«ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ МОНИТОРИНГА И ПРОЕКТИРОВАНИЯ СИСТЕМ ПРОМЫСЛОВОЙ ПОДГОТОВКИ ПРОДУКЦИИ НЕФТЕГАЗОКОНДЕНСАТНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ ...»

Открытое акционерное общество «Газпром»

Общество с ограниченной ответственностью «ТюменНИИгипрогаз»

На правах рукописи

РЫЧКОВ ДМИТРИЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ

ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ МОНИТОРИНГА И

ПРОЕКТИРОВАНИЯ СИСТЕМ ПРОМЫСЛОВОЙ ПОДГОТОВКИ

ПРОДУКЦИИ НЕФТЕГАЗОКОНДЕНСАТНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ

Специальность 25.00.17 – Разработка и эксплуатация нефтяных и газовых месторождений Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель кандидат технических наук, Нестеренко А. Н.

Тюмень –

СОДЕРЖАНИЕ

  ВВЕДЕНИЕ

1 АНАЛИЗ ПРАКТИКИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ РАЗРАБОТКИ И

ОБУСТРОЙСТВА НЕФТЕГАЗОКОНДЕНСАТНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ,

ПЛАНИРОВАНИЯ ДОБЫЧИ И ПОДГОТОВКИ УГЛЕВОДОРОДНОГО

СЫРЬЯ

1.1 Теоретические основы проектирования разработки нефтегазоконденсатных месторождений

1.2 Определение состава добываемого флюида и его использование при проектировании разработки месторождений

1.3 Традиционный подход к планированию добычи и подготовки углеводородного сырья при проектировании разработки нефтегазоконденсатных месторождений

1.4 Задача оптимизации системы разработки нефтегазоконденсатных месторождений

1.5 Нормативные акты, регулирующие процесс проектирования разработки нефтегазоконденсатных месторождений

1.6 Теоретические основы моделирования технологии подготовки углеводородного сырья

1.7 Требования к исходным данным, используемым при моделировании технологии подготовки углеводородного сырья

1.8 Основные программные продукты, используемые для моделирования технологии

1.9 Проблемы и целесообразность использования систем технологического моделирования для сложных комплексных схем промысловой подготовки

1.10  Традиционный подход к моделированию и прогнозу составов добываемого сырья в динамике разработки месторождения

1.11 Выводы

2 РАЗРАБОТКА КОМПЛЕКСНОЙ МОДЕЛИ ПРОМЫСЛОВОЙ

ПОДГОТОВКИ УГЛЕВОДОРОДНОГО СЫРЬЯ ОАО «ГАЗПРОМ» В

ТЮМЕНСКОЙ ОБЛАСТИ

2.1 Постановка задачи

2.2 Основные положения метода балансового моделирования комплексных схем добычи и переработки углеводородного сырья.............. 67  2.3  Термодинамический расчет коэффициентов отбора компонентов для процессов сепарации

2.4  Статистический расчет коэффициентов отбора компонентов для процессов ректификации и многоступенчатых схем подготовки углеводородного сырья

2.5  Реализация комплексной модели промысловой подготовки углеводородного сырья

2.6  Метод прогноза компонентно-фракционных составов пластовых флюидов на основе зависимостей изменения концентраций компонентов добываемого флюида от пластового давления, полученных по результатам обработки PVT-экспериментов

2.6.1Получение исходных составов пластовых флюидов для прогнозных расчетов

2.6.2Прогноз компонентно-фракционных составов пластовых флюидов

2.7  Модели составов пластовых флюидов, входящие в состав комплексной модели

2.8  Модели установок промысловой подготовки скважинной продукции

2.9  Модели установок централизованной подготовки конденсата к транспорту

2.10  Алгоритм решения задач мониторинга и прогноза с применением комплексной модели

2.11  Выводы

3 ПРИМЕРЫ ПРИМЕНЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ ВНЕДРЕНИЯ

КОМПЛЕКСНОЙ МОДЕЛИ ПРОМЫСЛОВОЙ ПОДГОТОВКИ

УГЛЕВОДОРОДНОГО СЫРЬЯ ОАО «ГАЗПРОМ» В ТЮМЕНСКОЙ

ОБЛАСТИ

3.1 Применение комплексной модели при решении задач анализа разработки месторождений

подготовки с определением актуального состава совокупного добываемого флюида на входе УКПГ

добываемых флюидов по объектам разработки на основе расчетнотехнологического мониторинга

3.2 Применение комплексной модели при решении задач проектирования разработки месторождений

3.2.1 Прогноз компонентно-фракционных составов пластовых флюидов по объектам разработки с определением состава совокупного добываемого флюида на входе УКПГ

3.2.2 Прогноз выходов и компонентно-фракционных составов продуктов установок промысловой подготовки с разбивкой на выделенные объекты разработки

3.3 Применение комплексной модели для расчетного определения объемов и составов продукции централизованных установок подготовки, входящих в состав комплекса подготовки углеводородного сырья ОАО «Газпром» в Тюменской области

3.4 Применение комплексной модели для синхронизации развития мощностей по подготовке конденсата с развитием объектов добычи углеводородного сырья

3.5 Выводы

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования Эффективность разработки месторождений зависит от множества факторов, в число которых входят и характеристики промысловой подготовки добываемого углеводородного сырья (УВС), схема которой кроме установок, расположенных на месторождениях, нередко включает централизованные установки подготовки к транспорту и переработке смесей конденсатов действующих в регионе месторождений. В настоящее время проектирование разработки газоконденсатных месторождений ведется, в основном, без подробного анализа показателей промысловой технологии локальных и, тем более, централизованных объектов, а также схемы реализации конденсатов с действующих и перспективных промыслов. Недостаточность информации по промысловой подготовке добываемого сырья ограничивает возможности учета и планирования объемов, составов и потребительских качеств промысловой продукции, приводит к несинхронности развития добычи и сырьевой загрузки централизованных установок подготовки конденсата в регионе. Так, определение показателей разработки без достоверного прогноза режимов работы и материально-компонентных балансов промысловой подготовки добываемого сырья на месторождениях, может привести к значительным отклонениям темпов роста объемов и изменений составов отгружаемой с промыслов жидкой углеводородной продукции от развития мощностей и нормативных требований к качеству сырья централизованных установок деэтанизации и стабилизации конденсата.

использования компонентов добываемого сырья при проектировании и анализе разработки газоконденсатных месторождений необходимо получение подробной информации о показателях не только локальных установок, но и общей региональной схемы промысловой подготовки добываемого сырья с учетом перспектив ее развития и ввода новых месторождений. Эта задача может быть решена с применением комплексной модели промысловой подготовки углеводородного сырья, что и определяет актуальность темы диссертации.

Степень разработанности темы исследования посвященные основам разработки и обустройства газовых и газоконденсатных месторождений, в частности, таких, как: Г.Б. Пыхачев, Р.Г. Исаев, В.Н.

Щелкачев, Б.Б. Лапук, Л.С. Лейбензон, M. Muscat, Ш.К. Гимаутдинов, А.Х.

Мирзаджанзаде, О.Л. Кузнецов, К.С. Басниев, А.И. Ширковский, Р.М. ТерСаркисов, Ю.П. Коротаев и других.

Прогнозированию фазового поведения пластовых систем посвящены работы А.И. Гриценко, Х. Азис, Э. Сеттари, А.И. Брусиловского, Г.Р. Гуревича, Б.А. Григорьева, А.А. Герасимова.

Важность системного подхода к проектированию разработки нефтегазоконденсатных месторождений отмечали такие ученые как Н.Г.

Степанов, Н.И. Дубина, А.Л. Хейн, С.Н. Закиров, В.И. Васильев, И.С.

Никоненко, Ю.Н. Васильев.

Анализ литературы по проблематике диссертации показал, что в существующих научных публикациях по теме проектирования и анализа разработки нефтегазоконденсатных месторождений вопросы промысловой подготовки углеводородного сырья освещены недостаточно полно и не позволяют сформировать целостное представление о методах получения подробной информации о составах и распределении компонентов добываемого сырья по продуктам его промысловой подготовки на различных этапах эксплуатации с учетом перспектив развития схемы и ввода новых месторождений.

Разработка методов и средств комплексного мониторинга и прогноза показателей, вариантной проработки и обоснования решений по синхронному нефтегазоконденсатных месторождений для повышения эффективности промысловой подготовки и использования компонентов добываемого сырья.

Основные задачи

исследований (HYSYS, Gibbs, ГазКондНефть), применяемых при проектировании промысловой подготовки углеводородного сырья нефтегазоконденсатных месторождений Западной Сибири.

2. Обоснование основных принципов и разработка эффективных средств комплексного моделирования промысловой подготовки углеводородного сырья.

3. Разработка метода расчета материально-компонентного баланса промысловой подготовки углеводородного сырья на основе функций отбора компонентов.

4. Разработка комплексной модели системы объектов промысловой и централизованной подготовки углеводородного сырья нефтегазоконденсатных месторождений и ее практическая реализация при проектировании разработки месторождений, анализе и развитии комплексной региональной системы подготовки углеводородного сырья на основе синхронизации ввода и развития мощностей по его добыче и промысловой подготовке.

Объект и предмет исследования промысловой подготовки углеводородного сырья нефтегазоконденсатных месторождений Западной Сибири. Предмет исследования – процессы сепарации, деэтанизации и стабилизации добываемого углеводородного сырья, при его промысловой подготовке.

Научная новизна 1. Разработан новый метод расчета материально-компонентных балансов и компонентно-фракционных составов продуктов сепарации и ректификации углеводородных потоков, систем промысловой подготовки углеводородного сырья на основе функций отбора компонентов.

концентраций компонентов добываемого флюида от отношения текущего давления к давлению насыщения начального пластового флюида для прогноза компонентно-фракционных составов добываемых углеводородов в масштабе месторождений.

