Совершенствование эксплуатации скважин на поздней стадии разработки нефтяных месторождений с заводнением пластов

Несмотря на многообразие методов удаления и предотвращения образования АСПО, проблема эта остается довольно острой и в настоящее время. Поэтому вопросы исследования причин, механизма образования АСПО и разработки эффективных способов их предотвращения являются предметом внимания исследователей и технической прессы. По мере разработки нефтяных месторождений на поздних стадиях начинает проявляться ряд факторов объективного, природного характера, осложняющих ситуацию в решении парафиновой проблемы и снижающих эффективность традиционных мероприятий по борьбе с АСПО. Эффективность этих мероприятий будет значительно выше после изучения генетических особенностей отложений на поздней стадии разработки.

В третьей  главе рассмотрена применимость одного из методов факторного анализа – метода главных компонент для решения задачи классификации добывающих скважин в многомерном пространстве геолого-физических и промысловых параметров по суммарному содержанию АСПО.

Различные методы классификации  для решения промысловых задач  приведены в работах А.Х. Мирзаджанзаде, Г.С. Степановой, М.А. Токарева, И.И. Абызбаева, В.Ш. Мухаметшина.

Для классификации сложных  объектов, каковыми являются эксплуатационные скважины Ромашкинского месторождения целесообразно применение методов распознания образов. При этом используются методы главных компонент, потенциальных функций, иерархический агломеративный (дендрограммы), последовательная диагностическая процедура Вальда, ранговая классификация и др. Теория этих методов и примеры практического применения приведены в работах. Из анализа приводимых в этих работах практических примеров следует вывод, что в случае значительной корреляции признаков объектов между собой и большом числе объектов наиболее эффективны для классификации МГК, который находит применение при решении задач классификации объектов и параметров, как в геологии, так и в разработке нефтяных и газовых месторождений.

Для характеристики эксплуатационных скважин с целью их классификации при выборе однородных объектов для построения математических моделей, физико-химические процессы применяется большое количество физико-химических промысловых параметров. Так многие из этих параметров взаимосвязаны, что затрудняет построение математических моделей, то желательно иметь небольшое число агрегированных признаков, которые являются линейными комбинациями исходных признаков и взаимно не коррелированны. Для получения таких признаков пользуются методами факторного анализа, позволяющими классифицировать как изучаемые объекты по множеству признаков, так и сами признаки по их относительному вкладу в обобщенные характеристики объектов.

Главные компоненты –  это новые переменные (оси координат), которые являются линейными комбинациями исходных измеряемых параметров, ортонормированы и выбираются из соображения минимизации среднеквадратичной ошибки для представления заданных объектов.

Методом главных компонент  можно решить следующие типы задач.

Первая задача – отыскание скрытых, но объективно существующих закономерностей, определяемых воздействием внутренних и внешних причин.

Вторая задача – описание изучаемого процесса числом главных компонент, значительно меньшим, чем число первоначально взятых признаков.

Главные компоненты адекватно  отражают исходную информацию в более  компактной форме. Выделенные главные компоненты содержат в среднем больше информации, чем любой непосредственно замеряемый признак.

Третья задача – выявление и изучение стохастической связи признаков с главными компонентами. Выявление признаков, наиболее тесно связанных с данной главной компонентой, позволяет выработать и принять научно обоснованное управляющее воздействие, способствующее повышению эффективности функционирования изучаемого процесса.

Четвертая задача – прогнозирование хода развития процесса на основе уравнение регрессии, построенного по полученным главным компонентам.

Пятая задача – классификация множества изучаемых объектов по полученным обобщенным показателям. Такая классификация объектов оказывается более объективной, чем разделение при помощи отдельных исходных признаков.

Основной задачей при  проведении классификации по различным параметрам ставится выделение групп скважин с граничными (большим и малым) суммарными значениями количества АСПО в скважине и оценка взаимосвязи количества АСПО с остальными физико-химическими и промысловыми факторами. Целью же является обеспечение возможности дальнейшего прогнозирования ожидаемых значений количества АСПО в других скважинах по косвенным промысловым признакам (параметрам).

Для решения этих задач  был собран большой промысловый  материал по четырем площадям Ромашкинского месторождения: Акташской, Южной, Павловской и Миннибаевской. Выборка представляет 129 скважин, охарактеризованных от 20 до 28 физико-химическими и промысловыми параметрами, взятыми на дату ввода в эксплуатацию и на текущий период (табл. 1 и 2). При этом в процессе классификации и моделирования, используются не все характеристики, а лишь наиболее представительные (табл. 3).

Таблица 1

Физико-химические и промысловые  параметры анализируемых объектов

(на дату ввода)

Таблица 2

Физико-химические и промысловые параметры анализируемых объектов

(текущие)

Таблица 3.3

Варианты классификаций  эксплуатационных объектов по пласту ДI Ромашкинского месторождения