;

2, газ;

3, конденсат;

4, вода.

имеется глубинная проба; /¿ф! — ^ 0.5, только поверхностная;

по аналогии (нет проб), свойства и компонентный состав; 0.5, компонентный состав;

0.1, по аналогии (нет проб).

Исследования на образцах керна оценим при помощи коэффициента кК:

П, ФЕС;

_ . _ — ] 2, капилляро — и порометрия;

кк ~ 4 ~ ) 3, ОФП;

где кк] = { I'

Квыт

выполнено исследование иначе ( по аналогии ).

ГДИ, как отмечалось выше, выполняются как в открытом стволе (ИП), так и в интервале перфорации. Если взять за единицу второй вид ГДИ, то ИП можно считать 0,5 от первого. При этом на скважинах могут выполняться многократные ГДИ (я/), а фонд скважин и. Тогда коэффициент достоверности по ГДИ можно рассчитать следующим образом:

кгди - - '

где

О, нет испытаний в I — й скважине;

0,5, 1ГДИ в открытом стволе в I — й скважине; кГщ1 = 1| ГДИ в интервале перфорации в г — й скважине; п-

1 + Т^Т/ п1 ~ испытаний в / — й скважине. 100

В среднем срок разработки месторождения считается равным 25 годам, поэтому можно принять кжи=0,04/, где I - текущий срок разработки оцениваемого объекта.

Пусть кг складывается из произведения кп и кп- Если кп - коэффициент характеризующий сложность объекта (месторождения), то в соответствии с методическими указаниями по классификации запасов его можно классифицировать по трем категориям (простое кп=\, среднее кп= 0,75, сложное А//=0,5). Значение коэффициента кп характеризует величину объекта по классификации «малое»-ч<среднее»-«большое» (соответственно кГ2=\, кГ2~0,75, 0,5) месторождение в зависимости от площади и количества извлекаемых запасов в соответствии с методическими указаниями по подсчету запасов.

Таким образом, коэффициент, определяющий степень изученности и Ясо, можно определить как среднеарифметическое значение вышеперечисленных коэффициентов, пронормированное вектором коэффициентов, отвечающих за значимость параметров С={с(.....с^}.

К числу перечисленных в начале раздела критериев относится и стоимость разработки моделей и проектной документации. Значение данного критерия формируется в зависимости от уровня цен на рынке, изменения определяются уровнем инфляции и другими процессами, которые происходят в экономике государства. Таким образом, оценку проекта по данному критерию можно представить как функцию Дкф,кг), где кф- коэффициент, характеризующий финансовую стабильность, уровень цен и другие отягощающие проект экономические аспекты.

Предложенные методики позволяют оценивать сложность проектного решения и трудоемкость моделирования. Повышение эффективности моделирования возможно за счет расширения функциональных возможностей информационной технологии и реализованных в ней моделей процессов.

По результатам исследований предложено развитие моделей геологического и гидродинамического моделирования.

Геологическое моделирование (СМ)

На входе процесса имеем исходный набор геологической и/или технологической информации /с, на выходе - множество описаний {/?С(-} (множество реализаций геологической модели) размерностью п.

Обозначим через /ч; преобразование исходного описания в конечное:

¡с — {ЯС(}-

Конечное описание /?о*бКо> являющееся реализацией геологической модели становится основой для выполнения проекта.

Преобразование Рс, представляет собой множество последовательно выполняемых процедур по обработке, визуализации, анализу данных с последующим расчетом множества реализаций геологической модели с помощью специализированного ПО (представленного ранее и именуемого базовым). При этом разработчиком выполняется сбор исходных данных выбор из числа п реализаций удовлетворяющего решения и создание непосредственно проектного документа Рт из множества проектных документов Р.

Повышение эффективности моделирования достигается посредством создания и использования дополнительного ПО и, таким образом, появления в моделях преобразования Р„, описывающего работу библиотеки дополнительных функций на всех этапах моделирования. Так, в модели процесса вМ предлагается применение дополнительных или замещающих преобразований при обработке исходного набора геолого-технологической информации, формировании реализаций выборе итоговой реализации и формировании проектного документа Рт (рис. 2).

ем

Базовое ПО:

I |

L

Fe,

"................Г'

..........—I......

Fss

уж

ДополшпепЬ'1 nun по 1

С

О,

Разработчик;

Рис. 2. Модель процесса геологического моделирования

Гидродинамическое моделирование (GDM)

На входе процесса имеем исходный набор: результаты геологического моделирования - выбранную реализацию Rat и комплекс геолого-технологической информации (по результатам бурения, исследований, эксплуатации скважин) ¡cd, на выходе - множество описаний {/?сш} (множество реализаций геологической модели) размерностью т.

Обозначим через Fqd преобразование исходного описания для создания GDM в конечное:

¡CD * {RCDi)'

Преобразование Fgd представляет собой множество последовательно выполняемых процедур по обработке, визуализации, анализу данных с последующим расчетом множества реализаций гидродинамической модели в среде специализированного базового ПО. При этом разработчиком выполняется сбор исходных данных DCM, выбор из числа т реализаций удовлетворяющего решения Rank-

Обозначим через Fpop преобразование исходного описания в конечное:

f POP

RGDk-»{POPJ.

Таким образом, описание Rank cRalh являющееся реализацией гидродинамической модели, становится основой для формирования множества прогнозных решений POP посредством /^.^-преобразования.

Разработчик осуществляет выбор предпочтительных реализаций POP, из множества возможных POP и формирует проектный документ Ptd из множества проектных документов Р.

В модели процесса GDM применение дополнительных или замещающих преобразований предлагается при обработке исходного набора геолого-технологической информации, формировании альтернативных реализаций RGD, выборе предпочтительной реализации, формировании набора прогнозных реализаций и выборе итоговых прогнозных реализаций для проектного решения PTD, создание которого также осуществляется с использованием библиотеки преобразований/^ (рис. 3).

GDM

Базовое ПО

1С ко

\ " —иг

{R }

Fsj

Ro

Fpof

'{pop,}';,

Дополнительное ПО

Deo ___________

V Ret

i

С POP, J>......A Pu

Разработчик I

Рис. 3. Модель процесса гидродинамического моделирования

Формирование информационной технологии моделирования нефтегазовых месторождений предложено осуществлять в соответствии с рядом принципов, а именно: модульности, мобильности, многоальтернативности, многозадачности и многокритериальности.

В главе предложена функциональная схема технологии моделирования месторождений.

Под ресурсоемкостью информационной технологии предложено понимать совокупность затрачиваемых ресурсов для обеспечения ее функционирования и создания проектных решений. К основным ресурсам, которые следует оценивать и учитывать при формировании технологии моделирования в рамках того или иного проекта, относятся время и цена.

Аспект качества проекта будем относить к субъективным оценкам, поэтому в работе он не рассматривается.

На обозначенные ресурсы влияют следующие факторы:

• Стоимость программных средств.

• Стоимость информационного сопровождения.

• Квалификация и уровень владения ПО разработчиками проектных решений.

• Время формирования реализаций моделей и их оценка.

Оценку ресурсоемкости GM и GDM при выполнении проектов предложено выполнять следующим образом:

R S),

где R - пронормированный показатель, являющийся функцией от времени реализации проекта tpD, а также стоимости S модулей базового ПО и его информационного сопровождения компаниями-производителями.

t,=Ak Ptd, к,), S^rjl^Sj+Ssj),

где n — число реализуемых этапов моделирования при выполнении проекта, к — степень изученности, характеризующая объем исходных данных и влияющая на время обработки и интерпретации геолого-технологической информации;

Ptd — формируемый проектный документ;

ks - коэффициент, характеризующий субъективные факторы, в частности уровень квалификации исполнителей проектного документа; т - число модулей, применяемых при выполнении текущего проекта; Sj - стоимость г-го программного модуля в технологической линейке ПО, применяемого при моделировании;

Ssj - стоимость сопровождения и информационной поддержки i'-го программного модуля.

Минимизация tPD позволит повысить эффективность технологии, а средства, при помощи которых достигается минимизация, являются средствами развития информационной технологии.

С целью снижения ресурсоемкое™ технологии по критериям «цена»— «время разработки»—«эффективность решения», предложено формировать технологические цепочки ПО в соответствии со сформулированными принципами построения технологии и в зависимости от решаемых задач.

Для полнофункционального обеспечения технологи моделирования месторождений нефти и газа предлагается в дополнение к комплексу базовых программных средств, прошедших апробацию в России и рекомендованных государственными контролирующими органами для формирования проектной документации, использовать дополнительный набор оригинальных авторских программных средств, предложенных в настоящей работе.

К проектам, включающим геологическое и гидродинамическое моделирование, относятся 7 основных проектных документов (П1-П7), а учитывая, что СМ и С ОМ выполняются последовательно, имеет место последовательность 9 основных этапов (I—IX). На рис. 4 при помощи условных обозначений представлена степень реализации базового ПО, возможность его замещения аналогами или возможность доработки с целью повышения качества и оперативности работы.

Проектный документ

Этапы моделирования

Проект пробной жснлуашида !. «о,,.'импорт мох-ищ. имф. ТЭО иивсспший ' , ТС ОПР

ТСУПР ' еояошче^ше модедиршкшш:

ТЭО К11Н Шяечет гштео»

Уппизшмаод К!, А^™'««' .

ГО/ОГО Сбор/л мтюрт Г ДМ- пиф.

VIII Задание ев-к и форм-ие (."ДМ

IX Адаптация ГДМ я крошоз

Степень реализации ПО

Возможно замещение ПО (ф Необх. и досг. прим-е базового ПО !ч ^ Рекомендована доработка X Этап не выполняется

СШ1— # т 1 — # 1

! П2 • т — 1 # 1

| ПЗ- • т — 1 т 1

П4- • т — 1 ф #

1 П5- # ф — 1 ф 1

П6 — — X X

! П7ь— О !— о 1.....у — X — X

I I I I I

х

Ш

х

I I I I

X

Рис. 4. Схема предлагаемого развития состава базового ПО

Следует отметить, что на каждом этапе моделирования выполняются задачи, при выполнении которых требуется автоматизация.

На основе анализа основных обменных форматов данных, используемых в процессе GM и GDM, предложена схема обмена форматами исходных данных и результатов моделирования при разработке проектных документов и обеспечения мониторинга месторождений на основе постоянно действующей геолого-технологической модели (ПДГТМ), а также схема взаимодействия программных средств и дополняющих технологию набора модулей.

Для дополнения и развития технологии моделирования с целью сокращения ресурсоемкости последней предложен комплекс алгоритмических и программных средств.

I. Для организации мониторинга нефтегазовых месторождений и сопровождения процесса геолого-гидродинамического моделирования:

1. Схема базы данных месторождений и организации хранения информации о Rg, Raa Рт и Р то

Информацию о месторождениях, моделях и проектные документы предложено обрабатывать и хранить в рамках системы управления данными (СУД) «GP-Storage». Для анализа и оперативного доступа к информации о месторождении предложены логическая и физическая модели базы данных, а хранения моделей - структура файлового хранилища.

Для обеспечения доступа к базе данных разработаны алгоритмы записи и экспорта данных.

2. Алгоритмические и программные средства для обработки информации о месторождениях в рамках пре- и постпроцессинга при геолого-гидродинамическом моделировании.

Пре- и постпроцессинг предусматривает визуализацию и анализ большого числа данных, преимущественно пространственно-координированных. Поэтому важно обрабатывать информацию об объектах с учетом их пространственного положения. Для решения указанных задач предложено использовать такой подход, как тематическое картирование. В работе предложена методика тематического картирования с применением геоинформационных систем на примере Maplnfo Professional, изложен алгоритм и рекомендации по его применению.

Для анализа взаимосвязи пространственных показателей предложено применять корреляционный анализ на основе 2D-grid (парные, частные и множественные коэффициенты корреляции). Изложены методика проведения такого анализа и реализующие ее алгоритмы.