Теоретическая значимость работы 1. Применительно к проблематике диссертации результативно использован комплекс существующих базовых методов исследования составов добываемого сырья нефтегазоконденсатных месторождений, а также численных методов решения задач моделирования промысловой подготовки углеводородного сырья;

2. Раскрыты проблемы комплексного моделирования промысловой подготовки углеводородного сырья при проектировании и анализе разработки нефтегазоконденсатных месторождений;

3. Изложены положения теории моделирования промысловой подготовки углеводородного сырья с использованием функций отбора компонентов для региональных, технологически связанных систем подготовки;

4. Раскрыты существенные положения комплексного моделирования промысловой подготовки и разработана компьютерная модель комплексной системы промысловой подготовки углеводородного сырья нефтегазоконденсатных месторождений Западной Сибири.

Практическая значимость и реализация добываемого сырья действующих нефтегазоконденсатных месторождений внедрены в ООО «ТюменНИИгипрогаз» для расчетно-технологического мониторинга и прогноза компонентно-фракционных составов фактически добытого сырья, показателей качества промысловых продуктов, используемых при решении плановых и учетных задач.

подготовки жидкого углеводородного сырья ОАО «Газпром» в Тюменской области внедрена в ООО «ТюменНИИгипрогаз» и ООО «Газпром переработка»

для проектирования разработки нефтегазоконденсатных месторождений, выработки управленческих решений по синхронизации ввода новых объектов с имеющимися и перспективными мощностями централизованных установок подготовки конденсата, программами их реконструкции и развития.

3. В работе «Единая технологическая схема разработки залежей углеводородов ачимовской толщи Уренгойского региона» обоснованы мощности и сроки ввода новых объектов по стабилизации и транспорту нефтегазоконденсатного месторождения.

прогнозные выходы продукции стабилизации на 2-3 %.

Методология и методы исследования системного подхода к исследованию тенденций, закономерностей, факторов и условий функционирования и развития региональных, технологически связанных систем промысловой подготовки углеводородного сырья. В работе были использованы такие общенаучные методы как индукция и дедукция, сравнительный анализ, обобщение, ранжирование, а также теоретическое исследование, математическое моделирование изучаемых процессов, графоаналитические подходы и методы.

Положения, выносимые на защиту 1. Новый метод расчета материально-компонентного баланса и компонентно-фракционного состава продуктов сепарации и ректификации углеводородов, основанный на определении и преобразовании термодинамических и статистических функций отбора компонентов.

2. Наличие зависимости коэффициентов изменения концентраций компонентов добываемого флюида от отношения текущего давления к давлению насыщения начального пластового флюида и ее применение для прогноза состава добываемых флюидов по промыслу и выделенным объектам разработки.

Степень достоверности результатов проведенных исследований Теоретическая база построена на известных законах термодинамики, используемых при моделировании промысловой подготовки углеводородного сырья и согласуется с опубликованными данными по теме диссертации.

Основная идея базируется на анализе распределения компонентов добываемого сырья по продуктам промысловой подготовки и выявлении зависимостей, применяемых при прогнозных расчетах балансов, составов и свойств продуктов промысловой подготовки на отдельных объектах и в комплексных схемах. При подготовке работы использовались сравнения авторских данных с производственными, в результате чего установлено совпадение авторских результатов с производственными данными и результатами расчетов с применением имеющихся методик. В работе применены современные методы обработки информации и выполнены вычислительные эксперименты по обоснованию основных принципов и эффективных средств комплексного моделирования промысловой подготовки углеводородного сырья применительно к решению задач проектирования и анализа разработки нефтегазоконденсатных месторождений с применением апробированных методов расчетов и достоверной технологической модели.

Диссертационная работа соответствует паспорту специальности 25.00.17 – Разработка и эксплуатация нефтяных и газовых месторождений: п. – «Научные аспекты и средства обеспечения системного комплексного (мультидисциплинарного) проектирования и мониторинга процессов разработки месторождений углеводородов, эксплуатации подземных хранилищ газа, создаваемых в истощенных месторождениях и водонасыщенных пластах с целью рационального недропользования».

Апробация результатов исследования Основные результаты работы докладывались на: восьмой научнопрактической конференции молодых ученых и специалистов ООО «ТюменНИИгипрогаз» «Проблемы развития газовой промышленности в Западной Сибири» (г. Тюмень, 2004 г.), всероссийской конференции «Менделеевские чтения» (Тюмень, 2005 г.), XIV научно-практической конференции молодых ученых и специалистов ООО «ТюменНИИгипрогаз»

«Проблемы развития газовой промышленности в Западной Сибири» (г.

Тюмень, 2006 г.), региональной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых ТюмГНГУ (г. Тюмень, 2006 г.), заседании секции «Комплексная переработка газа и газового конденсата» Научнотехнического совета ОАО «Газпром» (г. Москва, 2006 г.), международной академической конференции «Состояние, тенденции и проблемы развития нефтегазового потенциала Западной Сибири» (г. Тюмень, 2008 г.), четвертой Всероссийской научно-практической конференции «Современные технологии для ТЭК Западной Сибири» (г. Тюмень, 2010 г.), семинаре по программе научно-технического сотрудничества между ООО «Газпром» и «БАСФ/Винтерсхалл Холдинг» (Мюнстер, Германия, 2012 г.).

Публикации Результаты выполненных исследований отражены в четырнадцати работах, в том числе в пяти изданиях, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки РФ.

Объем и структура работы Диссертация состоит из введения, трех разделов, заключения, списка использованной литературы, включающего 89 наименований. Содержит страниц текста, 43 рисунка, 26 таблиц.

Автор выражает благодарность кандидату технических наук Александру Геннадьевичу Касперовичу за ценные консультации по вопросам балансового моделирования промысловой подготовки углеводородного сырья и повышения эффективности разработки нефтегазоконденсатных месторождений, а также доктору технических наук, профессору Семену Федоровичу Мулявину и доктору геолого-минералогических наук, профессору Алексею Николаевичу Лапердину за ценные замечания, полученные при выполнении работы.

1 АНАЛИЗ ПРАКТИКИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ РАЗРАБОТКИ И

ОБУСТРОЙСТВА НЕФТЕГАЗОКОНДЕНСАТНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ,

ПЛАНИРОВАНИЯ ДОБЫЧИ И ПОДГОТОВКИ УГЛЕВОДОРОДНОГО

нефтегазоконденсатных месторождений совокупность работ, направленных на извлечение из залежи на поверхность газа и газового конденсата (нефти), сбор, учет и промысловую подготовку их для транспорта потребителям. К основным показателям разработки и обустройства месторождений относят большое число разнообразных параметров: количество добывающих и нагнетательных скважин, дебиты скважин, пластовые, забойные и устьевые давления и температуры, число и местоположение групповых пунктов сбора и обработки газа (УКПГ), периоды бескомпрессорной и компрессорной эксплуатации, мощность дожимных и головных компрессорных станций и другие. Рассмотрим существующую практику проектирования разработки газоконденсатных месторождений.

К работам по разработке и обустройству нефтегазоконденсатных месторождений относят весь комплекс мероприятий, направленных на добычу газоконденсатного флюида из пласта и разделение его на товарный газ и конденсат. При проектировании разработки определяются основные параметры, обеспечивающие проведение этих работ. Теоретические основы разработки месторождений опираются на такие научные дисциплины, как промысловая геология и геофизика, подземная гидродинамика, физика нефтяного и газового пласта и другие. Теоретическим вопросам гидродинамики посвящены работы [1], [2], [3], [4], [5], [6], [7]. Физике пласта посвящены книги [8], [9], [10]. Основные уравнения теории разработки газовых и газоконденсатных месторождений приведены в работе [11]. Вопросы размещения скважин, методы определения запасов газа и исследования газоконденсатных месторождений приводятся в работе [12]. Принципы моделирования пластовых процессов, методы повышения углеводородоотдачи продуктивного пласта и продуктивности скважин освящены в работе [13]. Здесь же обобщен опыт разработки газоконденсатных месторождений Тюменской области.

Газосодержащие месторождения делят на два типа: «чисто» газовые, газоконденсатные (ГКМ) и нефтегазоконденсатные (НГКМ). Для первых («чисто» газовых) характерно отсутствие промышленных запасов газового конденсата и, как следствие, практическое отсутствие конденсации жидких углеводородов в пластовых условиях и незначительные изменения состава добываемого газа с начала и до конца разработки. Особенностью же вторых и третьих (ГКМ и НГКМ) является наличие в пластовых флюидах значительных объемов «растворенных в газе» жидких углеводородов, их конденсация в пласте в процессе разработки месторождения, вследствие чего происходят значительные изменения состава добываемого из пласта сырья, особенно в режиме истощения [14]. Теоретические основы проектирования разработки газовых и нефтегазоконденсатных месторождений схожи. Это позволяет использовать при проектировании разработки НГКМ большинство принципов, используемых при проектировании разработки ГМ, но необходимо учитывать и особенности НГКМ. Особенностью нефтегазоконденсатных месторождений являются характерные для них явления ретроградной конденсации – в результате их действия продукция НГКМ и ГКМ постоянно изменяет свой состав (при понижении пластового давления ниже давления начала конденсации, в пласте начинает выпадать конденсат, при этом состав добываемого газа «облегчается»), а коэффициент извлечения конденсата снижается (особенно при разработке на истощение). В процессе разработки НГКМ происходит последовательная смена нескольких этапов: освоения и пробной эксплуатации; нарастающей, максимальной, падающей добычи;

завершающий период [15]. Существует два способа разработки НГКМ – на истощение и с поддержанием пластового давления.

Вплоть до конца 90-х лет XX века основой планирования по газоконденсатным месторождениям являлся план по добыче газа, добыча конденсата являлась производной. В основе этого подхода лежала доминация в газовых ресурсах легких углеводородов. Нефтяная промышленность покрывала потребность в жидких углеводородах. Разработка газоконденсатных месторождений на этом этапе велась на истощение, это обеспечивало длительный период постоянной добычи газа, но приводило к отсутствию периода постоянной добычи конденсата. Кроме того, состав добываемого конденсата претерпевал существенные изменения в результате выпадения в пласте тяжелых углеводородов. Значительное количество конденсата оставалось в пласте, перейдя в жидкую фазу в результате ретроградной конденсации. Обеспечить постоянную добычу конденсата в течение определенного периода можно только в случае разработки месторождений с поддержанием пластового давления. При этом удается достичь значительно большего коэффициента конденсатоотдачи, чем при разработке на истощение [16]. В настоящее время нефтегазоконденсатные месторождения, в основном, разрабатываются без поддержания пластового давления, в режиме истощения.

Моделирование при проектировании разработки месторождений использует уравнения подземной гидродинамики, математики, физики, уравнения теории вероятностей и математической статистики. Основам разработки и обустройства газовых и нефтегазоконденсатных месторождений посвящены труды многих отечественных и зарубежных ученых: Г.Б. Пыхачева, Р.Г. Исаева, В.Н. Щелкачева, Б.Б. Лапука, Л.С. Лейбензона, M. Muscat, Ш.К.

Гимаутдинова, А.Х. Мирзаджанзаде, О.Л. Кузнецова, К.С. Басниева, А.И.

Ширковского, Г.Р. Гуревича, Р.М. Тер-Саркисова, Ю.П. Коротаева, А.Н.

Лапердина, В.Н. Маслова, K. Aziz и других.

организациями на основе данных разведки и опытно-промышленной эксплуатации месторождения, утвержденных в ГКЗ РФ запасов газа и конденсата.

При проектировании разработки месторождений выделяют следующие объекты моделирования [17]:

2) геолого-физическое строение залежей;

3) технологические процессы;

существующими средствами технического оснащения.

В работе K.Aziz [18] выделены следующие модели пласта:

1) математическая модель – составляется на основе системы нелинейных дифференциальных уравнений с начальными и граничными условиями, 2) численная модель – получается путем аппроксимации уравнений, входящих в математическую модель – используется для решения на ЭВМ, 3) машинная модель – программа или система программ для ЭВМ, составленная с целью решения уравнений, входящих в численную модель 4) другие модели - к ним автор относит аналоговые (это электрические модели, в которых электрический потенциал и сила тока являются аналоговыми переменными, эксперименты с такими моделями проводились в 50-60-х годах XX века, в настоящее время такой тип моделей не применяется) и физические (модели пласта, созданные в лабораторных условиях).

В настоящее время модели, используемые в процессе проектирования псевдотрехмерные и трехмерные) и фильтрационные (гидродинамические).

Фильтрационные модели, так же как и геологические, представляют собой двухмерную или трехмерную сеть ячеек, характеризующихся набором идентификаторов и параметров, но включают дополнительно динамические характеристики промысловых процессов (например, выходы продуктов в зависимости от состава сырья) и промысловые данные по скважинам [19].

гидродинамической моделью месторождения. С ее помощью определяют объемы добываемого газа на период разработки газоконденсатного месторождения, падение пластового давления при разработке на истощение, объемы и другие параметры закачиваемого в пласт агента при разработке месторождения с поддержанием пластового давления. Различают три типа гидродинамических моделей [20]:

1) стохастическая (вероятностная) – при ее создании все параметры пласта (пористость, проницаемость и т.д.) принимаются как случайные величины (может быть использована при прогнозировании нефтегазодобычи с применением кривых роста [21]), 2) детерминированная – при создании исходят из предположения, что параметры пласта в каждой точке известны (моделью такого типа пользуются, например, при определении запасов газа и газового конденсата объемным методом [21]), детерминированного типов, в этом случае месторождение делится на зоны по неким критериям, параметры которых можно с достаточной степенью точности, принять равными.

Кроме гидродинамических, в практике проектирования разработки, в экстраполяционные модели (статистические) [17]. Они основаны на использовании ретроспективной информации о показателях разработки и экстраполяции полученных зависимостей на перспективу. Использование таких моделей обеспечивает хорошую сходимость с фактическими показателями разработки, но не позволяет учитывать изменения в системе разработки при проектировании.

месторождения можно выделить следующие этапы [11]:

1) исследование месторождения с целью определения его геологофизических характеристик, составов добываемых продуктов и их балансовых запасов;

2) выбор объектов разработки (или объединение пластов месторождения в объекты);

3) составление геологической модели месторождения;

4) создание гидродинамической модели месторождения на основе геологической;

5) составление нескольких вариантов систем разработки месторождения;

6) расчет технико-экономических показателей (ТЭП) для вариантов;

7) выбор оптимального варианта системы разработки на основе оценки ТЭП каждого из расчетных вариантов.

месторождений определяют и объемы продукции установок промысловой подготовки газа, а также диаметры и протяженности продуктопроводов (для новых месторождений), но при этом практически не учитывается влияние существующую систему промысловой подготовки углеводородного сырья.

моделирования в подразделениях проектных и научных организаций в настоящее время широко применяются специализированные программные комплексы. Наибольшее распространение получили специализированные пакеты программ компаний Roxar (IRAP RMS, TEMPEST, DACQUS), Schlumberger (ECLIPSE, Petrel), Landmark (Nexus, PowerGrid, Vip Reservoir Simulation Suite). Перечисленные программные продукты располагают мощными инструментами моделирования и могут обеспечивать создание и функционирование постоянно действующих геолого-технологических и гидродинамических моделей месторождений.

1.2 Определение состава добываемого флюида и его использование при проектировании разработки месторождений Состав добываемого флюида определяет возможные объемы добычи его компонентов, систему разработки залежи, технологию и балансы их промысловой подготовки и сырьевую ценность для последующей переработки.

Компонентные составы пластовой смеси, газа, конденсата, а также конденсатогазовые факторы (КГФ), потенциальное содержание углеводородов С5+ в извлекаемом из пласта газе и коэффициент конденсатоотдачи для новых месторождений получают в результате промысловых газоконденсатных и лабораторных исследований. Методы газоконденсатных исследований, приводятся в работах [22, 23, 24]. Для действующих месторождений составы добываемых флюидов определяют в результате обследований промысловой технологии с отбором проб товарных продуктов и потоков газа и конденсата по ступеням сепарации, лабораторным определением составов этих потоков и последующей их рекомбинацией пропорционально расходам продуктов на момент обследования. Сложность при этом заключается в том, что входной поток на УКПГ находится в двухфазном виде и отбор пробы на входе установки затруднен (сложность обеспечения качественного отбора представительной пробы многофазного потока при высоком давлении).

Поэтому отбор пробы производят через сепаратор, отдельно отбирая продукты сепарации. После отбора проб конденсата и газа сепарации, пробы анализируют, определяют их состав, а затем, зная соотношение между газом и жидкостью, полученное при сепарации, проводят рекомбинацию составов, получая исходный состав на входе сепаратора.

В состав добываемых флюидов нефтегазоконденсатных месторождений входит огромное число разнообразных компонентов – это различные углеводородные компоненты (парафиновые, нафтеновые и ароматические) и неуглеводородные (азот, сероводород, углекислый газ). Вопросам исследования составов и свойств углеводородного сырья посвящены работы [25, 26, 27]. В составе продукции ГКМ можно условно выделить сухой газ (компоненты С1 – С4 и легкие неуглеводородные) и жидкий углеводородный конденсат (компоненты С5+). Углеводородный конденсат содержит большое число лигроиновые, керосиновые, дизельные и даже остаточные фракции. В работе [12] приводится упрощенный способ определения содержания тяжелых углеводородов в добываемом газе. При таком подходе предполагалось, что в газе три фракции: пропановая, бутановая и газовый бензин, причем последний, для подсчета ресурсов, принимался содержащим 1/3 бутана и 2/3 пентана (по массе). Этот подход очень условен и не дает точного представления о составе тяжелой части добываемого флюида. Однако, такой подход нередко практикуется в подразделениях разработки месторождений проектных месторождений для подсчета запасов и проектов обустройства не определяется детальный состав пластового флюида – ограничиваются определением потенциального содержания углеводородов группы С5+ в отсепарированном газе и сыром конденсате [22]. Одной из причин сложившейся ситуации является то, что гидродинамическое моделирование нефтегазоконденсатных месторождений даже с применением современных вычислительных машин и новейших гидродинамических симуляторов – очень сложный, а потому длительный, процесс, связанный с решением систем дифференциальных уравнений. Уменьшить время расчета помогает сокращение числа компонентов пластового флюида. В наиболее популярном гидродинамическом пакете программ “Eclipse” существует две возможности для этого. Первая – использование так называемой, бинарной модели пластового флюида (симулятор Eclipse Black-Oil) или «модели нелетучей нефти». Моделью «черной нефти» или -моделью называют математическую модель фильтрации трехфазного потока в пласте, записанную с некоторыми предположениями и допущениями. При таком подходе, характеристики пластового флюида задаются небольшим набором параметров, неявно – например, значениями объемных коэффициентов флюидов, значениями вязкостей, плотностей, отношений газ-нефть/нефть-газ – этот подход в основном, применяется при разработке нефтяных месторождений, для которых изменение составов добываемого флюида в процессе разработки месторождения незначительно.

При этом, состав флюида в явном виде, в модели отсутствует. Естественно, моделирование промысловой подготовки УВС и оценка сырьевой ценности для переработки выделенного на промысле газового конденсата на основе результатов таких расчетов невозможны в принципе.

Другим, более детерминированным, подходом является использование композиционной модели пластового флюида с применением симулятора Eclipse-300 (многокомпонентная фильтрация). В этом случае есть возможность задания детального состава пластового флюида, но значительное время выполнения расчетов на симуляторе при этом заставляет сокращать число компонентов до 8-10 штук. Каждому из компонентов присваиваются молекулярная масса, плотность при 20°С, температура кипения. Пример представления состава при гидродинамическом моделировании в Eclipse-300 с использованием композиционной модели пластового флюида представлен в таблице 1.1.

Содержания индивидуальных и псевдокомпонентов в композиционной модели обычно объединяются во фракции. Причем, объединение обычно преследует единственную цель – сокращение общего числа компонентов.

Свойства итоговых фракций при этом обычно усредняются по правилам аддитивности.