При оценке эффективности разработки оперируют таким показателем, как коэффициент охвата (А^,хв), который характеризует охват залежи при разработке вытеснением (отбор из добывающих скважин) и заводнением (вытеснение флюида от нагнетательных скважин).

Пусть W(n) - множество скважин реализации Raok (для оценки текущего состояния разработки и оценки охвата вытеснением) или предполагаемой i-й реализации {POPj} (для экспресс оценки эффективности системы разработки), ¡и *h )>i}~{Nip, tip, XjP, y,i}, где n - количество скважин,

ip=(l,np), np - количество добывающих скважин, И=(1,щ), я, - количество нагнетательных скважин, Q{m) — контур водонефтяного контакта (ВНК).

При этом каждая скважина характеризуется такими показателями, как qa — дебит нефти (м3/сут), а параметры проницаемости, эффективной мощности пласта, пластового и забойного давлений, радиус скважины, дефект призабой-ной зоны, радиус дренирования задаются или для каждой скважины индивидуально, или как средние показатели для всех скважин месторождения/залежи.

В работе представлен алгоритм расчета площадей, охваченных процессом вытеснения и заводнения для определения кокв.

При оценке кахв необходимо учитывать сложности контура ВНК.

Для количественной оценки геометрической сложности предложена формула расчета соответствующего коэффициента.

Применение представленной методики позволяет оперативно оценить эффективность предлагаемых реализаций Rod и на их основе прогнозных решений с целью сокращения числа заведомо неэффективных решений, что значительно снижает ресурсоемкость проекта. Применение методики изложено в работе.

Таким образом, прогнозные показатели кахв, рассчитанные при помощи предложенного алгоритма экспресс-оценки указанного параметра, отличаются не более чем на 5-10 % от результатов, полученных по результатам GDM (на основе ЗЭ-моделей в среде базового ПО). II. Для ЗО-геологического моделирования:

1. Алгоритмическое обеспечение вьювера для геофизической информации.

При формировании проектной документации нужны мобильные средства визуализации исходных данных. Предложенное алгоритмическое и программное обеспечение является таким мобильным вьювером для ГИС-информации. В главе приведены основные алгоритмы и схема обработки геофизических данных.

2. Метод прогноза пьезопроводности и гидропроводности пласта.

На гидропроводность существенно влияют действующие напряжения в массиве, увеличивая или уменьшая гидропроводность продуктивного пласта. В работе представлен метод расчета ФЕС, разработанный на основе модели упруго-вязкого тела, описанной при помощи уравнения Коши и кинематических уравнений, отражающих закон распределения скоростей деформации.

После проведенных таким образом расчетов градиента деформации (U) и данных гидродинамических исследований гидропроводности (Е), пьезопроводности (Я) имеем в скважинах 3 вектора:

Uи U2,..., U„.....Un;

Ei, Е2,.... Eit,..., Е„; Hi, Н2, .... Hh ,..., Нп,

где п - число скважин.

Необходимо определить функции зависимостей: lnE=Fl(lnU), lnH=F2(lnE),

Таким образом, предложенный метод и реализующий его алгоритм не имеют аналогов и позволяют на основе малого объема исходной геолого-технической информации прогнозировать ФЕС и снизить риски при разведке и разработке нефтегазовых месторождений.

3. Алгоритм расчета функции распределения нефтенасыщенности.

Продуктивный пласт насыщен смесью воды и углеводородов (нефть, газ, вода). Сумма коэффициентов насыщения каждой фазой равна единице. В 3D-моделях осуществляют расчет доли водонасыщенности, подразумевая, что оставшееся насыщение приходится на долю углеводородов. Расчет начальной водонасыщенности пласта играет важную роль, поскольку указанное свойство значительно влияет на объем запасов углеводородов (нефть, газ, конденсат) в модели, и на дебиты скважин, обводненность продукции в них.

Для нахождения коэффициентов J-функции, отвечающей за распределение водонасыщенности, необходимо прологарифмировать уравнение вида у = ахь, чтобы привести его к линейной зависимости. Тогда полученная система в общем виде будет выглядеть следующим образом:

A-x = f,

где А - матрица т х т, х = (хх,хг,..лт)Т - искомый вектор, f = {f\>fi>->fS - заданный вектор.

В данном случае результатом логарифмирования будет являться уравнение вида lgy = \ga + blgx. На основе этого уравнения составляется система уравнений:

nlga + b^Tlgx, =Xlgyf,

. MI /=1

п л п

i=i i-i <=i

где п — количество экспериментальных значений.

К реализации предложен алгоритм расчета J-функции для определения распределения в 30-геологической модели водонасыщенности на основе метода Гаусса.

III. Для ЗО-гидродинамического моделирования:

1. Алгоритмы ремасштабирования при переходе от геологической к гидродинамической модели.

При переходе от Ra к Rqd Для ускорения выполнения расчетов (часто и для возможности их выполнения) применяют ремасштабирование (апскейлинг) — уменьшение размерности за счет объединения однородных по ФЕС ячеек модели. Предложено алгоритмическое и программное обеспечение для определения интервалов апскейлинга Rq по результатам статистического анализа свойств ЗБ-модели.

Пусть необходимо осуществить переход от реализации Ra к реализации

Rgd- _

Rg -.>Rgd,Rg■ {Л}, i=l,n, /^D^gricKwjX/iyXn^U?*! 2D_grid¡(пххпу),

где и - количество параметров реализаций ЗО-моделей Rg и Ron,

3D^grid(nxxnyxnz) — трехмерный куб, описывающий свойство 3D- Rc, или Ran, размерностью пххпухп2 соответственно по осям х,у и z, 2D_gridy(w.txn>,) - слои 3D_grid, размерностью пххпу.

Тогда необходимо найти решение Lgd, определяющее границы последовательно объединяемых слоев Rg, а именно:

Lorin'z),

где Lgdi — число последовательно объединяемых слоев для /'-го слоя Rod, п'г - число слоев RGn. При этом выполняется

d ■ • ^ _ llki°lpra(ix,iy,ik) --г

nRGD(.lx> ly 1Z ) - J 1'nz-

Критерием для объединения слоев Rg является максимальная однородность объединяемых слоев по группе параметров {Р,}.

В работе предложено и реализовано несколько алгоритмов для решения указанной задачи, рекомендованные для Rg , сформированных с применением

стохастических и детерминированных методов.

Оценена эффективность применения разработанных алгоритмов.

2. Алгоритм автоматической генерации вариантов расстановки скважин с целью получения прогнозных показателей.

При создании проектной документации осуществляется расчет большого числа прогнозных вариантов разработки. Для автоматизации ряда процессов, выполняемых работ в ходе построения Rod месторождений нефти и газа, предлагается алгоритм автоматической генерации вариантов расстановки скважин с целью получения прогнозных показателей.

Пусть W(n) — множество пробуренных на месторождении скважин Wr{Nl,ti,xi,yi},i=T~n, где N,— идентификационный номер г'-й скважины,

tj - тип скважины (добывающая, нагнетательная), х, - координата х i-й скважины, yt— координата^ г-й скважины.

Q(m) - контур ВНК (полигон/полилиния); А (к) - виды расстановок, где к - количество реализуемых видов расстановок; В - расстояние между скважинами, характеризующее плотность сетки скважин (га/скв.); С - угол поворота системы расстановки по определению разработчиком Rqd, например, согласно ориентации контура Q(ni).

Таким образом, необходимо найти совокупность скважин WК(п), внутри контура ВНК с координатами х, и у,, назначение которых (добывающие или нагнетательные) определяется в соответствии с выбранным типом расстановки, заданной плотностью (га/скв.) и углом поворота:

WR{n ): Wr,={NL ti,x;,yi}=>{W, Q, А, В, С}.

3. Алгорипш прогноза контура распространения закачиваемых флюидов в поглощающие скважины.

Для моделирования распространения флюида предложено применять стохастический метод Монте-Карло, в рамках которого рассматривается перенос частиц в неоднородных различной физической природы средах и который не использовался ранее для решения гидрогеологических задач. Описаны параметры моделирования и гидродинамические параметры, участвующие в решении гидродинамических задач.

Постановка задачи моделирования переноса мезочастиц (частиц, характеризующих некоторый объем закачиваемого флюида), распространяющихся в гидрогеологической среде следующая. Пусть G0 - ограниченная в пространстве область и ps{r,€l;Q) - индикатриса рассеяния (условная плотность распределения направлений рассеяния Q мезочастиц). В точке г0£гй расположен источник распространения мезочастиц мощностью Ео и с равновероятными направлениями Q0 начальной скорости. Параметры dlxy и cff/ - скорости распространения мезочастиц в точке г соответственно в направлениях xj> и z. Масса мезочас-тицы (Oj=V/k, где V- объем жидкости, который источник сообщает породе, а к-пересчетный коэффициент увязки (для унификации пространственных данных в соответствии с единицами измерения параметров модели и предъявляемыми критериями точности моделирования). Со - содержание жидкости в точке г геологической среды до начала моделирования; Сц г - активная влагоемкость пород в точке г; рЖсЧг/) - вероятность того, что часть объема мезочастицы продолжает движение вдоль оси z; ht=J[pB, dlxy, Со, С//) - величина поглощенного породой в точке г объема мезочастицы. Опишем предложенный алгоритм решения этой задачи.

Шаг 1. Если мощность источника Р=1,Е0>0, то выполнять шаги 2-8, иначе конец алгоритма. Шаг 2. г г П, a,=J[V/k).

Шаг 3. Вычисление Q,. Если (r,GGo)&(co;>0), то выполнять шаги 4-8, иначе на шаг 9.

Шаг 4. nfr^r^fifli, dlxy, dlz).

Шаг 5. Вычислить pn(dlxyr), если рв>0, то на шаг 6, иначе на шаг 8. Шаг 6. Вычислить ht=ftpB, dlxyr, С0Г, С/). Шаг 7. CNr(rr)= CNr(rf)+ht; a,=a,-ht. Шаг 9. P=P-J[V/k), на шаг 1.

Тестирование алгоритма осуществлялось на примере ЗО-геологических моделях различной сложности.

В целом, во II главе предложен ряд моделей, методик и алгоритмов для развития информационной технологии ЗБ-моделирования, один из которых (прогноз распространения контура закачиваемого флюида) приведен выше.

В третьей главе диссертации представлена программная реализация алгоритмических решений, развивающих информационную технологию моделирования месторождений.

ПО для ЗБ-геологического моделирования месторождений включает: 1. ПО «Logger» для визуализации геофизической информации.

2. ПК «Баланс-гидродинамик» для прогнозирования зон повышенной напряженности пласта.

3. ПО «J-function» для расчета J-функции.

4. ПО «Correlation» для корреляции пространственно распределенных данных.

ПО для ЗО-гидродинамического моделирования месторождений:

1. ПО «GMUpscale» для ремасштабирования геологических моделей.

2. ПО «WellSpacing» для генерации вариантов расстановки скважин.

3. ПО «Mapper 3D» для моделирования контура распространения флюида, закачиваемого в поглощающую скважину.

Работоспособность ПО «Logger» тестировалась на реальных данных геофизических исследований в скважинах, удобный и интуитивно понятный пользовательский интерфейс позволяет применять его специалистам различной ква-

Реализация метода прогноза пьезопроводности и гидропроводности и описывающих его алгоритмов в ПК «Баланс-гидродинамик» демонстрируют применение геоинформационного подхода, что позволяет значительно расширить функционал ПО и качество работы с пространственно координированными данными. Пример пользовательского интерфейса и результаты расчетов приведены на рис. 8.

ПО «М'ипйюп» также тестировалось на основе реальных ЗГ> геологических моделей. Осуществлялась статистическая обработка результа-

тов, оценивалась коррелируемость свойства водонасыщенности в 3D-геологической модели и результатов ГИС и лабораторных исследований керна.