Таблица 1.1 – Типичная форма представления состава пластового флюида при композиционном моделировании в симуляторе Eclipse- Очевидно, что и такая форма представления состава малопригодна для моделирования промысловой подготовки УВС и оценки сырьевой ценности для переработки выделенного на промысле газового конденсата. Как показывает практика, разделение состава, представленного в виде таких широких фракций, на узкие фракции и определение их свойств с использованием монотонной аппроксимации дает неадекватные результаты.

Например, расчет выходов продуктов сепарации на основе сокращенного (представленного восемью компонентами) состава дает существенно отличающиеся выходы продуктов по сравнению с расчетом на основе полного состава. Это может объясняться тем, что при сокращении состава объединением узких фракций в более широкие, свойства объединенных фракций рассчитываются по аддитивности. Расчет парожидкостного равновесия при заданных термобарических параметрах в этом случае существенно загрубляется. Кроме того, при промысловой подготовке могут получаться и такие продукты как широкая фракция легких углеводородов (ШФЛУ) и стабильный конденсат (СК), выходы и основные физикохимические свойства которых можно рассчитать, только обладая детальным составом сырьевого потока.

В качестве примера разницы в расчетах промысловой подготовки с использованием разного количества компонентов приведем сравнение расчетных выходов и параметров потоков, полученных на модели сепарации, состоящей из пяти последовательных ступеней. Схема модели процесса сепарации представлена на рисунке 1.1.

представлены в таблице 1.2.

Рисунок 1.1 – Схема модели процесса сепарации для сравнения расчетов В качестве сырьевого потока использовался пластовый флюид одного из ГКМ севера Тюменской области. Расход входного потока составлял 10000 кг/ч.

Начальное давление входного потока составило 30 МПа, при температуре 108°С. В расчетах фазовых превращений использовалось уравнение состояния Пенга-Робинсона. Последовательность расчета была следующей. Сначала содержания компонентов и фракций исходного КФС (69 компонент, таблица 1.3) были сгруппированы в 8 компонентов (H1-H8, таблица 1.4).

Таблица 1.2 – Давления по ступеням сепарации Ступень

I II III IV V

сепарации Давление, МПа Пропорционально содержаниям начальных компонентов и фракций в (температура кипения, молекулярная масса и плотность при с.у., таблица 1.6).

Таблица 1.3 – Содержания компонентов и узких фракций полного Н1 - фракция С1,N2,СО2 46, Н3 - фракция С5-130 11, Н4 - фракция 130-250 8, Н5 - фракция 250-350 5, Н6 - фракция 350-450 3, Н7 - фракция 450-550 2, Н8 - фракция 550-650 0, Остальные свойства фракций, необходимые для характеризации наборов компонентов (с 8 и 69 компонентом) - критические температура и давление, критический объем, ацентрический фактор - были рассчитаны в среде системы моделирования HYSYS по методикам, настроенным по умолчанию. Затем каждый из составов с соответствующими свойствами компонентов и фракций загружался в схему сепарации, созданную в СТМ HYSYS, после чего выполнялся расчет.

Таблица 1.5 – Свойства индивидуальных компонентов и узких фракций Таблица 1.6 – Свойства псевдокомпонентов сокращенного состава сырья В результате расчета определялись температуры по ступеням сепарации, а также выходы продуктов сепарации по каждой ступени. Расчетные значения температуры по ступеням сепарации для вариантов модели с 8 и компонентами представлены в таблице 1.7.

Таблица 1.7 – Расчетные температуры по ступеням сепарации Расчетные выходы углеводородного конденсата для двух вариантов расчета представлены на рисунке 1.2.

ступеням для расчетов с разным количеством компонентов.

Содержание компонентов и фракций, % масс.

Содержание компонентов и фракций, % масс.

5-ступенчатой сепарации с 8 компонентами дают результаты, отличные от расчетов той же модели с 69 компонентами. Так, температура по ступеням сепарации оказывается заметно ниже, чем при использовании детального, 69компонентного состава, а выход жидкости при использовании 8 компонентов углеводородов в газе сепарации по ступеням также оказывается ниже в расчетах с использованием 8-компонентного состава. Это говорит о том, что псевдокомпоненты приводит к погрешностям в термодинамических расчетах процессов сепарации. Следовательно, для расчетов, требующих высокой точности, требуется максимально возможная детализация состава сырья. С другой стороны, использование очень детальных составов в ресурсоемких вычислениях приводит к увеличению времени, затрачиваемого на расчет.

Кроме того, в качестве исходных данных для моделирования промысловой подготовки заказчиком часто приводятся составы УВС с детализацией легкой, газовой, части – до пентана. При этом более высококипящие компоненты представляются в виде одного компонента – фракции «С5+». При этом, для детализации тяжелой части сырья требуются специальные расчеты. Проблеме адекватной замены углеводородов группы С5+ псевдокомпонентами уделяли внимание различные исследователи [28]; [29];

[30]. В работе [31] приводится методика разбивки группы С5+ на компоненты, нефтегазоконденсатных смесях. Первым шагом этой методики является графический способ разбивки группы С5+ на компоненты, на этом шаге в первом приближении дается оценка необходимого числа фракций, а также их свойств и содержания в исследуемой пластовой смеси. Далее, используя аналитическое представление зависимости содержания углеводородов от их молекулярной массы, при помощи ЭВМ составляют набор различных вариантов разбиения, варьируя число фракций и их концентраций. Для полученных вариантов составов рассчитывают давление начала конденсации пластовой смеси с использованием уравнения состояния Пенга-Робинсона.

Выбирается такая разбивка группы С5+ на фракции, при которой расчетное экспериментальным. При таком подходе все свойства фракций (температуры кипения, плотности и критические параметры) являются производными от молекулярной массы компонента.

Детализация состава тяжелой части флюида важна при проектировании технологических схем промысловой подготовки нефтегазоконденсатных флюидов и оценки сырьевой ценности для переработки выделенного на промысле конденсата. Без информации о содержании в добываемом сырье узких (десятиградусных) фракций невозможно создать корректную технологическую модель и достоверно определить объемы и составы продуктов промысловой подготовки. Кроме того, без подробного представления состава газоконденсатного пластового флюида невозможно прогнозировать изменение состава добываемого сырья в динамике разработки месторождения, связанное с фазовыми переходами газ-жидкость в пластовых условиях, точность расчетов которых в основном зависит от степени детализации состава.

промысловой подготовки УВС и прогноза изменения его состава в динамике разработки месторождений оказалась компонентно-фракционная форма представления составов углеводородного сырья и продуктов (табл. 1.8) [32].

В компонентно-фракционном составе (КФС) легкие углеводороды представляются индивидуально. В эту часть собраны следующие углеводороды: метан, этан, пропан, изобутан, н-бутан, изопентан, н-пентан.

Иной подход лежит в основе компонентно-фракционного представления составов. В форме КФС тяжелая часть углеводородного потока представляется в виде узких фракций, первая из которых выкипает в диапазоне 45-60°С, вторая – 60-70°С, и так далее, до конца кипения. Кроме углеводородных компонентов с числом углеродных атомов до пяти, индивидуально в КФС могут быть представлены содержания неуглеводородных компонентов – азота, сероводорода, углекислого газа, гелия и т.д… Таблица 1.8 – Компонентно-фракционная форма представления составов Такая форма представления состава полностью удовлетворяет задачам моделирования промысловой подготовки УВС (включая процессы деэтанизации и стабилизации конденсата) и требованиям методик [33], [34].

Помимо определения состава флюида, необходимо определение свойств каждого из компонентов и фракций, которое также можно получить экспериментально. При использовании современных методик и оборудования, состав тяжелой части флюида можно определить в виде десятиградусных фракций до 700°С. Для большинства расчетов такая точность не обязательна, поэтому в таких случаях фракции, выкипающие свыше 450°С можно объединять в одну фракцию – 450-КК (табл. 1.9). Такая форма представления составов добываемых флюидов полностью удовлетворяет требованиям к исходным данным для моделирования промысловой подготовки УВС и рекомендуется для применения на всех этапах проектирования и анализа разработки месторождений в проектных организациях и аналитических подразделениях производственных предприятий.

Таблица 1.9 - Компонентно-фракционная форма представления составов 1.3 Традиционный подход к планированию добычи и подготовки углеводородного сырья при проектировании разработки нефтегазоконденсатных месторождений разработки НГКМ заключается в определении технологии подготовки газа (для новых месторождений) и прогнозе уровней добычи продукции промысловой подготовки газа – товарного газа и нестабильного (деэтанизированного или стабильного) конденсата на требуемый период разработки. Обычно при этом используются составы пластового флюида, полученные в процессе газоконденсатных исследований, а также прогнозные кривые изменения содержания углеводородов С5+ в добываемом газе от пластового давления.

Прогноз изменения содержания углеводородов С5+ в пластовом газе выполняется на основе данных PVT-эксперимента. Прогнозные зависимости периодически корректируются – для адаптации под фактические данные (в случае ввода в эксплуатацию скважин со значительно отличающимся составом добываемого газа). Исходными данными для прогноза являются результаты исследования скважин на газоконденсатность [35, 36].

При планировании выходов продуктов промысловой подготовки газа часто прибегают к допущениям – так, при прогнозе выходов стабильного конденсата за объем стабильного конденсата, выделяющийся при стабилизации, часто принимают весь объем углеводородов С5+ пластового газа, что некорректно, так как кроме углеводородов С5+, стабильный конденсат содержит и более легкие компоненты, пусть и в меньшем количестве.

Поскольку гидродинамические симуляторы (например, Eclipse) не приспособлены для детальных расчетов установок промысловой подготовки газа, моделирование промысловой подготовки с применением только этих программ, ограничено моделированием сепарации УВС в несколько ступеней (последовательно) с указанием термобарических параметров (давление и температура) по каждой из ступеней. При этом, не удается учесть рецикловые потоки, имеющиеся в схемах подготовки газа, а также невозможно моделировать ректификацию УВС для задач расчета деэтанизации и стабилизации конденсата.

В работе [37, с. 364] предлагается подход к определению выходов НК и СК при различных условиях сепарации в зависимости от содержания углеводородов С1-С4 и С5+ в добываемом газе на основе метода главных компонент. Погрешность по определению массового отношения нестабильного конденсата к газу с применением такого подхода, по оценке авторов [37], составила в среднем 6 %.

В основном, при планировании добычи продуктов промысловой подготовки газа, не используются полные компонентно-фракционные составы пластового газа, что приводит к снижению точности прогноза, недостатку информации для планирования балансов подготовки конденсата на централизованных установках.

1.4 Задача оптимизации системы разработки нефтегазоконденсатных месторождений Основной целью проектирования разработки месторождений является обоснование оптимальной системы разработки месторождения и обустройства промысла. Эта цель труднодостижима, учитывая многофакторность задачи. В разное время решению проблемы оптимизации разработки газовых и нефтегазоконденсатных месторождений были посвящены труды А.М. Кулиева, В.Г. Тагиева, С.Н. Закирова, В.И. Васильева, А.И. Гутникова, Н.Г. Степанова, Н.И.Дубина, Ю.Н.Васильева и других. Ряд авторов ([17, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49]) отмечает у газовых и газоконденсатных месторождений признаки сложных или больших систем, проектирование, анализ и исследование которых требует применения системного подхода. Такой подход требует многоуровневого (иерархического) описания системы месторождения (элементами системы здесь являются пласт, скважина и др.).

Отыскание оптимальной системы разработки месторождения связано с ограничением числа конкурирующих вариантов на основе выбранных критериев. При оптимизации системы разработки месторождения нужно учитывать множество факторов. Авторы работы [38] считают, что недопустимо упрощать оптимизацию, выводя показатели всех целей кроме одной (например, планируемый годовой отбор газа), в разряд жестких ограничений, так как при этом степень выполнения остальных целей необоснованно считается одинаковой для всех вариантов.

А.Л. Хейн применил положения системного анализа к теории проектирования разработки месторождений и предложил для обозначения технологической системы, создаваемой для добычи нефти и газа, термин «рабочая пластовая фильтрационная система» (РПФС) [50]. В составе РПФС автор выделил следующие подсистемы:

1) рабочее тело РПФС, в эту подсистему автор поместил пласт и насыщающие его флюиды;

2) рабочая камера – совокупность материальных тел, внутри которых находится рабочее тело;

3) рабочий агент – физическая субстанция, с помощью которой оказывается воздействие на рабочее тело (столб флюидов, заполняющих ствол скважины);

4) подсистема воздействия – скважины с рабочими агентами;

испытательские скважины с контрольно-измерительной аппаратурой;

6) эксплуатационная подсистема – эксплуатационные скважины и технологические объекты, предназначенные для извлечения соответствующих углеводородов из пласта, 7) подсистема связи между эксплуатационной подсистемой и потребителем продукции РПФС.

К последней подсистеме (подсистеме связи) автор относит комплекс сооружений по сбору, подготовке и транспорту газа и конденсата. Очевидно, что при таком подходе, расчеты промысловой подготовки добываемой продукции скважин исключены из процесса проектирования разработки способность поставки потребителю подготовленной продукции, это свойство характерно для системы в целом. Отдельные подсистемы, входящие в состав РПФС, таким свойством не обладают.

В работе [50] процесс проектирования РПФС делится на следующие этапы:

1) анализ строения и свойств месторождения («заготовки для РПФС», в терминологии автора);

2) определение конструкции и расположения эксплуатационных и наблюдательных скважин;

3) разработка окончательной конструкции проектируемой РПФС, прогноз процессов, сопутствующих ее эксплуатации.

оптимизационной задачи теории разработки месторождений природных газов на основе принципа максимума Понтрягина и метода кратных минимумов.

Предложен функционал для оценки эффективности процесса разработки месторождения, основанный на экономических показателях. То есть, оценивать эффективность разработки месторождения предлагается с помощью математического метода. Однако, управление в сложных условиях с неполной информацией только на основе использования математических моделей, без неэффективным [52] и не все этапы проектирования и управления разработкой месторождения могут быть осуществлены в рамках количественных формальных подходов, часть этапов требует применения экспертных методов, использующих интуицию и субъективные оценки высококвалифицированных специалистов [38]. В работе [52] предлагается при проектировании и управлении разработкой месторождений использовать такие методы системного анализа как декомпозиция и имитационное моделирование – когда в систему объединены взаимодействующие количественные и логические знаковые модели.

компьютерных моделей и постановку экспериментов на них. Такой подход к моделированию является частным случаем математического моделирования.

Первые упоминания термина, по-английски звучащего как «Systems Simulation»

появились в 70-х, начале 80-х [53]. В СССР большой вклад в развитие имитационного моделирования внес Н.П. Бусленко [54]; [55]; [56]. Новый виток популярности, в том числе в России, имитационное моделирование получило с появлением ЭВМ третьего поколения, в 80-х. Первой книгой, посвященной целиком проблеме имитационного моделирования и выпущенной в России стала монография Роберта Шеннона «Имитационное моделирование систем – искусство и наука». [57]. Ее автор так определяет суть имитационного моделирования: «Имитационное моделирование есть процесс конструирования модели реальной системы и постановки экспериментов на этой модели с целью либо понять поведение системы, либо оценить (в рамках ограничений, накладываемых некоторым критерием или совокупностью критериев) различные стратегии, обеспечивающие функционирование данной системы»

[57]. Естественно, с применением компьютерной техники, применять такой подход к моделированию значительно удобнее (необходимо проводить ряд экспериментов с моделью, проще всего делать это на компьютере). В публикациях последних лет термин «имитационное моделирование» трактуется и таким образом: «это разработка и выполнение на компьютере программной системы, отражающей поведение и структуру моделируемого объекта» [58].

имитационному любое моделирование на компьютере. Однако, особенностью имитационного моделирования является учет стохастических процессов, или переменных, изменение которых носит случайный характер.

Имитационное моделирование предлагается использовать для прогноза процесса падения пластового давления и продвижения пластовых вод в месторождение [52], [38], а также – для прогнозирования коэффициента конечной газоотдачи при проектировании разработки газовых месторождений [38]. По мнению авторов работы [38], система имитационного моделирования должна состоять из банка геолого-промысловых данных (динамически обновляемая модель разрабатываемого месторождения) и специального математического обеспечения (модели процессов, происходящих в системе пласт – скважина – газосборные сети и экономико-математические модели), она должна позволять оценивать технико-экономические результаты любого из возможных вариантов разработки. Предлагается использование для выбора наиболее эффективного варианта разработки месторождения комплексной расчетной модели, включающей в себя алгоритмы решения задач теории фильтрации, уравнения, описывающие движение газа в скважинах, газосборных сетях, уравнения, моделирующие процесс обработки газа на УКПГ и компримирования его на ДКС, расчетные соотношения, позволяющие определять все требуемые технико-экономические показатели разработки. В настоящее время, создание и использование такой модели в процессе проектирования разработки месторождений, регламентировано нормативными документами. Рассмотрим эти документы.

1.5 Нормативные акты, регулирующие процесс проектирования разработки нефтегазоконденсатных месторождений Составление проектных документов на разработку газоконденсатных месторождений в настоящее время регламентируется правилами проектирования разработки нефтяных и газонефтяных месторождений [59], утвержденными приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 15 декабря 2009 г. Отдельный документ, регламентирующий проектирование разработки только газоконденсатных месторождений отсутствует. В действующем документе перечислены виды проектных технологических документов на разработку месторождений, существующих на разных этапах разработки – от пробной эксплуатации до авторского надзора, даются рекомендации по их составлению. В частности, при определении показателей разработки месторождений рекомендуется:

1) использовать геолого-фильтрационную модель (ГФМ), 2) выполнять прогноз на весь период разработки для всех видов проектных технологических документов.

нефтегазового месторождения строить постоянно действующие геологотехнологические модели (ПДГТМ) и вести проектирование разработки месторождения с их помощью [60]. Составные части ПДГТМ и указания по их созданию описаны в [61]. Документ [60] описывает ПДГТМ как объемную имитацию месторождения, хранящуюся в памяти компьютера в виде многомерного объекта, позволяющую исследовать и прогнозировать процессы, протекающие при разработке в объеме резервуара, непрерывно уточняющуюся на основе новых данных на протяжении всего периода эксплуатации месторождения. Причем, кроме геологической модели месторождения, ПДГТМ включает в себя базу геологической, геофизической, гидродинамической и промысловой информации, различные модели процессов разработки, программные средства для подсчета балансовых запасов нефти, газа и конденсата, средства для редактирования моделей и уточнения их параметров в процессе освоения и разработки месторождений, программы оптимизации процесса разработки по заданным технологическим и экономическим ограничениям и критериям, а также базу знаний и экспертные системы, применяемые при принятии решений по управлению процессом разработки [60].

Процесс создания ПДГТМ состоит из следующих стадий [60]:

1) исследование месторождения, сбор геологической информации для построения цифровой геологической модели, подсчет запасов, 3) выбор типа и размерности фильтрационной модели, преобразование параметров геологической модели в параметры сетки фильтрационной модели, 4) промысловые и лабораторные исследования, сбор исходных данных для построения фильтрационной модели, 5) создание фильтрационной модели, 6) уточнение параметров фильтрационной модели на основе анализа истории разработки, мероприятий с помощью постоянно действующей модели (ПДГТМ).

Из приведенного списка видно, что ПДГТМ не содержит моделей подготовленной продукции промыслов потребителям. Следовательно, проектирование процесса разработки месторождения с использованием моделирования явлений, происходящих в системе «пласт-скважина» и не дает возможности учесть процессы, происходящие на поверхности.

Более того, во многих регионах, в частности, на севере Западной Сибири, кроме расположенных непосредственно на промыслах объектов централизованные установки подготовки к транспорту и реализации смесей конденсатов, поступающих с ряда месторождений (преимущественно установки деэтанизации и стабилизации конденсата). В таких случаях, в процессе проектирования и анализа разработки месторождений, целесообразно рассматривать не только промысловые объекты отдельных месторождений, но и комплексные системы промысловой подготовки добываемого в регионе сырья, включающие указанные централизованные установки. Естественно, что при вышеизложенном подходе к проектированию разработки месторождений, оказывается не учтенным состояние существующей в регионе комплексной системы промысловой подготовки добываемого сырья, и, соответственно, влияние оптимизированных в системе «пласт-скважина» объемов добываемого сырья на функционирование централизованных установок его подготовки.