Тестирование ПО «Correlation» осуществлялось на основе реальных данных для выявления фациальиой неоднородности слоев. Созданное ПО является удобным и мобильным инструментальным средством для проведения исследований и определения взаимосвязи явлений с учетом их пространственного проявления. Пример работы ПО «Correlation» приведен на рис. 9.

ирдгаг.' ' WV.-■•■- .. ' • ■•

Рис. 8. Пример работы ПК «Баланс-гидродинамик»

Тестирование ПО «ОМЬ'р5са1е» выполнялось на основе ЗБ-геологических моделей, созданных при помощи детерминированных и стохастических методов распределения свойств модели. Качество выполненного апскейлинга при переходе от геологической к гидродинамической модели оценивалось как визуально, так и с применением модуля «Экспертиза» (ПО Тте/УХ), рекомендованного ЦКР для оценки качества цифровых моделей. Полученные таким образом геолого-статистические разрезы приведены на рис. 10.

ПО «WelISpacíng» осуществляет построение рядных и площадных систем расстановки скважин с учетом условий, изложенных выше. Схема создания системы расстановки скважин в ПО «\Уе118расп^» приведена на рис. 11.

Рис. 9. Пример работы ПО «Correlation»

Рис. 10. Результаты экспертизы апскейлинга с применением ПО «GMUpscale»

Тестирование ПО «Mapper 3D» осуществлялось на тестовых однородных слоистых ЗО-геологических моделях и реальных моделях водоносного пласта. Результаты моделирования приведены на рис. 12.

Система управления данными «CP-Storage» позволяет осуществлять хранение, анализ и визуализацию данных, в том числе пространственных, пример приведен на рис. 13.

Интерфейс пользователя и расчетные алгоритмы реализованы в среде программирования Delphi. Представленное выше программное обеспечение реализовано с учетом принципов формирования технологии, сформулированным и предложенным в главе II. Тестирование осуществлялось на основе реальных данных о нефтегазовых месторождениях. Оценка эффективности алгоритмов изложена в главе IV.

Рис. 11. Схема создания системы расстановки скважин в ПО «\VellSpacing»

В четвертой главе представлено применение предложенных моделей, алгоритмических и программных решений на реальных данных месторождений нефти и газа.

Тестирование и апробация предложенных в работе алгоритмических и программных средств проводилось на основе реальных трехмерных цифровых геологических и гидродинамических моделей. При этом апробация результатов осуществлялась при выполнении 37 научно-исследовательских работ, в б проектах из которых строились двумерные геологические модели, в 24 - трехмерные геологические модели, в том числе в 8 осуществлялось моделирование закачки жидкости в поглощающие скважины. В 13 проектах строились трехмерные гидродинамические модели, на основе которых выполнялись прогнозные расчеты вариантов разработки нефтегазовых месторождений.

Рис. 12. Результаты моделирования закачки жидкости в скважину с применением ПО «Mapper 3D»

¡^гшмшмк . Ш'!

Рис.13. Пример пользовательского интерфейса СУД «GP-Síorage»

Как было отмечено ранее, построение трехмерных цифровых моделей месторождений осуществлялось при выполнении ряда проектных документов, прошедших экспертизу и защиту в Государственной комиссии по запасам, Центральной комиссии по разработке, согласование в государственных органах: 1.

6.

Подсчет запасов углеводородного сырья - 9 проектов. Проект пробной эксплуатации - 5 проектов. Технико-экономическое обоснование инвестиций - 1 проект. Технологическая схема - 2 проекта.

Технико-экономическое обоснование коэффициента извлечения нефти- 1 проект.

Проекты разработки - 4 проекта.

7. Обоснование утилизации сточных и подтоварных вод путем закачки в поглощающие скважины — 7 проектов.

Построение геологических и гидродинамических моделей месторождений нефти и газа.

Для сбора и анализа геолого-геофизической и промысловой информации при построении ЗО-геологических моделей применялось ПО «Logger», «GP-Storage», алгоритмы и методики пре- и постпроцессиига, представленные в главе II. На рис. 14 показан пример полученной таким образом ЗО-геологической модели.

Рис. 14. Изометрическое изображение каркаса ЗО-геологической модели

На этапе создания гидродинамической модели выполнен апскейлинг геологической модели при помощи ПО «Correlation» и «GMb'pscale». Полученные диапазоны ремасштабирования изображены на рис. 15.

Номер Номера

слоя ГДМ слоев ГМ

1 1-1

2 2-3

3 4-6

4 7-12

5 13-19

6 20-21

7 22-27

8 28-31

32-35

10 36-42

- №» | j

M i : [

г . i

....... 1 : i 1 j ' -. .I 1 • ;J,J . ■.-if, ■ . в j (« J$> ■■ i J ,4

1 2 4 ! U 22

j

¿8 П

Номер слоя нижней границы диапазона объединения

Рис. 15. Рассчитанные диапазоны апскейлинга геологической модели

Для повышения эффективности (в плане снижения ресурсоемкое™ вЭМ) создания гидродинамической модели и на ее основе прогнозных вариантов раз-

работки, дополнительно к перечисленному, применялось алгоритмическое и программное обеспечение «WellSpacing».

В качестве базовых программных модулей для построения геологической и гидродинамической моделей применялись соответственно ПО Petrel и Eclipse компании Schlumberger.

Прогнозирование геолого-гпехнологтескга показателей разработки на основе ЗО-цифровых моделей месторождений

Прогноз технологических показателей разработки осуществлялся на основе различных систем разработки, сформированных при помощи ПО «WellSpacing». Примеры расстановок и полученных на их основе результатов моделирования прогноза приведены на рис. 16.

Для обоснования выбора систем расстановок и их плотности, анализа эффективности полученных результатов моделирования использовались методики оценки коэффициента охвата (расхождение с полученными в результате 3D-гидродинамического моделирования составило не более 8%) и тематического картирования.

Площадная 9-точечная, шаг сетки 1000м

Рядная шахматная, шаг сетки 400м

Площадная 5-

точечная, шаг сетки 600м

КИН = 0,18 КИН = 0,22 КИН = 0,24

Обводненность =0,66 Обводненность =0,36 Обводненность =0,64 Рис. 16. Примеры систем разработки (сверху) и результатов моделирования в виде карт остаточной нефтенасыщенности (снизу)

Прогноз ФЕС на основе оценки напряженности продуктивного пласта Тестирование и апробация изложенного в работе метода прогноза ФЕС пласта и реализованного на его основе ПК «Баланс-Гидродинамик» осуществлялась на примере 5 месторождений Томской области.

В работе приведены результаты прогноза ФЕС пласта нефтяного месторождения Томской области по состоянию на 2005 г. В среде ПК «Баланс-гидродинамик» построены карты напряженности, пьезопроводиости и гидро-проводности и на их основе карты проницаемости.

Проектная деятельность на данном месторождении осуществляется на протяжении четырех лет. Получены характеристики по данным результатов моделирования по состоянию разработки на 2005 г. (фонд скважин - 5 шт.) и оценена достоверность результатов бурением новых скважин (в 2009 г. фонд скважин - 30 шт.). На рис. 17 показаны скважины, на основе которых осуществлялся прогноз ФЕС в 2005 г. (131, ¡32 и 135) и пробуренные после 2005 г. Скважины представлены на гриде, характеризующем прогнозный коэффициент проницаемости по состоянию изученности на 2.005 г. Диаграммами показано сопоставление прогнозных (ПК «Балаис-гидродинамик») и фактических показателей коэффициентов проницаемости Анализ полученных значений показал достаточно точную прогнозную оценку - ошибка достоверности не превысила 20%,

Рис. 17. Сопоставление прогнозных (2005 г. при помощи ПК «Баланс-Гидродинамик») и фактических (2009 г.) показателей коэффициентов проницаемости

Прогноз зон распространения закачиваемых флюидов при утилизации сточных и подтоварных вод

Моделирование закачки осуществлялось на месторождениях Томской области, Ханты-Мансийского АО и Красноярского края. При помощи ПО

/

/

Г

«Logger» выполнялся анализ ГИС-информации и выделение границ пластов. Моделирование прогнозируемых объемов закачки выполнялось с применением ПО «Mapper 3D». В табл. 1 приведены прогнозируемые объемы закачиваемого флюида и полученные по результатам моделирования радиусы его распространения (R1 - радиус минимального удаления закачиваемого флюида от ствола скважины, R2 - радиус максимального удаления, R2-R1 - зона диффузии на границе контура распространения закачиваемого флюида). На рис. 18 приведены графические результаты.

Таблица 1.

Динамика распространения закачиваемой жидкости

Годы Прогнозируемый объем нагнетания, тыс.м3 Ш R2 R2-R1

1 182.5 27.60 45.50 17.90

2 365 39.03 64.35 25.32

3 547.5 47.80 78.81 31.01

4 730 55.20 91.01 35.81

5 912.5 61.71 101.75 40.03

Рис. 18. Предельный контур распространения флюида за 5 лет

Оценка эффективности применения разработанных моделей, алгоритмических и программных средств

Объем (в среде СУД GP-Storage) созданных баз данных и хранилища данных проектов и моделей по итогам работы составил 330 Гб. При этом ис-

ходные данные составили 12,8 Гб. Сведения и материалы по защищенным проектам 13,5 Гб. Остальной объем памяти занимают многовариантные геологические, гидродинамические и на их основе прогнозные модели месторождений нефти и газа.

Эффективность применения методик, алгоритмов и программных средств при ЗО-моделировании и проектировании месторождений нефти и газа на всех этапах ЖЦМ оценена при помощи следующих основных критериев:

• Повышение точности получаемых решений.

• Сокращение затрачиваемого времени на выполнение операций и этапов.

• Обеспечение многовариантности решений.

• Экономическая эффективность за счет снижения стоимости применяемого ПО.

• Экономическая эффективность за счет снижения трудозатрат. Снижение временных затрат на проведение отдельных этапов моделирования и проектирования при применении созданного алгоритмического и программного обеспечения составило до 90%. Как показал опыт применения последнего, в зависимости от назначения проектирования и стадии разработки месторождения, снижение трудозатрат составляет от 5 до 38%. Обобщенная качественная оценка эффективности применения предложенных модельных, алгоритмических и программных средств может быть представлена следующим образом.

Таблица. 2

Эффективность применения алгоритмического и программного обеспечения

ПО Критерии Стадия ЖЦМ (1-5) Этап моделирования

Время Материальные средства и финансы Функциональность (расширение/добавлен ие) Точность проектвых и управленческих 1 решений | Наличие аналогов

Ьокег + + + 1-4 ГМ

СоггеШоп + + + 1-3 ГМ, ГДМ, прогноз

ОР-БЬи^е + + + + 1-5 ГМ, ГДМ, прогноз

ОМирэсак + + + + 1-4 ГДМ

.Милсйоп + + + + 1-4 ГМ

Пре- и пост-процессинг + + + + 1-4 ГМ, ГДМ, прогноз

WellSpacmg + + + + + 1-3 ГДМ, прогноз

Баланс-Гидродинамик + + + + 1-3 ГМ, ГДМ, прогноз

МаррегЗО + + + 3-4 ГДМ

Эффективность применения разработанных моделей, алгоритмов и программных средств подтверждается представленными шестью актами о внедре-

нии, пятью документами об использовании результатов и пятью свидетельствами о регистрации авторских прав на программное обеспечение.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В процессе выполненных теоретических и экспериментальных исследований получены следующие основные результаты:

1. Выполнен анализ отечественных и зарубежных информационных, алгоритмических и программных и средств, используемых при моделировании нефтегазовых месторождений.

2. С системных позиций описаны модели и процессы геологического и гидродинамического моделирования. '

3. Предложены методики оценки эффективности проектных решений, временных затрат на моделирование, существенно снижающие ресурсоемкость процесса моделирования. Предложена классификация методов исследований объекта моделирования и проектирования.

4. Сформулированы предложения по развитию моделей процессов ЗБ-геологического и ЗО-гидродинамического моделирования и предложена формула оценки ресурсоемкое™ информационной технологии.

5. Сформулированы предложения по дополнению функций базового ПО, показаны роль и место предложенных в работе методических, алгоритмических и программных средств для решения проектных задач с существенно меньшими затратами ресурсов.

6. Создана схема БД месторождений и проектов, предложена структура файлового хранилища для сбора и хранения данных о месторождении, проектах и моделях.

7. Разработаны новые методики, алгоритмические и программные средства для пре- и постпроцессинга, включающие корреляционный анализ, тематическое картирование, оценку коэффициентов охвата вытеснением.

8. Разработаны новые алгоритмические и программные средства для ЗБ-геологического моделирования:

• прогноза пьезопроводности и гидропроводности пласта в условиях его слабой изученности;

• мобильный вьювер для визуального анализа геофизической информации и т.п.;

• расчета функции распределения нефтенасыщенности и обоснования параметров ^функции по результатам статистического анализа геолого-геофизической информации.

9. Разработаны новые алгоритмические и программные средства для ЗО-гидродинамического моделирования:

• ремасштабирования при переходе от геологической к гидродинамической модели;

• генерации вариантов расстановки скважин с привязкой к существующим на момент принятия решения скважинам;

• прогноза контура распространения закачиваемых флюидов в поглощающие скважины. 10.Разработанные модели, алгоритмическое и программное обеспечение внедрены и используются в шести организациях, что подтверждено соответствующими актами. Результаты использованы при выполнении 37 отчетов по НИР.

Результаты диссертационной работы опубликованы в 50 научных работах,

основные из которых приведены ниже.

СПИСОК ОСНОВНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ

1. Марков Н.Г., Захарова A.A., Ковин Р.В., Ананьина В.П., Гаряев Р.И., Савицкий Р.В. Геоинформационная система для решения задач гидрогеологии //Информационные технологии, 1997. №4. С. 29-33.

2. Захарова A.A., Ковин., Р.В., Марков Н. Г. Геоинформационные системы и технологии в геологии: тенденции развития, опыт разработки и перспективы // Инновационные методы и технологии нефтегазопоисковых работ и возможные пути их реализации в юго-восточных районах Западной Сибири: Сб. Томск: Изд-во Томского ЦНТИ, 2000. С. 75-87.

3. Захарова A.A., Марков Н.Г. Применение метода Монте-Карло для решения практических гидрогеологических задач // Перспективы обеспечения сырьевыми ресурсами топливно-энергетического комплекса Томской области. Томск: Изд-во Томского ЦНТИ, 2001. С. 94-100.

4. Пешков В.Е., Захарова A.A., Соляник A.C., Тихомирова И.О., Крылов О.В. Составление карт гидродинамических параметров и плотностей запасов по результатам сейсморазведочных работ и испытания скважин - один из путей оценки перспектив нефтегазоносности нетрадиционных коллекторов юрского возраста // Геологическое строение и нефтегазоносность отложений юго-востока Западно-сибирской плиты (Томская область): Сб. Новосибирск: Изд-во ФГУП «СНИИГГиМС» СО РАН, 2006. С. 27-33.

5. Федоров Б.А., Останкова О.С., Чернова О.С., Захарова A.A. Применение се-диментологических моделей при проектировании разработки Широтного месторождения // Нефтяное хозяйство. 2006. № 8. С. 58-62.

6. Захарова A.A. Минимизация размерности трехмерных моделей нефтегазовых месторождений // Известия ТПУ. Т. 309. №7.2006. С. 55-59.

7. Захарова A.A. Методика анализа цифровых моделей нефтегазовых месторождений на основе тематического картирования // Известия ТПУ. Т. 309. №7.2006. С. 60-65.

8. Ямпольский В.З., Захарова A.A., Иванов М.А., Чернова О.С. Анализ программного обеспечения для трехмерного моделирования и оптимизации разработки месторождений нефти и газа // Известия ТПУ. Т. 309. №7. 2006. С. 50-55.

9. Пешков В.Е., Соляник A.C., Крылов О.В., Захарова A.A., Тихомирова Н.О. Обоснование модели прогнозирования проницаемости параметров продук-

тивных пластов при освоении нефтяных и газовых месторождений // Известия ТПУ. Т. 310. №3. 2007. С. 19-21.

10. Захарова A.A., Иванов М.А. Оптимизация процесса цифрового 3D-моделирования месторождений нефти и газа // Известия ТПУ. Т. 312. №5. 2008. С. 119-125.

11. Захарова A.A. Метод и алгоритм оценки коэффициентов охвата вытеснением и заводнением // Известия ТПУ. Т. 314. №5. 2009 С. 105-109.

12. Захарова A.A., Жидкова H.A. Математическое обеспечение программного модуля PWRI-FRAC для прогнозирования параметров трещины в нагнетательных и поглощающих скважинах при давлениях закачки выше давления гидроразрыва пласта // Известия ТПУ. Т. 314. №1.2009. С. 66-71.

13. Захарова A.A., Иванов М.А. Программное обеспечение «GMUPSCALE» для ремасштабирования геологической модели месторождений нефти и газа // Известия ТПУ. Т. 314. №5.2009. С. 110-113.

14. Захарова A.A., Ямпольский В.З. Оптимизация технологии моделирования нефтегазовых месторождений на основе цифровых ЗД геологических и гидродинамических моделей // Проблемы информатики. Новосибирск: ИВ-МиМГ СО РАН, 2009. №2. С. 38-42.

Свидетельства об официальной регистрации программных систем разработанных на основе результатов диссертации:

1. WellSpacing / A.A. Захарова [и др.] // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2009611809 от 24.02.2009.

. Балан-Гидродинамик / A.A. Захарова [и др.] // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2009612364 от 24.03.2009.

. Комплекс программно-инструментальных средств для оптимизации технологии цифрового ЗО-геолого-гндродинамического моделирования нефтег-зовых месторождений / A.A. Захарова [и др.] // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2009612623 от 22.05.2009. Upscaling / A.A. Захарова [и др.] // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2009612867 от 08.06.2009. J-fiinction / A.A. Захарова [и др.] // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2009614136 от 08.06.2009.

Захарова Алена Александровна

МОДЕЛИ, АЛГОРИТМЫ И ПРОГРАММЫ, РАЗВИВАЮЩИЕ ТЕХНОЛОГИЮ ЗР-МОДЕЛИРОВАНИЯ НЕФТЕГАЗОВЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление н обработка информации (в отрасли: промышленность)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Подписано к печати 25.01.2010. Тираж 150 экз. Кол-во стр. 36 . Заказ №04-10 Бумага офсетная. Формат А-5. Печать RISO/ Отпечатано в типографии ООО «РауШ мбх» Лицензия Серия ПД № 12-0092 от 03.05.2001г. 634034, г. Томск, ул. Усова 7, ком. 046 тел. (3822) 56-44-54

введение

глава i. проблемы эффективного моделирования нефтяных и газовых месторождений.

1.1. Основные этапы жизненного цикла месторождений.

1.2. Основные проектные решения на стадиях жизненного цикла месторождений.

1.3. Постоянно действующие геолого-технологические модели месторождений нефти и газа.

1.4. анализ методов, алгоритмов и программных систем, пр1 [меняемых при моделировании нефтегазовых месторождений.

1.4.1. Базовые программные средства, обеспечивающие технологию моделирования месторождений.

1.4.2. Анализ и оценка базовых программных средств и технологий.

1.4.3. Методы, используемые при моделировании месторождений.

1.5. Проблемы применения программного обеспечения для геологогидродинамического моделирования нефтегазовых месторождений.

1.6. Цель исследований.

глава и. модели и алгоритмы для развития технологии моделирования месторождений нефти и газа.

11.1. Модели процессов проектирования.

II. 1.1. Методика оценки временных затрат на моделирование.

II.1.2. Методика оценки степени изученности объекта моделирования.

11.2. Развитие моделей процессов.

11.3. Концептуальные основы технологии ЗО-геологического и гидродинамического моделирования.

И.3.1. Формула оценки ресурсоемкости технологии геологического и гидродинамического моделирования.

Н.3.2. Алгоритмические и программные средства, используемые при моделировании нефтегазовых месторождений.

11.4. Алгоритмическое обеспечение для развития информационной технологии геологического и гидродинамического моделирования.

11.5. Мониторинг нефтегазовых месторождений на основе ПДГТМ.

П.5.1. Информационное обеспечение БД месторождений и проектов.

11.5.2. Алгоритмические средства для пре- и постпроцессинга.

11.6. Алгоритмические средства для развития ЗВ-геологмческого моделирования.

II.6.1. Алгоритмическое обеспечение вьювера для геофизической информации.

11.6.1. Метод прогноза пьезопроводности и гидропроводности пласта.

11.6.2. Алгоритм расчета функции распределения нефтенасыщенности.

11.7. Алгоритмические средства для развития технологии цифрового 3dгидродинамического моделирования.

II.7.1. Алгоритмы ремасштабирования при переходе от геологической к гидродинамической модели.

И.7.2. Алгоритм автоматической генерации вариантов расстановки скважин с целью получения прогнозных показателей.

11.7.3. Алгоритм прогноза контура распространения закачиваемых флюидов в поглощающие скважины.

11.8. Выводы по главе.

ГЛАВА III. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ РЕШЕНИЙ, РАЗВИВАЮЩИХ ТЕХНОЛОГИЮ МОДЕЛИРОВАНИЯ МЕСТОРОЖДЕНИЙ.

111.1. ПО для ЗБ-геологического моделирования месторождений.

III.1.1. Визуализация геофизической информации (ПО «Logger»).

III. 1.2. Прогнозирования пьезопроводности и гидропроводности пласта (ПК

Баланс-гидродинамик»).

III.1.3. Расчет J-функции (ПО «J-function»).

III. 1.4. Корреляция пространственно распределенных данных (ПО «Corrélation»).

111.2. ПО для ЗБ-гидродимамического моделирования месторождений.

111.2.1. Ремасштабирование геологических моделей (ПО «GMUpscale»)

111.2.2. Генерация вариантов расстановки скважин (ПО «WellSpacing»).

111.2.3. Моделирование контура распространения флюида, закачиваемого в поглощающую скважину (ПО «Mapper 3D»).

111.3. Система управления данными GP-Storage.

111.4. Выводы по главе.

ГЛАВА IV. ПРИМЕНЕНИЕ ПРЕДЛОЖЕННЫХ МОДЕЛЕЙ, АЛГОРИТМИЧЕСКИХ И ПРОГРАММНЫХ РЕШЕНИЙ НА РЕАЛЬНЫХ МОДЕЛЯХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ НЕФТИ И ГАЗА.

IV. 1. Построение геологических и гидродинамических моделей

МЕСТОРОЖДЕНИЙ нефти и газа.

I V.2. прог1юзирование геолого-технологических показателей разработки на основе зо-цифровых моделей месторождений.

IV.3. Оценка эффективности проектных решений.

IV.3.1. Пре-и постпроцессинг.

1У.3.2. Анализ эффективности разработки.

1У.4. Прогноз зон трещиноватости на основе оценки пьезопроводности и гтiдропроводности продуктивного пласта.

1У.5. Прогноз зон распространения закачиваемых флюидов при утилизации сточных и подтоварных вод.

1У.6. Оценка эффективности применения разработанных моделей, алгоритмических и программных средств.

1У.7. Выводы по главе.