1.6 Теоретические основы моделирования технологии подготовки углеводородного сырья В общем случае под моделированием понимается исследование процесса при помощи специально созданного для этой цели устройства – модели. Модель нужна для того, чтобы:

1) понять, как устроен объект: какова его структура, внутренние связи, основные свойства, законы развития, саморазвития и взаимодействия с окружающей средой;

2) научиться управлять объектом или процессом, определять наилучшие способы управления при заданных целях и критериях;

3) прогнозировать прямые и косвенные последствия реализации заданных способов и форм воздействия на объект.

С появлением и развитием электронно-вычислительных устройств, широкое развитие получило математическое моделирование. Преимуществами математического моделирования перед физическим (исследованием на опытных установках) являются:

экономичность (стоимость исследования на математической модели значительно ниже, чем на физической);

возможность моделирования не реализованных в природе объектов;

возможность реализации режимов, опасных или трудновоспроизводимых возможность изменения масштаба времени и др. [63] Моделирование технологии подготовки и переработки углеводородного сырья как отдельное направление существует достаточно давно. Над этим направлением в разное время работали ученые В.С. Бесков, Ю.Л. Вяткин, В.И.

Ионов, Ю.М. Жоров, В.В. Кафаров, В.А. Холоднов и другие ученые. А.И.

Брусиловский внес большой вклад в моделирование процессов фазовых переходов углеводородов, на которых базируются все массообменные процессы промысловой подготовки УВС. В настоящее время в научноисследовательских институтах при моделировании технологии промысловой подготовки и переработки углеводородного сырья применяются специализированные системы технологического моделирования. Основными компонентами современной системы технологического моделирования являются: база данных по индивидуальным компонентам, средства моделирования составов флюидов на основе экспериментальных данных, набор аппаратов, графический интерфейс пользователя, набор инструментов для создания и редактирования технологических схем.

При помощи моделирования технологии промысловой подготовки в настоящее время решается широкий спектр инженерных и прикладных задач [64, 65, 66, 67]. Классификация основных задач с краткими характеристиками представлена в таблице 1.10. Самое популярное направление применения систем технологического моделирования – это предпроектные проработки и проектирование объектов промысловой подготовки. В ходе решения этих задач выполняются детальные расчеты технологических процессов и схем, определяются габаритные размеры и характеристики оборудования под конкретные требования.

При этом, объектом моделирования являются отдельные установки, блоки установок. Так как, в реальности проектируемая установка еще не существует, расчеты в этом случае носят исключительно прогнозный характер (модель используется в режиме прогноза). Основным инструментом для предпроектных и проектных расчетов являются системы технологического моделирования, однако при предпроектных проработках могут использоваться и укрупненные балансовые модели, в частности, для вариантной проработки показателей технологии в динамике эксплуатации.

Таблица 1.10 – Характеристики основных задач моделирования Основные задачи моделирования промысловой подготовки УВС Объекты моделирования Режим моделирования Средства моделирования В условиях производства, моделирование может использоваться при решении задач анализа эффективности действующей технологии и учета добываемого сырья и производимой продукции. При этом, объектами моделирования могут являться отдельные установки и комплексные схемы, объединяющие несколько установок, как расположенных на промыслах, так и централизованных (преимущественно деэтанизации и стабилизации конденсата). При решении аналитических и учетных задач расчеты по модели необходимо проводить в режиме расчетно-технологического мониторинга (РТМ), когда в качестве исходных данных задаются фактические режимные и расходные параметры и результаты аналитического контроля качества потоков установки, которые необходимо воспроизвести на модели с приемлемой точностью. При этом, производится адаптация (настройка) модели на соответствие параметрам и показателям реального процесса, и дополнительно определяется большой объем информации по потокам, которые невозможно или крайне затратно получить прямыми измерениями. На основе полученного комплекса информации и ее детального анализа, можно оценить показатели эффективности действующей технологии. В качестве основного инструмента РТМ должны применяться системы технологического моделирования (СТМ), однако, в зависимости от требуемой детализации, могут использоваться и укрупненные балансовые модели, или комплекс СТМ и балансовых моделей, в частности, если необходимо просчитать полные балансы промысловой подготовки добываемого сырья, включая продукцию централизованных установок деэтанизации и стабилизации конденсата.

периодически проводить детальные обследования технологических установок с отбором и исследованием проб всех потоков. Такие работы позволяют получить наиболее полную информацию о действующей технологии, необходимую для наиболее точной настройки (адаптации) модели. В этом случае, модель используется в режиме обработки результатов обследований, которая, по сути, отличается от режима РТМ гораздо большим объемом исходных данных, что, соответственно, обеспечивает более точную настройку модели для ее последующего использования в режимах РТМ и прогноза.

Следующей задачей моделирования промысловой подготовки является планирование балансов и качества промысловой продукции, которое может осуществляться на производстве (в научно-аналитических центрах), или в научно-исследовательских и проектных организациях на договорной основе. В последнем случае, специализированная организация может выполнять вариантные предплановые расчеты, на основе результатов которых производственная организация выполняет собственно планирование. В этой задаче объектами моделирования могут быть отдельные установки и комплексные схемы промысловой подготовки; режим моделирования – прогноз; инструмент моделирования балансовые модели, поскольку при планировании не требуется, и не эффективно выполнение детальных расчетов оборудования.

моделирования промысловой подготовки является проработка вариантов перспективного развития как отдельных установок, так и комплексных схем.

Эта задача может решаться как на производстве, так и в научноисследовательских и проектных институтах. Соответственно, объектами исследования могут являться и отдельные установки, и комплексные схемы.

Расчеты выполняются в режиме прогноза с помощью балансовой модели, поскольку при многовариантных расчетах на длительную перспективу не требуется, и не эффективно выполнение детальных расчетов оборудования.

Математическое моделирование (здесь и далее пойдет речь именно об углеводородного сырья базируется на известных законах термодинамики и гидравлики, которыми описываются процессы, используемые для разделения добываемого углеводородного сырья (УВС) на продукты требуемых составов и качественных характеристик. К этим процессам относятся: нагрев, охлаждение, теплообмен, сжатие, расширение, массообмен. Для их осуществления используется специальные технологические аппараты, такие как: печи, холодильники (воздушного охлаждения, пропановые и пр.), теплообменники, насосы, компрессоры, детандеры, дроссели, эжекторы, сепараторы, ректификационные колонны.

Для детального моделирования используются специальные методики, технологическом аппарате в зависимости от составов и режимных параметров входящих потоков, соответствующих характеристик аппарата и параметров его управления и регулирования. Т.е. фактически общая модель промысловой подготовки состоит из отдельных моделей технологических аппаратов, связанных между собой углеводородными потоками, проходящими через аппараты в последовательности, определяемой технологической схемой.

При работе модели промысловой подготовки осуществляются расчеты всех аппаратов технологической схемы в той последовательности, в которой через эти аппараты проходит поступающее сырье. На вход модели каждого аппарата поступает информация о расходе, составе и режимных параметрах (давлении, температуре) входящих потоков, используемая в качестве исходных данных. В результате выполненных по модели расчетов определяются такие же характеристики (расходы, составы, режимные параметры, при необходимости физико-химические свойства) выходящих из аппарата потоков, которые далее поступают в следующие по технологической цепочке аппараты. После проведения расчетов всех аппаратов технологической схемы и, соответственно, определения характеристик всех потоков, работа модели завершается.

Если проанализировать функции перечисленных выше процессов и аппаратов, исходя из назначения промысловой технологии (разделение добываемого УВС на продукты требуемых составов и качественных характеристик), то с этой позиции можно условно выделить:

- «основные» процессы и аппараты, непосредственно обеспечивающие разделение сырья на продукты требуемого состава и качества;

необходимые режимные параметры «основных» аппаратов для достижения требуемого качества разделения сырья.

Для достижения цели настоящей работы (разработка методов и средств комплексного мониторинга и прогноза показателей, вариантной проработки и обоснования решений по синхронному развитию систем добычи и подготовки скважинной продукции нефтегазоконденсатных месторождений для повышения эффективности промысловой подготовки и использования компонентов добываемого сырья) первостепенное значение имеет моделирование «основных» процессов и аппаратов. Поэтому далее рассмотрим теоретические основы расчетов массообмена. Методические подходы к расчетам «вспомогательных» процессов не входят в задачу диссертации.

В промысловой подготовке добываемого УВС все массообменные процессы проходят между газовой и жидкой фазами находящихся в аппаратах углеводородных смесей. По сути, массообмен в данном случае заключается во взаимном переходе части легких компонентов из жидкой фазы в газовую, и части тяжелых компонентов из газовой фазы в жидкую. В результате этого в газовой фазе концентрируются наиболее легкие компоненты поступающего в аппарат сырья, а в жидкой фазе – наиболее тяжелые, в чем собственно и заключается цель работы массообменных аппаратов. При этом процессы массобмена газ-жидкость (распределение компонентов между фазами), в первую очередь, определяются закономерностями фазовых равновесий газжидкость. Причем при моделировании обычно допускается достижение фазового равновесия в аппаратах (например, сепараторах) или в их массообменных секциях (на теоретических тарелках ректификационных колонн), т.е. фактически расчет массобмена нередко сводится к расчету фазового равновесия газ-жидкость, или формируется на его основе.

В соответствии с этим, моделирование массообменных процессов и аппаратов основано на различных методах расчета фазового равновесия. Чаще всего для этих целей используют уравнения состояния, описывающие соотношения между параметрами углеводородной многокомпонентной системы в состоянии парожидкостного равновесия. За время, прошедшее с формулировки уравнения состояния Ван-дер-Ваальса, (1873 г.), учеными было предложено большое количество разнообразных уравнений состояния и их модификаций, основные из них - уравнения Редлиха-Квонга, Ли-Кеслера, Соава, Пенга-Робинсона. Подробное описание данных уравнений с модификациями приводится в работе [63].