Актуальность проблем, связанных с рациональным природопользованием и повышением эффективности его управления, не вызывает сомнения, особенно в такой стратегически важной области, как добыча углеводородного сырья. Поиск, разведка и разработка месторождения - это длительный и технологически сложный процесс, связанный с большими экономическими рисками, гигантскими информационными ресурсами и сопровождаемый проектными решениями на основе современных информационных технологий, осуществляемый под строгим государственным контролем [31, 35, 40, 50, 97, 106, 107, 120, 140, 141, 166, 174, 175, 176]. Поэтому важно комплексно подходить к решению проблемы информационного обеспечения и сопровождения всего жизненного цикла месторождения.

Существующие технологии и программные средства достигли высокого уровня и основываются на сложном математическом аппарате, но необходимость автоматизации ряда процессов при моделировании, создание методов и алгоритмов для более эффективной и оперативной оценки как исходных данных, так и результатов моделирования остается актуальной. Кроме того, она требует решения на основе комплексного подхода и интеграции ряда вычислительных и информационных средств.

В настоящее время созданы технологические линейки программных продуктов, обеспечивающие создание геологических, гидродинамических ЗБ-моделей и расчета прогнозных показателей на их основе таких ведущих зарубежных компаний, как Schlumberger, Roxar, Landmark, а также ряд российских разработок [202215, 26, 52, 53, 60-63, 64, 65, 75,108-112,125,151,155, 172,182,198,199].

Требования российского законодательства и регламентирующих и нормативных документов на создание указанных выше моделей и на их основе проектных документов определяют значительную трудоемкость этого процесса.

При этом оперативность принятия решений по управлению разработкой месторождений определяет снижение технологических и финансовых рисков. Несвоевременность формирования проектных документов является нарушением законодательных норм и правил.

Таким образом, в работе рассматриваются вопросы, связанные с повышением эффективности решений по разработке нефтегазовых месторождений с применением цифровых ЗБ-геологических и гидродинамических моделей, на основе которых в соответствии с современными требованиями осуществляется сбор, анализ данных, подсчет запасов углеводородного сырья, а также создание проектных документов на разработку месторождений нефти и газа.

Цель работы: Создание моделей, алгоритмов и программных средств, развивающих информационную технологию ЗБ-моделирования нефтегазовых месторождений, обеспечивающих снижение ее ресурсоемкости.

Для достижения цели исследования поставлены и решены следующие задачи:

1. Проведен анализ эффективности существующей информационной технологии и базовых программных средств моделирования месторождений нефти и газа.

2. Выполнена оценка ресурсоемкости информационной технологии и временных затрат для ЗЭ-моделирования при формировании проектных решений.

3. Осуществлено развитие модельного, алгоритмического и программного обеспечения геолого-гидродинамического моделирования.

4. Разработаны новые алгоритмические и программные средства, обеспечивающие: о автоматизацию процедур обработки геолого-технологической информации, а также создание трехмерных цифровых геологических и гидродинамических моделей месторождений нефти и газа; ® статистический и пространственный анализ данных о месторождении для повышения эффективности принятия проектных решений; ® создание мобильного ПО, замещающего трудоемкие и ресурсоемкие элементы информационной технологии, с целью создания «полевых» рабочих мест.

5. Выполнена апробация и внедрены результаты исследований и разработки в практику моделирования реальных геологических объектов и формирования проектных документов.

Научная новизна. В диссертационной работе на основании комплексного анализа состояния проблемы предложены и разработаны новые модели, методики и алгоритмы, развивающие технологию ЗО-моделирования нефтегазовых месторождений.

Научной новизной обладают следующие основные результаты:

1. Разработанные новые модели ЗО-геологического и ЗО-гидродинамического моделирования нефтегазовых месторождений, снижающие ресурсоемкость технологии моделирования и проектирования и созданные с учетом сформулированных концептуальных основ технологии ЗБ-моделирования.

2. Предложенные новые методики: оценки ресурсоемкости процессов проектирования на основе геологического и гадродинамического моделирования в соответствии со сформулированными критериями, тематического картографирования, оценки коэффициентов охвата объекта разработкой и корреляционных оценок однородности для пространственно-статистического анализа 3О-цифровых моделей месторождений. Методики сокращают сроки выполнения анализа данных и проектных решений, снижая ресурсоемкость технологии.

3. Впервые предложенный алгоритм прогноза фильтрационно-емкостных свойств продуктивного пласта на основе оценки напряженности породы продуктивного пласта, обеспечивающий снижение затрат на формирование программных технологических линеек и повышение точности расчетов.

4. Созданные новые алгоритмы выбора варианта ремасштабирования при переходе от геологической к гидродинамической модели, сохраняющие точность модели при уменьшении числа ячеек.

5. Разработанный алгоритм моделирования процессов влагопереноса в геологической среде, разработанный на основе метода Монте-Карло и моделирующий контур распространения закачиваемого в поглощающую скважину флюида.

Теоретическая значимость работы заключается в решении важной научно-технической проблемы развития теории и практики ЗО-цифрового геолого-гидродинамического моделирования. Предложенные в диссертационной работе и программно реализованные новые модели и алгоритмы (прогноза пьезопроводно-сти и гидропроводности пласта, пре- и постпроцессинга, экспресс-оценки коэффициента охвата объекта разработкой, ремасштабирования, моделирования закачки флюида, оценки ресурсоемкости процесса) дополняют и развивают базовые программные линейки, составляющие основу информационной технологии моделирования нефтегазовых месторождений, повышают ее мобильность и ресурсо-эффективность.

Практическая значимость работы. Разработанные модели, алгоритмы и программное обеспечение нашли практическое применение при выполнении многих проектов разработки реальных нефтегазовых месторождений для построения ЗБ-геологических и ЗБ-гидродинамических моделей, а также при обосновании проектных решений по подсчету запасов, пробной эксплуатации, проектам разработки месторождений и т.п., которые прошли экспертизу соответствующих научно-технических советов нефтегазовых компаний, а также государственных комиссий по запасам (ГКЗ) и разработке (ЦКР) и переданы заказчикам для практического использования.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Разработанные модели развития процессов ЗБ-гео логического и ЗБ-гидродинамического моделирования позволяют формировать технологические линейки программных продуктов и формулировать задачи развития технологии моделирования.

2. Методики оценки ресурсоемкости технологии моделирования и предложенные принципы ее формирования оценивают трудоемкость и затратность проектов, связанных с моделированием нефтегазовых месторождений, минимизируют затраты по приобретению и сопровождению линек ПО.

3. Методики и алгоритмы обработки данных в рамках пре- и постпроцессинга обосновывают параметры моделей, повышая их адекватность, значительно сокращая время, затрачиваемое на геолого-гидродинамическое моделирование за счет уменьшения числа реализаций моделей и прогнозных решений на их основе.

4. Реализованный метод прогноза пьезопроводности и гидропроводности пласта позволяет осуществлять моделирование фильтрационно-емкостных свойств продуктивного пласта в условиях слабой изученности.

5. Созданное программное обеспечение для визуализации геофизической информации, автоматизации формирования вариантов апскейлинга ЗБ-геологических моделей, определения параметра 1-функции для распределения водонасыщенности, автоматизации формирование систем расстановки скважин значительно сокращает сроки моделирования и, как следствие, сроки формирования проектной документации, повышая их качество.

6. Предложенный стохастический алгоритм моделирования закачки жидкости в глубинный пласт осуществляет гидродинамическое моделирование указанного процесса.

7. Созданное программное обеспечение дополняет и/или замещает базовое ПО, развивая технологию моделирования нефтегазовых месторождений, в том числе при формировании соответствующей проектной документации. Публикации. Результаты диссертации опубликованы в 50 печатных работах из них 9 в изданиях, рекомендованных ВАК для опубликования результатов докторских диссертаций).

Апробация работы. Результаты исследований применялись при выполнении 37 научно-исследовательских работ (Прил. 9). Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на 19 российских и международных научных конференциях, семинарах и совещаниях различного уровня, среди которых можно отметить следующие: о Научно-методический семинар «Применение ГИС-технологий в геокартировании», Томск, 1999 г. о Международная научно-практическая конференция «Ашировские чтения», Самара, 2004 г. Всероссийская научно-практическая конференция «Теоретические проблемы экономической безопасности России в XXI веке», Томск, 2004 г. Научно-практическая конференция «Проблемы и перспективы развития минерально-сырьевого комплекса и производительных сил Томской области», Томск, 2004 г. Межрегиональный семинар «Информационные технологии в геологии и нефтедобыче» в рамках V специализированной выставки-конгресса с международным участием НЕФТЬ И ГАЗ-2004. Научно-техническая конференция «Приоритетные направления развития науки и технологий», 2007, 2008. о VIII Международная научно-техническая практическая конференция «Средства и системы автоматизации», Томск, 2007. Ямальский газовый форум, научно-практическая конференция «Проблемы развития и функционирования топливно-энергетического комплекса в приполярных регионах России», Новый Уренгой, 2009.

Личный вклад:

1. Постановка задач исследования и апробация результатов выполнены автором совместно с В.З. Ямпольским.

2. Формализация моделей ЗБ-геологического и гидродинамического моделирования и моделей развития указанных процессов предложены автором.

3. Методики оценки ресурсоемкости технологии моделирования, концептуальные основы технологии сформулированы и предложены автором.

4. Методики и алгоритмы пре- и постпроцессинга предложены и реализованы автором.

5. Метод прогноза пьезопроводности и гидропроводности на основе оценки напряженности продуктивного пласта предложены В.Е. Пешковым, О.В. Крыловым, реализующее метод ПО «Баланс-Гидродинамик» и апробация выполнены автором совместно с О.В. Крыловым.

6. Проектирование и реализация ПО «Logger», «Correlation», «GMUpscale», «J-fimction», «WellSpacing» проведены под руководством автора совместно с М.А. Ивановым, A.C. Силантьевым и Ю.А. Недоспасовой.

7. Проектирование и реализация ПО «GP-Storage» выполнены совместно с A.B. Мозжеловым.

8. Алгоритм стохастического моделирования гидрогеологических процессов разработан автором. Постановки задачи исследования эффективности метода Монте-Карло и предложенного на его основе алгоритма сделаны совместно с Н.Г. Марковым. Результаты этого исследования, разработка, тестирование и апробация алгоритмического и программного обеспечения ПО «Mapper3D» выполнены автором.

9. Построение ЗЭ-геологических и ЗБ-гидродинамических моделей, выполнение 37 НИР и по их результатам проектных документов выполнены под руководством и при участии автора.

Структура и объем работы. Диссертационная работа включает: введение, четыре главы, заключение, список использованных источников, состоящий из 215 наименований. 9 приложений. Общий объем диссертации составляет 308 страниц машинописного текста. Работа содержит 121 рисунок и 14 таблиц.

IV.7. Выводы ПО ГЛАВЕ

Эффективность предложенных решений, алгоритмических и программных средств подтверждена апробацией на реальных моделях месторождений нефти и газа в ходе выполнения ряда научно-исследовательских и проектных работ:

1. В работе представлены геологические и гидродинамические модели в реальных проектных решениях. Всего создано восемь 2D- и семнадцать 3D-геологических моделей, восемь моделей для обоснования утилизации сточных и подтоварных вод и тринадцать 3D-гидродинамических моделей.

2. Прогнозирование геолого-технологических показателей разработки на основе ЗБ-цифровых моделей месторождений, на основе применения Rc и RCD осуществлено в тридцати семи проектах, охватывающих весь спектр про-ектно-технологических документов на всех стадиях ЖЦМ.

3. В работе приведена оценка эффективности проектных решений с применением разработанных алгоритмических и программных средств.

4. Представлен этап пре- и постпроцессинга с применением разработанных методов, алгоритмов и программных решений.

5. Представлен прогноз фильтрационных характеристик пласта на основе оценки напряженности продуктивных пластов месторождений Томской области, доказана его эффективность.

6. Эффективность прогноза зон распространения закачиваемых флюидов представлена на примере моделирования в рамках проектов обоснования утилизации сточных и подтоварных вод.

7. Выполнена оценка эффективности применения разработанных алгоритмических и программных средств.