инженерных расчетов получило уравнение состояния Пенга-Робинсона (1.1).

где p – давление системы; T – абсолютная температура; R – универсальная газовая постоянная; v – мольный объем; a и b – коэффициенты.

Коэффициент a вычисляется из уравнений 1.2-1. критические давление и температура соответственно.

Коэффициент b вычисляется по уравнению 1.7.

Встречающиеся в литературе модификации уравнения Пенга-Робинсона А.И. Брусиловский в работах [27, 63] развил уравнение состояния Пенга-Робинсона, введя новые коэффициенты. Уравнение Брусиловского (1.8) дает лучшую точность при расчетах плотности жидкой фазы по сравнению с уравнением Пенга-Робинсона [68].

где d – коэффициент.

Коэффициенты вычисляются по уравнениям (1.9-1.16):

Решение уравнения состояния позволяет определить составы фаз при заданных термобарических условиях (давлении и температуре) и является отправной точкой для расчета таких характеристик углеводородного сырья, как давление начала конденсации, точка росы по углеводородам. Все современные программные комплексы, предназначенные для моделирования технологии подготовки и переработки УВС, в том или ином виде включают уравнение состояния Пенга-Робинсона. Адекватность уравнения состояния ПенгаРобинсона применительно к расчету процессов подготовки УВС, включая фракционирование, подтверждается в работе [69].

1.7 Требования к исходным данным, используемым при моделировании технологии подготовки углеводородного сырья промысловой подготовки УВС являются расход и состав сырья установки подготовки, свойства компонентов сырьевого потока, схема установки подготовки и параметры работы основного оборудования.

Перечень свойств компонентов и фракций, используемых для расчета парожидкостного равновесия и основных физико-химических характеристик включает молекулярную массу, плотность при стандартных условиях (температуре, равной 20 °С и давлении, равном 0,1013 МПа), температуру кипения, критическую температуру, критическое давление, ацентрический охарактеризовать состав сырья для модели установки, создаваемой в одной из систем технологического моделирования. Стоит отметить, что некоторые системы моделирования не требуют полного перечня перечисленных свойств.

Например, при задании свойств набора компонентов в HYSYS, достаточно ввести некоторые ключевые параметры, остальные система рассчитает на основе заранее выбранных в настройках программы корреляций.

1.8 Основные программные продукты, используемые для моделирования технологии Подготовка сырья нефтегазоконденсатных месторождений Западной Сибири на промыслах осуществляется с применением технологии низкотемпературной сепарации (НТС) либо низкотемпературной абсорбции (НТА). Дальнейшая подготовка нестабильного конденсата с получением деэтанизированного (деметанизированного), стабильного конденсата и широкой фракции легких углеводородов (ШФЛУ) осуществляется на централизованных установках подготовки, вынесенных от промыслов на отдельные технологические площадки. Таким образом, для моделирования объектов подготовки сырья нефтегазоконденсатных месторождений в состав модели должны входить следующие элементы:

- модели элементов разделения/смешения потоков, - модели процессов сепарации, - модели процессов эжекции, - модели процессов абсорбции, - модели процессов ректификации, - модели процессов дросселирования, характеристик углеводородных потоков.

Модели всех перечисленных элементов имеются в ассортименте любой из современных систем технологического моделирования (СТМ), получивших широкое распространение в последнее время в связи с повышением производительности компьютеров. Основные СТМ, используемые при моделировании технологии подготовки УВС в России – HYSYS, Gibbs, ГазКондНефть.

моделирования технологии, в том числе позволяют выбирать требуемые корреляции для расчета характеристик потоков, уравнения состояния и алгоритмы расчета массообменных аппаратов, рассчитывать элементы конструкции аппаратов. Большое значение имеет возможность автоматизации передачи исходных данных из таблиц Excel, а результатов расчетов – обратно в Excel, в разной мере реализованная в каждой из перечисленных систем.

Большим потенциалом для решения нетривиальных задач моделирования обладает наличие возможности подключения пользовательских модулей с моделями аппаратов или методиками расчета свойств, заложенная в Gibbs и HYSYS.

Программная система ГазКондНефть достаточно давно используется российскими компаниями при проведении термодинамических расчетов и хорошо зарекомендовала себя. По мнению большинства специалистов, результаты прогнозирования расхода ингибитора гидратообразования, выполненные с применением данной СТМ, оказываются наиболее близки с экспериментальными данными [70]. В настоящее время большинство СТМ приблизилось к СТМ ГазКондНефть по точности прогноза расхода метанола. К серьезным достоинствам ГазКондНефти следует отнести наличие функции пересчета физико-химических характеристик псевдокомпонентов при смешении потоков, содержащих узкие фракции с идентичными пределами кипения, но имеющими разные свойства (например, конденсаты валанжинских и ачимовских отложений). В результате такого решения, свойства узких фракций потоков гибко меняются и с максимальной точностью отображают реально происходящие в технологической схеме трансформации. В других вышеперечисленных СТМ подобные решения отсутствуют, поэтому приходится при моделировании или использовать усредненные для всей схемы свойства псевдокомпонентов (что снижает точность расчетов), либо увеличивать число псевдокомпонентов путем включения в потоки нескольких узких фракций с идентичными пределами кипения и различными свойствами (что приводит к гораздо более громоздким построениям и увеличению времени расчетов). Положительными особенностями пользовательского интерфейса ГазКондНефти являются широкие возможности по оформлению схемы моделируемой установки (имеются возможности настройки цвета потоков, цвета шрифта, выбора внешнего вида моделей аппаратов), а также по настройке отчета (в одном окне можно выбрать требуемые потоки для отчета, а также интересующие свойства и единицы их измерения).ГазКондНефть обладает наиболее удобным среди перечисленных СТМ интерфейсом утилиты для проверки потоков на наличие гидратов, а также имеет возможность определения места выпадения гидратов в трубопроводе.

Продукт фирмы «ТопЭнергоБизнес» - Gibbs также достаточно известен технологам в нашей стране. Данная СТМ близка по функциям к системе ГазКондНефть. В отличие от ГазКондНефти, Gibbs предоставляет пользователям возможность подключения собственных моделей аппаратов, заранее созданных с применением одной из наиболее распространенных сред программирования. Кроме того, Gibbs обладает моделями аппаратов, предназначенных для решения задач оптимизации – например, подбора значения выбранного параметра одного из аппаратов модели до совпадения расчетного значения спецификации (свойства) потока с заданным значением (в ГазКондНефти такая задача решается лишь частично - для трубопроводных систем). Кроме того, в Gibbs есть возможность корректировать модель вязкости жидкости, что, при наличии требуемых для этого исходных данных, позволяет точнее адаптировать модели трубопроводов к фактическим данным.

Наибольшим количеством функций (а также самой высокой ценой среди перечисленных СТМ) обладает HYSYS, продукт фирмы AspenTech. Данная СТМ содержит множество различных уравнений состояния, доступных для выполнения расчетов фазового равновесия, а также корреляций для расчета основных физико-химических характеристик потоков. Удобным для пользователя преимуществом является принцип расчета, используемый в HYSYS – когда расчет может выполняться как в прямом, так и в обратном направлении. При необходимости, входные переменные могут рассчитываться из известных выходных переменных. При этом, не нужно запускать расчет после каждого изменения параметров – схема автоматически пересчитывается после каждого изменения параметров. В целом, интерфейс HYSYS – самый сложный из перечисленных СТМ, однако его возможности – наиболее широки.

Например, в HYSYS имеется возможность вывода основных результатов расчета в виде таблиц для отдельных аппаратов и потоков схемы, а также с расчетом в этих таблицах пользовательских формул. Возможности по пользовательскому программированию в HYSYS также наиболее развиты – программы для расчета можно составлять, не покидая среду СТМ – в HYSYS встроен интерпретатор и компилятор Visual Basic. Большими возможностями обладает встроенный в HYSYS модуль оптимизации - Adjust, позволяющий подбирать необходимые значения параметров для выполнения заданных условий (спецификаций потоков). У пользователя при использовании Adjust имеется возможность изменения границ изменения параметра, точности решения, выбора метода оптимизации и других настроек. Для решения задач оптимизации расчетных режимов применим и встроенный в HYSYS инструмент «расчетных исследований». Этот инструмент позволяет подобрать требуемое значение параметра (параметр потока либо аппарата) для выполнения заданного условия (свойство какого-либо потока схемы). В отличие от системы Gibbs, HYSYS позволяет подбирать одновременно несколько параметров. Настройке при этом поддаются шаг и диапазон изменения параметров.

1.9 Проблемы и целесообразность использования систем технологического моделирования для сложных комплексных схем промысловой подготовки Вышеперечисленные СТМ обладают огромными возможностями для подробного расчета расходов, составов и физико-химических характеристик всех потоков и параметров оборудования, используемого в установках подготовки УВС. СТМ успешно применяются при выполнении подробных исследований различных технологических схем, проектировании новых и реконструкции действующих технологических объектов, анализе эффективности эксплуатации технологического оборудования. Однако кроме перечисленных направлений, требующих детального моделирования и расчета относительно компактных технологических объектов, существуют укрупненные задачи, такие как производственное планирование и разработка программ перспективного развития и реконструкции региональных систем добычи и промысловой подготовки углеводородного сырья.

Для эффективного решения этих задач необходимо моделирование больших комплексных схем промысловой подготовки добываемого сырья, состоящих, например, из связанных в единую технологическую систему установок нескольких месторождений и централизованных установок завершающей подготовки (деэтанизации и стабилизации) поступающих с месторождений конденсатов. Основным назначением таких комплексных моделей являются многовариантные прогнозные расчеты балансов промысловой подготовки, расходов, составов и физико-химических свойств (ФХС) всех потоков схемы по календарным периодам эксплуатации (месяцам, годам) на перспективу от нескольких лет до нескольких десятков лет.

Эффективность применения СТМ при решении таких задач существенно снижается по следующим причинам.