8. Представлены результаты внедрений и апробации, подтверждаемые справками об использовании результатов исследований, актами о внедрении и свидетельствами о регистрации авторских прав.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Диссертационная работа посвящена разработке моделей, алгоритмов и программных средств для развития технологии моделирования нефтегазовых месторождений на основе цифровых трехмерных моделей. Получены следующие основные научные и практические результаты:

1. Выполнен анализ математических, алгоритмических, программных и информационных средств, применяемых при моделировании нефтегазовых месторождений.

2. С системных позиций описаны модели процессов геологического и гидродинамического моделирования.

3. Предложены методики оценки эффективности проектных решений, временных затрат на моделирование, существенно влияющих на ресурсоемкость процесса моделирования. Предложена классификация методов исследований объекта моделирования и проектирования для оценки степени изученности месторождения.

4. Сформулированы предложения по развитию моделей процессов ЗБ-геологического и ЗО-гидродинамического моделирования и представлена формула оценки ресурсоемкости информационной технологии.

5. Сформулированы предложения по развитию функций базового ПО, показаны роль и место предложенных в работе методических, алгоритмических и программных средств для решения проектных задач с существенно меньшими затратами ресурсов.

6. Разработана схема БД месторождений и проектов, предложена структура файлового хранилища для сбора и хранения данных о месторождении, проектах и моделях.

7. Созданы новые методики, алгоритмические и программные средства для пре- и постпроцессинга, включающие корреляционный анализ, тематическое картирование, оценку коэффициентов охвата вытеснением.

8. Созданы новые алгоритмические и программные средства для ЗО-геологического моделирования:

• прогноза пьезопроводности и гидропроводности пласта в условиях его слабой изученности; мобильный вьювер для визуального анализа геофизической информации;

• расчета функции распределения нефтенасыщенности и обоснования параметров /-функции по результатам статистического анализа геолого-геофизической информации.

9. Разработаны новые алгоритмические и программные средства для ЗО-гидродинамического моделирования: ремасштабирования при переходе от геологической к гидродинамической модели; генерации вариантов расстановки скважин с привязкой к пробуренным скважинам; прогноза контура распространения закачиваемых флюидов в поглощающие скважины.

10. Разработанные модели, алгоритмическое и программное обеспечение внедрены и используются в шести организациях, что подтверждено соответствующими документами (Прил. 8).

Результаты диссертации опубликованы в 50 научных работах, представлены на 19 конференциях и семинарах, применялись при выполнении 37 НИР. По итогам работы получено 6 актов о внедрении и 5 документов, подтверждающих использование результатов диссертационной работы (Прил. 8). Четыре программных средства и комплекс ПО в целом прошли государственную регистрацию, что подтверждается пятью свидетельствами о регистрации авторского права.

1. Beucher H. et al. Including a Regional Trend in Reservoir Modelling using the Truncated Gaussian Merthod // Proc. of the Fourth Geostatistics Congress. Troia, 1992.

2. Diersch H.-J. Finite elemrnt - Galerkin - Modell zur Simulation zweidimen-schionaler konvektiver und dispersiver Stofftransportprozesse im Boden // Acta Hydrophisica. XXVI, 1981, № 1, P. 5-44.

3. Diersch H.-J., Nillert P. Modelluntersuchungen zu verbeugenden Maßnahmen gegen Schadstoffhavarien an Uferfiltratfassungen // Wasserwirtschaft technik. 1983, №3.P. 103-107.

4. Documentation on Mapinfo Professional™ 5.0 Map Info Corporation, Troy, New York, 1998.

5. Encom Discover for Mapinfo http://www.encom.com.au (05.10.2004).

6. Galli А. и Beucher H. Centre de Geostatistique Стохастические модели для характеристики коллекторов. Электронный ресурс. режим доступа -http://geophiz.narod.ru/file/geof/SM.pdf (2009).

7. Galli, A. et al. and Heresim Group.: "The Pros and Cons of the Truncated Gaussian Method // Proc. of the Workshop on Geostatistical Simulations, Fontainebleau Kluwer. May, 1993.

8. Golden Software: Surfer Product Description // http://www.goldensoftware.com/products/surfer/surfer.shtml, (04.10.2004).

9. Hans-Joerg G.Diersch & Junfend Luo. Modellierung des WISMUT-Standortes Crossen und der Industriellen Absetzanlae Helmsdorf // WASY Aktuell. WASY. 2001. Maerz. P. 91-99.

10. Hatzopoulos J.N. Watershed management using geographical Information systems. The Materials of the 9th International Symposium on remote Sensing, Aghia Pelagia, Crete, Greece, 2002. P. 26-27.

11. Information Technologies. Оптимальность и оптимизация. Электронный ресурс. режим доступа-http://www.artkis.ru/optimization.php (22.11.2008).

12. Ingber L. Very fast simulated re-annealing // Mathematical Computer Modelling. 1989. V. 12. P. 967-993.

13. Jacod. J and Joathon. P. Use of random genetic models in the study of sedimentary processes // Math. Geol., 1971.

14. Journel, A.G., Isaaks, E.H. Conditional Indicator Simulation — Application to a Saskatchewan Uranium Deposit // Math. Geology. 1984. №7. P. 685-718.

15. Konikow L.F., Bredehoeft J.D. Computer model of two-dimensional solute transport and dispersion in groundwater // Automated Data Processing and Computations. 1978. №7. P. 26-34.

16. Markov N.G., Kovin R.V., Ermashova N.A., Zakharova A.A. Underground waterquality control with use of geoinformation technologies // Abstract Book of theth

17. International symposium on environmental geotechnology and global sustainable development. Belo Horizonte, Minas Gerais, Brazil, 2000. P. 29.

18. Markov N.G., Napryushkin A.A., Zakharova A.A., Kovin R.V. Vector-raster GIS for detection and assessment of urban pollution zones with use of aerospace monitoring data // Materials of the International Eurokonference. Siracusa. 1999, Histosity.

19. Markov N.G., Zakharova A.A., Kovin R.V. et al. GIS-technologies for geoecolo-gy and hydrogeology // The Proc. of the second Russian-Korean international symposium on science and technology. Tomsk: TPU, 1998. P. 347-350.

20. Mathernon G. The Internal Consistency of Models in Geostatistics // Proc. Third Internal Geostatistics Congress, Avignon (Sept. 5-9 1998). 1989.

21. McCullagh M.J., Ross C.G. Delaunay triangulation of a random data set for isa-rithmic mapping // The Cartographic Journal. 1980. V. 17, №2. P. 93-99.

22. Oekologisches Planungsinstrument Berlin Naturhaushalt/Umwelt. Gemiensames Vorhaben des Unweltbundesamtes und der Senatsverwaltung fuer Stadtentwicklung und Umweltschutz, Berlin, 1996.

23. Peter A. Burrough, Rachael A. McDonnell, Principles of Geographical Information Systems. Oxford: Oxford University Press, 1998. 333 p.

24. Petroleum Experts. Integrated Production Modeling and Field Management Tools Электронный ресурс. режим доступа http://vvww.petex.com/products (05.08.2008).

25. Rivoirard, J. Relations between the Indicators Related to a Regionalized Variable, Geostats Troia-92, Soares Ed., Kluwer Academic Publ. 1993. №1, P. 273-284.

26. TEMPEST. Roxar Software Solutions Электронный ресурс. режим доступа -http://www.roxar.ru/solutions/tempest (2007).

27. Van den Hoek P.J., Soinmerauer G.S. Technical user guide for Water Injection above fracturing conditions using PWRI-FRAC // SIEP 99-5662. Rijswijk, 1999. P. 65-78.

28. Азиз X., Сеттари Э. Математическое моделирование пластовых систем. М.: Недра, 1982. 408 с.

29. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Исследование зависимостей: Справ, изд. М.: Финансы и статистика, 1985. 487 с.

30. Алтунин А.Е., Семухин M.B. Расчеты в условиях риска и неопределенности в нефтегазовых технологиях: Монография. Тюмень: Изд-во Тюменского государственного университета, 2004. 296 с.

31. Андреев В.В., Уразаков K.P., Далимов В.У. и др. Справочник по добыче нефти / под ред. Уразакова K.P. 2000. 374 с.

32. Аронов В.И. Методы построения карт геолого-геофизических признаков и геометризация залежей нефти и газа на ЭВМ. М: Недра, 1990. 301с.

33. Барсегян А. А., Куприянов М. С, Степаненко В. В., Холод И. И. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. СПб.: БХВ-Петербург, 2004. 336 с.

34. Басниев К.С., Дмитриев Н.М., Розенберг Г.Д. Нефтегазовая гидромеханика. М.: РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2003. 479 с.

35. Батурин Ю.Е., Майер В.П. Фильтрационная модель «Техсхема» в программном комплексе «ТРАСТ» // Вестник ЦКР. 2005. № 2. С. 367-371.

36. Бело липецкий В. М., Шокин Ю. И. Математическое моделирование в задачах охраны окружающей среды. Новосибирск: Инфолио-пресс, 1997.

37. Бердин Т.Г. Проектирование разработки нефтегазовых месторождений системами горизонтальных скважин. М.: Недра-Бизнесцентр, 2001. 199.

38. Берлянт A.M. Виртуальные геоизображения. М.: Научный мир, 2001.

39. Берлянт A.M. Геоиконика. М.: Астрея, 1996.

40. Берлянт A.M. Геоинформационное картографирование. М.: МГУ, 1997.

41. Берлянт A.M. Картография. М.: Аспект пресс, 2002.

42. Берлянт A.M., Мусин O.P., Свентэк Ю.В. Геоинформационные технологии и их использование в эколого-географических исследованиях. М.: МГУ, 1993.250 с.

43. Билалов Т.С., Пьянков В.Н. Интегрированный программный комплекс геолого-промыслового анализа «БАСПРО-Аналитик» // Нефтяное хозяйство. 1997. №10. С. 73-75.

44. Боксерман A.A., Динариев О.Ю. Динамическая визуализация гидродинамических процессов при разработке месторождений жидких углеводородов // Геофизика. Изд-во Евро-Азиатского геофизического общества, 1998, №1, С. 107-110.

45. Бриллиант JI.C. Оптимизация технологий разработки нефтяных месторождений: Сб. статей / под ред. Бриллианта М.М. Екатеринбург: Сред.-Урал. Кн. изд-во, 2003. 424 с.

46. Бузинов С.П., Умрихин И.Д. Гидродинамические методы исследования скважин и пластов. М.: Недра, 1973.

47. Бурение Landmark Graphics Электронный ресурс. режим доступа -http://www.lgc.ru/about/solutions/prodserv/dws/dws3l.htm (2007).

48. Бурение Schlumberger Электронный ресурс. режим доступа -http://www.slb.com/content/services/software/drilling/ospreyrisk.asp (2007).

49. Велединский Б.И., Клевцур А.П., Захарова A.A., Крылов О.В. и др. Развитие направлений, позволяющих улучшить технико-экономические показатели эксплуатации небольших сложнопостроеных месторождений УВ сырья //

50. Материалы науч.-практич. конф. «Проблемы и перспективы развития минерально-сырьевого комплекса и производительных сил Томской области», Томск, ноябрь 2004. Томск: Изд-во ТФ ФГУП «СНИИГГиМС», 2004.

51. Вистелиус А.Б. Основы математической геологии (определение предмета, изложение аппарата). Л.: Наука, 1980. 389 с.

52. Вяхирев Р.И. Коротаев Ю.П. Кабанов Н.И. Теория и опыт добычи газа. М.: Недра, 1998. 479 с.

53. Гавич И.К. Гидрогеодинамика. М: Недра, 1988. 349 с.

54. Геоинформатика. Толковый словарь основных терминов / под ред. A.M. Берлянта, A.B. Кошкарева. М.: ГИС-Ассоциация, 1999. 204 с.

55. Геологическая интерпретация данных, моделирование PetrelTM Geology Электронный ресурс. режим доступаhttp://www.slb.com/content/services/software/geo/petrel/geomodeling.asp (2007).

56. Геологическая интерпретация данных, моделирование Landmark Graphics Электронный ресурс. режим доступаhttp://www.lgc.ru/about/solutions/prodserv/prodservrm.litm (2007).

57. Геологическая интерпретация и корреляция каротажных кривых в 3D. Roxar Software Solutions. Электронный ресурс. режим доступа -http://www.roxar.ru/solutions/irap/RMSWellstrat (2007).

58. Геологическая модель: IRAP RMS Roxar Software Solutions Электронный ресурс. режим доступа http://www.roxar.ru/solutions/irap/RMSbase (2007).

59. Гидродинамическая интерпретация данных VIP Landmark Graphics Электронный ресурс. режим доступаhttp://www.lgc.ru/about/solutions/prodserv/rm/rm3l .htm (2007).

60. Гидродинамический симулятор. Roxar Software Solutions. Электронный ресурс. режим доступа http://www.roxar.ru/solutions/irap/RMSStream (2007).

61. Грани гидрологии/Под ред. Д.К. Родда. JL: Гидрометеоиздат, 1980. 312 с.

62. Григорий Цииес. Предприятие топливно-энергетического комплекса как проектно-ориентированная компания Электронный ресурс. режим доступа - http://www.pmprofy.ru/content/ms/128/1284-article.asp. (12.11.2007).

63. Давис М. Геостатистические методы при оценке запасов руд. / Пер. с англ. М.: Недра, 1980. 360 с.

64. ДеМерс, Майкл Н. Географические информационные системы: Основы / пер. с англ. М.: Дата+, 1999. 490 с.

65. Джафаров И.С., Львов В.И., Пьянков В.Н., Алтунин А.Е. Корпоративный банк данных геолого-промысловой информации Тюменской нефтяной компании // Нефтяное хозяйство. 2002. №6. С. 55-58.

66. Джафаров И.С., Пьянков В.Н. Концепция ОАО «ТНК» в области создания и эксплуатации постоянно-действующих геолого-технологических моделей нефтяных месторождений // Нефтяное хозяйство. 2002. №6. С. 23-26.

67. Джафаров И.С., Пьянков В.Н., Сыртланов В.Р., Исмагилов Р.Г. Самотлор-ское месторождение современные подходы к решению задач разработки // Нефтяное хозяйство. 2002. №6. С. 27-30.

68. Дмитриев М. Н., Дмитриев Н. М., Кадет В. В. Обобщенный закон Дарси и структура фазовых и относительных фазовых проницаемостей для двухфазной фильтрации в анизотропных пористых средах // Изв. РАН. МЖГ. 2003. №2. С. 136-145.

69. Добыча Schlumberger. Электронный ресурс. режим доступа -http://www.sis.slb.ru/content/software/bakerjardine/products/prodman.html

70. Дьяконова Т.Ф., Григорьев С.Н. Технология обработки данных каротажа большого количества скважин нефтегазовых месторождений: Материалы SPWLA9S.

71. Жамбю М. Иерархический кластер-анализ и соответствия. М.: Финансы и статистика, 1988. 342 с.

72. Жемжурова З.Н., Федоров A.C., Голосов С.В. Сопровождение кустового бурения в среде динамической визуализации данных // Научно-технический журнал Евро-азиатского геофизического общества. 1998, №1, С. 14-19.

73. Жидкова H.A., Захарова A.A. Применение программного комплекса PWRI-FRAC для моделирования трещины в поглощающих скважинах // Материалы IX Международной научно-практической конференции «Средства и системы автоматизации », Томск, 2007.

74. Закревский К.Е., Майсюк Д.М., Сыртланов В.Р. Оценка качества 3D-моделей. М.: ИПЦ Маска, 2008, 271 с.

75. Заляев Н.З. Методика автоматизированной интерпретации геофизических исследований скважин. Минск: Университетское, 1990. 142 с.

76. Захарова A.A. Алгоритмическое и программное обеспечение геоинформационной системы для решения гидрогеологических задач: Дис. на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.11, ТПУ, 2002 г., 202 с.

77. Захарова A.A. Метод и алгоритм оценки коэффициентов охвата вытеснением и заводнением //Изв. ТПУ. 2009. Т. 314, №5. С. 105-109.

78. Захарова A.A. Методика анализа цифровых моделей нефтегазовых месторождений на основе тематического картирования // Изв. ТПУ. 2006. Т. 309, №7. С. 60-65.

79. Захарова A.A. Минимизация размерности трехмерных моделей нефтегазовых месторождений // Изв. ТПУ. 2006. Т. 309, №7. С. 55-59.

80. Захарова A.A., Иванов М.А. Оптимизация процесса цифрового 3D-моделирования месторождений нефти и газа // Изв. ТПУ. 2008. Т. 312, №5. С. 119-125.

81. Захарова A.A., Иванов М.А. Программное обеспечение «GMUPSCALE» для ремасштабирования геологической модели месторождений нефти и газа // Изв. ТПУ. 2009. Т. 314, №5. С. 110-113.

82. Захарова A.A., Иванов М.А. Программное обеспечение «Well Spacing» для формирования схем разработки месторождений нефти и газа // Матер. IX Междунар. науч.-практич. конф. «Средства и системы автоматизации », Томск, 2007.

83. Захарова A.A., Марков Н.Г. Применение метода Монте-Карло для решения практических гидрогеологических задач. Перспективы обеспечения сырьевыми ресурсами топливно-энергетического комплекса Томской области, Томск: Изд-во Томского ЦНТИ, 2000. С. 94-100.

84. Захарова A.A., Сморкалова Е.В., Казанцева И.А. Инструментальные средства для анализа ЗО-моделей месторождений нефти и газа // Ашировские чтения: Труды II Междунар. научно-практ. конф. Самара, 2004. С. 130-131.

85. Зверев Г.Н. Расчленение разреза скважин с помощью логических функций на ЭВМ // Геофизические исследования в нефтеносных скважинах, испытание пластов и отбор керна. Вып. 3. М.: Изд-во ИГИРГИ, 1973.

86. Зубрицкас И.И. Обработка экспериментальных данных при однофакторном методе исследований Электронный ресурс. // Новгородский гос. ун-т им. Ярослава Мудрого Электрон.данlittp://wvvvv.novsu.ru/npe/files/um/1128/umk/OTND/Glava5/glava5.htm. (01.03.2006).

87. Иванова М.М. Нефтегазопромысловая геология. Терминалогический справочник / под ред. М.М. Ивановой. М.: Недра, 1983. 262 с.

88. Ильман В.М. Алгоритмы триангуляции плоских областей по нерегулярным сетям точек//Алгоритмы и программы, 1985. Вып. 10 (88). С. 3-35.

89. Ингерман В.Г. Автоматизированная интерпретация результатов геофизических исследований скважин. М. Недра, 1981.

90. Инструкция о содержании, оформлении и порядке представления в Государственную комиссию по запасам полезных ископаемых при Совете Министров СССР (ГКЗ СССР) материалов по подсчету запасов нефти и горючих газов. М.: Роскомнедра, 1987.

91. Интерактивный анализ трехмерных моделей. Roxar Software Solutions. Электронный ресурс. режим доступа -http://www.roxar.ru/solutions/resview2 (2007).

92. Интерпретация геоданных IRAP RMS. Roxar Software Solutions. Электронный ресурс. режим доступа http://www.roxar.ru/solutions/irap/RMSSimgrid (2007).

93. Интерпретация петрофизических данных Interactive Petrophysics Электронный ресурс. режим доступаhttp://www.sis.slb.ru/content/software/reservoir/gfinteractive/index.html (2007)г.

94. Интерпретация петрофизических данных Landmark Graphics Электронный ресурс. режим доступаhttp://www.lgc.ru/about/solutions/prodserv/rm/rm24.htm (2007).

95. Интерпретация сейсмических данных Landmark Graphics Электронный ресурс. режим доступа -http://www.lgc.ru/about/solutions/prodseiv/gt/gt23.htm (2007).

96. Итенберг С.С. Интерпретация результатов каротажа скважин, М.: Недра, 1987.

97. Ишков О.Ю. Хисматулин Р.Я. Стандарты в нефтегазовом комплексе России и пути их гармонизации с международными системами стандартизации. ОАО «ТомскНИПИнефть ВНК», Томск, 2006.

98. Каневская Р.Д. Математическое моделирование разработки месторождений нефти и газа с применением гидравлического разрыва пласта. М.: Недра-Бизнесцентр, 1999. 212 с.

99. Каневский М.Ф., Демьянов В.В. Введение в методы анализа данных по окружающей среде, Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. М.: ВИНИТИ, 1999. № И. С. 4-11.

100. Картопостроение. Roxar Software Solutions. Электронный ресурс. режим доступа http://www.roxar.ru/solutions/irap/RMSGeoform (2007).

101. Ковин P.B. Алгоритмическое и программное обеспечение геоинформационной системы для анализа двумерных геополей // Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.11, Томск, 2004. 196 с.

102. Королев Ю.К. Общая геоинформатика. Часть 1. Теоретическая геоинформатика. Вып. 1. М: СП ООО Дата+, 1998. 118 с.

103. Кошкарев A.B. Тикунов B.C. «Геоинформатика». М.: Кортгеоцентр, 1993.

104. Лемешко Б.Ю., Помадин С.С. Корреляционный анализ наблюдений многомерных случайных величин при нарушении предположений о нормальности Электронный ресурс. режим доступа http://ami.nstu.ru (20.02.2004).

105. Литологическая модель. Roxar Software Solutions Электронный ресурс. режим доступа http://www.roxar.ru/solutions/irap/RMSIndicators (2007).

106. Ломакин Е.А., Мироненко В.А., Шестаков В.М. Численное моделирование reo фильтрации. М.: Недра, 1988. 306 с.

107. Лукнер Л., Шестаков В.М. Моделирование миграции подземных вод. М.: Недра, 1986. 208 с.

108. Лысенко В.Д., Грайфер В.И. Разработка малопродуктивных нефтяных месторождений. 2001. 562 с.

109. Марков Н.Г., Захарова A.A. ГИС для организации мониторинга подземных вод // Новые информационные технологии, 2003. № 12 (науч.-тех. и науч.-произв. Журнал).

110. Марков Н.Г., Захарова A.A., Ковин Р.В. и др. Геоинформационная система для решения задач гидрогеологии // Информационные технологии. 1997. №4. С. 29-33.

111. Марков Н.Г., Захарова A.A., Ковин Р.В. и др. Геоинформационная система для решения задач гидрогеологии // Информационные технологии, 1997. №4. С. 29-33.

112. Марков Н.Г., Захарова A.A., Ковин Р.В., Гаряев Р.И. Геоинформационный подход к автоматизации процессов контроля недропользования // Транс-ферные технологии в информатике. Вып.1, Томск: ТПУ, 1999. С.61-63.

113. Марков Н.Г., Захарова A.A., Ковин Р.В., Гаряев Р.И., Черноусов М.В. Приложения в среде ГИС Mapinfo для геологических и экологических исследований // Вестник Mapinfo. Вып.2. М: МГТУ им. Н.Э.Баумана. 1997.

114. Марков Н.Г., Захарова A.A., Ковин Р.В., Гаряев Р.И., Черноусов М.В. Математический аппарат для построения тематических карт при изучении и использовании недр. // Трансферные технологии в информатике. Вып.1. Томск: ТПУ, 1999. С.87-94.

115. Методические рекомендации по применению Классификации запасов и прогнозных ресурсов нефти и горючих газов, МИР России, Москва, 2007.

116. Методические указания по геолого-промысловому анализу разработки нефтяных и газонефтяных месторождений. РД 153-39.0-110-01. М., 2002.

117. Минликаев В.З., Лозин Е.В., Тимашев Э.М. Критерии оценки эффективности работы нагнетательных скважин и методика расчета // Сб. научных трудов. Уфа, БашНИПИнефть. Вып. 100, 2000. С. 28-36.

118. Минликаев В.З., Родионов В.П. Эффективная разработка залежей нефти терригенного девона Серафимовского месторождения на естественном водонапорном режиме: Сб. науч. тр. // БашНИПИнефть: Уфа, 1992. С. 136140.

119. Минликаев В.З., Солдаткин A.B. Разработка методических приемов, улучшающих качество и достоверность геолого-цифровой модели при работе с

120. ПО RMS // Сб. докладов III Российской конференции пользователей компании ROXAR, 2006.

121. Мирзаджанзаде А.Х., Кузнецов O.JL, Басниев К.С., Алиев З.С. Основы технологии добычи газа. М.: Недра, 2003. 880 с.

122. Мирзаджанзаде А.Х., Хасанов М.М., Бахтизин Р.Н. Моделирование процессов нефтегазодобычи. Нелинейность, неравновесность, неопределенность. Москва-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2004. 368 с.

123. Мироненко В.А., Шестаков В.М. Теория и методы интерпретации опытно-фильтрационных работ. М., 1978. 345 с.

124. Мусин O.P. Цифровые модели для ГИС // Информационный бюллетень ГИС-Ассоциации, 1998. № 4 (16). С. 26-28.

125. Нефтегазопромысловая геология. Терминологический справочник / под ред. М.М. Ивановой. М.: Недра, 1983.

126. Области применения программных средств и ГИС-технологий. Электронный ресурс. режим доступа http://geocnt.geonet.ru/ARTICLS/primen.htm (23.11.2001).

127. Омелин В.М., Славин В.И., Суматохина И.П. Интерактивная корреляция геологических разрезов по данным ГИС // Геология нефти и газа. 1989. М. № 8.

128. Основы корпоративной стандартизации нефтегазового оборудования / под ред. проф. А.И.Владимирова, проф. В.Я. Кершенбаума. М: Национальный институт нефти и газа, 2004.

129. Открытый семинар в ОАО «НК «Роснефть» по вопросам реализации Федерального закона «О техническом регулировании» // Нефтяное хозяйство. 2005. Вып. 1.

130. Петрофизическая модель. Roxar Software Solutions Электронный ресурс. режим доступа http://www.roxar.ru/solutions/irap/RMSPetrophysical (2007).

131. Пешков В. Е., Белянин Г.К, Гусев В.В, Крючков В.И. Эффективность комплексного воздействия на пласт с целью повышения его нефтеотдачи //. Экспресс информация ВНИИОЭНГ, № 12. М., 1990.

132. Пешков В. Е., Захарченко А. С. Определение высокопродуктивных трещинных зон и их картирование по Южному нефтяному месторождению. Отчет по договору 5/32-94 АОЗТ "Канопус-1" Томск, 1994.

133. Пешков В. Е., Нестеров В. К, Белявин А. К. Прогнозирование зон развития высокопродуктивных коллекторов баженовской свиты в Салымском нефтегазоносном районе // Труды ЗапСибНИГНИ. 1984. Вып. № 196.

134. Пешков В. Е., Нестеров В. Н, Нохрин А. Ф. Исследование особенностей фильтрационных свойств коллекторов тюменской свиты Красноленинского свода в связи с обоснованием интенсификации притоков // Труды ЗапСибНИГНИ. 1981. Вып. № 162.

135. Пешков В.Е., Крылов О.В., Захарова A.A. Тихомирова Н.В. и др. Программа поисково-оценочных работ на Ново-Михайловском лицензионном участке (Республика Хакасия) на 2006-2011 гг. Отчет по договору №39 от 03.07.2006 ТФ ФГУП СНИИГГиМС с ООО «Прогрес-С».

136. Пешков В.Е., Крылов О.В., Захарова A.A. и др. Обоснование модели прогнозирования проницаемости параметров продуктивных пластов при освоении нефтяных и газовых месторождений // Изв. ТПУ. 2007. Т. 310. №3. С. 19-21.

137. Планирование и проектирование скважин. Roxar Software Solutions. Электронный ресурс. режим доступа -http://www.roxar.ru/solutions/irap/RMSWellplan (2007).

138. Плотников Н.И., Керкис Е.Е., Лехмияки Э.В. Гидрогеологические исследования для установления условий сброса сточных вод в глубокие водоносныегоризонты // Справочное руководство гидрогеолога. Т. 2. JL, 1967. С. 166-190.

139. Попов И. П. Методы повышения нефтеотдачи пластов на месторождениях Западной Сибири. Тюмень, 1994.

140. Программное обеспечение для разработки месторождений Электронный ресурс. // нефтесервисная компания Schlumberger (10 файлов) — http://www.slb.ru/sis/item98 (01.03.2006).

141. Пьянков В.Н. Новые информационные технологии в управлении добычей нефти // Нефтяное хозяйство. 1997. №10. С. 76-78.

142. Пьянков В.Н., Медведев Е.А., Чехонин Г.Д. Разработка системы мониторинга геолого-технологических мероприятий // Математическое и информационное моделирование. Тюмень: ТГУ. 2002. Вып. 4. С. 79—84.

143. Пьянков В.Н., Сыртланов В.Р., Филев А.И. Экспертная система оценки качества построения геолого-технологических моделей месторождений // Нефтяное хозяйство. 2002. №6. С. 31-34.

144. Разработка месторождений Eclipse Schlumberger. Электронный ресурс. режим доступаhttp://www.sis.slb.ru/content/software/simulation/eclipsesimulators/blackoil.htm 1 (2007).

145. Рассохин С. Г. Анизотропия фильтрационных свойств горных пород и ее влияние на относительные фазовые проницаемости. Геология нефти и газа. 2003. №3. С. 53-56.

146. РД 40-01471038-321-94 Методические основы по прогнозированию запасов углеводородов и свободного газа. М. 1994.

147. Регламент по созданию постоянно действующих геолого-технологических моделей нефтяных и газонефтяных месторождений. РД 153-39.0-047-00. М„ 2000.

148. Регламент составления проектных технологических документов на разработку нефтяных, газонефтяных и нефтегазоконденсатных месторождений. М., 2003.

149. Рустамов Я. Р. Моделирование неизотермических движений жидкости в линейно-упругих пластах при нелинейных законах фильтрации / Я. Р. Рустамов; Я. Р. Рустамов // Тр. Мат. центра им. Лобачевского. 2000 . Т. 7. С. 330331.

150. Свалов А. М. Анализ распределения упругих напряжений в массиве горных пород при разработке слоисто-неоднородных продуктивных пластов // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. 2003. №9. С. 40 44.

151. Скворцов A.B., Костюк Ю.Л. Эффективные алгоритмы построения триангуляции Делоне // Геоинформатика. Теория и практика. Томск: Изд-во Томского ун-та, 1998, Вып. 1. С. 22-47.

152. Соболь И.М. Численные методы Монте-Карло. Главная редакция физико-математической литературы издательства «Наука», 1973. 404 с.

153. Справочник по прикладной статистике / под ред. Э.Ллойда, У. Ледермана. Том 1. М.: Финансы и статистика, 1989. 512с.

154. Стохастическая модель. Roxar Software Solutions Электронный ресурс. режим доступа http://www.roxar.ru/solutions/irap/RMSFacies (2007).

155. Термины и определения. Электронный ресурс. режим доступа -http://oknemuan.ru (22.11.2008).

156. Технология и техника добычи нефти и газа. / И.М. Муравьев и др. М.: Недра, 1971.

157. Трифонов А.Г. "Постановка задачи оптимизации и численные методы ее решения". Электронный ресурс. режим доступа http://matlab.exponenta.ru/optimiz/book2/index.php (2007).

158. Уразаков K.P., В.В.Андреев, Минликаев В.З. и др. Справочник по добыче нефти. М.: Недра, 2000. 374 с.

159. Федеральная служба геодезии и картографии России. Электронный ресурс. режим доступа www.roskart.ru (2008).

160. Федоров Б.А., Останкова О.С., Чернова О.С., Захарова A.A. Применение се-диментологических моделей при проектировании разработки Широтного месторождения // Нефтяное хозяйство. 2006. № 8. С. 58-62.

161. Федорцов В. К., Пешков В. Е. Особенности геологического строения трещинных коллекторов баженовской свиты Салымского месторождения нефти в связи с изучением их продуктивной характеристики // Труды ЗапСиб-НИГНИ. 1974. Вып. № 79.

162. Фрид Ж. Загрязнение подземных вод. М.: Недра, 1981. 341 с.

163. Хасанов М.М., Кондаратцев С.А., Исламов P.A. (ВНИИЦ «Нефтегазтехно-логия»). О методах идентификации модели упругого пласта // Нефтяное хозяйство. 2005. №3. С.23-25.

164. Химич В.Ф., Славин В.И., Филиппов В.П. Повышение эффективности методов изучения геологического разреза // Нефтяное хозяйство. 1986. № 9. С. 46-60.

165. Хованова H.A., Хованов И.А. Методы анализа временных рядов. Электронный ресурс. режим доступаhttp://chaos.ssu.runnet.ru/kafedra/eduwork/textbook/kliovanovs-01/pos.html (2009).

166. Цой В.Е., Афанасьев B.C. Структура и принципы функционирования ПК «ТРАСТ» // Вестник ЦКР. М., 2005. № 2. С. 34-38.

167. Цой В.Е., Тихонов A.C. Создание интегрированной системы управления разработкой месторождений нефти и газа на основе использования ПДГТМ. // Вестник ЦКР. М., 2007. №5.

168. Шумилин М.В., Алискеров В.А., Денисов М.Н., Заверткин В JI. Бизнес в ресурсодобывающих отраслях: Справочник. М.: Недра-Бизнесцентр, 2001. 268 С.

169. Экономическая оценка и риски Merak Schlumberger Электронный ресурс. режим доступаhttp://www.slb.com/content/services/software/valuerisk/campaignreservesman agement.asp (2007).

170. Экономическая оценка и риски Landmark Graphics Электронный ресурс. режим доступа -http://www.lgc.ru/about/solutions/prodserv/gt/gt33.htm (2007).

171. Юльметьев Т. Саркисов Г.Г Применение геостатистических (стохастических) технологий при создании геологической модели Разумовского месторождения // Нефтяное хозяйство, 2003. №5. С. 58-60.

172. Ямпольский В.З., Захарова A.A., Иванов М.А., Чернова О.С. Анализ программного обеспечения для трехмерного моделирования и оптимизации разработки месторождений нефти и газа // Изв. ТПУ. 2006. Т. 309. № 7. С. 50-55.

173. Электронный ресурс. режим доступа http://www.geotec.ru (2006).

174. Электронный ресурс. режим доступа http://www.lgc.ru/about/solutions -(2006).

175. Электронный ресурс. режим доступа http://www.lgc.ru/about/solutions -(2006).

176. Электронный ресурс. режим доступа http://www.roxar.ru/solutions (2006].

177. Электронный ресурс. режим доступа http://www.roxar.ru/solutions (2006).

178. Электронный ресурс. режим доступа http://www.sis.slb.ru/content/software/simulation (2006).

179. Электронный ресурс. режим доступа http://www.sis.slb.ru/content/software/simulation (2006).

180. Электронный ресурс. режим доступа http://www.wenses.ru (2006).

181. Электронный ресурс. режим доступа www.komp2003.narod.ru (2005).

182. Электронный ресурс. режим доступа www.proglib.ru (2005).

183. Электронный ресурс. режим доступа www.roxar.ru (2004).

184. Электронный ресурс. режим доступа www.sis.slb.ru (2004).

185. Электронный ресурс. режим доступа www.spc-consulting.ru (2005).

186. Электронный ресурс. режим доступа www.wenses.ru (2005).