Прежде всего, при решении подобных укрупненных задач нет необходимости в использовании большей части тех огромных функциональных возможностей, которыми располагают системы моделирования, поскольку для долгосрочного прогнозирования не требуются детальные расчеты всего технологического оборудования, а необходимо лишь просчитать расходы, составы и ФХС потоков, для чего можно использовать обобщенные закономерности, полученные ранее при детальном моделировании отдельных объектов, входящих в комплексную схему. Соответственно, «КПД»

использования СТМ при решении таких задач весьма низок.

Далее, при работе с громоздкими моделями возникают сложности с настройкой (которую нередко требуется проводить для каждого варианта исходных данных) и проведением расчетов, значительно учащаются сбои в их выполнении. Например, итерационные методы расчета ректификационных колонн, заложенные в СТМ, при флуктуациях входных данных работают неустойчиво, могут не находить решения, в результате чего нередко требуется коррекция параметров аппарата для достижения требуемых результатов. В результате, гораздо чаще необходимо вмешательство в ход выполнения расчетов высококвалифицированных специалистов, что увеличивает время и трудоемкость вычислений.

Отрицательным фактором при использовании СТМ для решения укрупненных задач является также и высокая стоимость программного обеспечения (ПО), в связи с чем возникают ограничения по количеству рабочих мест (стоимость лицензии на использование ПО пропорционально количеству предоставляемых рабочих место, каждое из которых защищается с помощью электронного ключа от несанкционированного размножения).Соответственно, в любой организации доступ к использованию СТМ имеет весьма ограниченный круг специалистов, что приводит значительному увеличению времени на многовариантную расчетную проработку укрупненных задач.

В соответствии с изложенным, возникает целесообразность разработки специальных средств укрупненного моделирования больших комплексных схем промысловой подготовки добываемого УВС. Поскольку, как уже упоминалось выше, такие модели предназначены для выполнения преимущественно балансовых расчетов (определения расходов, составов и ФХС потоков), назовем их балансовыми моделями, для отличия от моделей технологических.

Для создания и практического применения балансовых моделей региональных схем промысловой подготовки добываемого сырья газоконденсатных месторождений была разработана специальная методология, основные положения которой и примеры использования приводятся в последующих разделах.

1.10 Традиционный подход к моделированию и прогнозу составов добываемого сырья в динамике разработки месторождения Как уже упоминалось в предыдущих разделах, необходимыми исходными данными для выполнения расчетов промысловой подготовки как отдельных объектов, расположенных на месторождениях, так и комплексных схем, являются составы добываемого сырья нефтегазоконденсатных месторождений.

При этом, для долгосрочных расчетов требуется выполнить прогноз изменения составов добываемого УВС в динамике разработки месторождений. Эта задача осложняется особенностью газоконденсатных месторождений, которая заключается в изменениях составов пластового и добываемого флюидов по мере снижения пластового давления.

Получение информации о составах добываемого УВС входит в задачу специальных методик и моделей. В виду их важности для решения поставленных в настоящей работе задач, ниже рассмотрены основные положения обычно используемых методов.

В качестве исходных данных для определения состава добываемого сырья ГКМ на входе УКПГ обычно используют данные газоконденсатных исследований (ГКИ) или результаты обследований УКПГ. ГКИ проводятся в рамках работ по проектированию разработки месторождений или авторскому сопровождению разработки. Такие исследования проводятся нерегулярно (часто - один раз в год). При этом отобранные на промысле пробы анализируют в лаборатории с применением PVT-установки, которая позволяет имитировать термобарические параметры в пласте. В результате PVT-исследований получают зависимость содержания углеводородов С5+ высшие в пластовом газе от пластового давления (рисунок 1.4). На основе экспериментальных данных о содержании С5+ в газе и соответствующих им пластовых давлениях аналитическим путем подбирается коэффициенты математической функции (полинома), описывающей зависимость изменения содержания углеводородов С5+ в пластовом газе от пластового давления. С получением новых результатов ГКИ функция корректируется (уточняются коэффициенты).

Полученный график используется для прогноза содержания С5+ в пластовом газе. Описанный подход к прогнозу изменения содержания компонентов С5+ в добываемом сырье газоконденсатных месторождений предполагает ряд допущений: газоконденсатная характеристика (ГКХ) строится на основании результатов экспериментальных исследований, которые проводятся редко, исследуются при этом не все скважины, а только некоторые - реперные, таким образом распространение результатов ГКИ на совокупный добываемый флюид носит условный характер.

рассчитываются с применением методики расчета дифференциальной конденсации - CVD (constant volume depletion). Методика имитирует поведение пластового газа в PVT-бомбе в процессе снижения давления при постоянном объеме (процесс отбора газа из пласта).Согласно этой методике, добываемый флюид полностью состоит из газовой фазы пластового флюида – считается, что вся жидкая фаза, образующаяся в пласте в результате ретроградной конденсации при снижении пластового давления, не поступает в добывающие скважины. В результате расчета дифференциальной конденсации получают массив КФС, каждый из составов которого соответствует определенному шагу снижения давления.

Потенциал С5+ в добываемом флюиде, г/ст.м составов добываемого УВС с проектными (прогнозируемыми) показателями разработки по потенциальному содержанию углеводородов С5+. Расчет проводится с помощью интерполяции массива составов отводимой из пласта газовой фазы по проектным значениям потенциалов С5+ на каждый год разработки. Зная прогнозное потенциальное содержание С5+ в добываемом газе на заданный период времени (из показателей разработки), выбирают соответствующие содержания компонентов и фракций из массива КФС (рисунок 1.5).

Экспериментально изменение КФС пластового флюида при снижении давления можно определить в ходе PVT-эксперимента. Такие эксперименты регулярно проводятся в ООО «ТюменНИИгипрогаз» и других проектных институтах. Анализ результатов таких экспериментов показал значительную расчетными.

Содержание компонентов и 10-ти градусных дифференциальной конденсации дают меньшее содержание компонентов С5+ высшие в составах, чем эксперимент. Пример разницы между расчетными составами, полученными по методике дифференциальной конденсации и составами, полученными в результате PVT-эксперимента для одних и тех же давлений представлен на рисунке 1.6. Расчетные относительные отклонения расчетных содержаний компонентов от экспериментальных представлены на рисунке 1.7.

Причинами отклонений могут быть возможные погрешности определения мольной доли и составов газовой и жидкой фаз при расчетах по уравнению состояния – известно, что при давлении и температуре, близких к критическим, решение уравнения состояния неустойчиво. Вторым фактором ошибок может быть погрешность расчетного определения плотности жидкой фазы по уравнениям состояния либо корреляциям с использованием расчета по аддитивности.

Содержание компонентов и 10-ти градусных Рисунок 1.6 – Сравнение составов, полученных в результате PVTэксперимента с расчетными по методике Анализ результатов прогнозных расчетов, полученных в разных приведен в [74].

Относительные отклонения содержания компонентов и Рисунок 1.7 – Относительные отклонения расчетных составов от Обобщая анализ методов прогнозных расчетов КФС добываемого моделированию КФС добываемого флюида ГКМ включает некоторые допущения (в качестве исходных данных используются данные редко выполняемых газоконденсатных исследований, исследованиями охватывается лишь часть скважин), не всегда адекватен экспериментальным данным (рассчитанные по методике дифференциальной конденсации прогнозные составы сырья имеют более низкое содержание тяжелых фракций, выкипающих свыше 150°С) и требует совершенствования.

Критический анализ опыта планирования добычи и промысловой месторождений и нормативных документов, регламентирующих этот процесс, показал:

1) Описанные в литературе и регламентируемые нормативными документами схемы проектирования разработки не предполагают расчетов всего углеводородного сырья при принятии решений по разработке новых месторождений. Это может приводить к проблемам несинхронного развития добычи УВС и загрузки мощностей централизованных установок подготовки к транспорту смеси конденсатов расположенных в регионе месторождений, а также с реализацией подготовленного конденсата в виду отсутствия мощностей по его транспорту и переработке, либо несоответствия его качества нормативным требованиям к сырью или техническим характеристикам объектов транспорта и переработки (например, данные проблемы характерны для месторождений севера Западной Сибири в связи с развитием добычи тяжелого парафинистого УВС Ачимовских отложений).

использование композиционной модели пластового флюида не дает возможности адекватно определить подробный состав добываемого сырья, требуемый для прогнозирования его изменения в динамике разработки месторождений и моделирования систем промысловой подготовки.

Соответственно, не учитывается влияние состава добываемого на месторождении сырья на балансы и качество продуктов его промысловой подготовки, влияние эксплуатации отдельных месторождений на составы и балансовые выходы продуктов централизованных установок промысловой подготовки смесей конденсатов, оценку сырьевой ценности для переработки подготовленного конденсата и условия его транспорта потребителям. Это является существенным фактором риска снижения эффективности как разработки данного месторождения, так и эксплуатации действующей в регионе системы в целом по вышеизложенным причинам.

3) Анализ имеющихся систем технологического моделирования (HYSYS, Gibbs, ГазКондНефть), применяемых для расчета промысловой подготовки продукции газоконденсатных месторождений, выявил особенности, осложняющие их применение для разработки сложных комплексных схем и выполнения по ним многовариантных многопериодных балансовых расчетов.

4) Выявленные недостатки традиционного подхода к прогнозным расчетам КФС добываемого газа ГКМ и балансов его подготовки на промысле свидетельствуют о необходимости совершенствования имеющихся методик соответствующих расчетов и создания требуемых для этого программных средств.  5) Для повышения степени обоснованности выбора вариантов разработки отдельных месторождений и применяемой на них промысловой технологии, синхронизации развития добычи УВС и централизованных установок деэтанизации и стабилизации конденсата в регионе, а также для более подробного и достоверного анализа разработки месторождений предлагается применение комплексной модели промысловой подготовки углеводородного сырья (представляющей собой комплекс связанных моделей региональных установок подготовки газа, нефти и централизованных установок подготовки конденсата). Такая модель предназначена для значительного расширения объема и повышения качества согласованной с показателями разработки информации о добываемом сырье, потоках и продуктах промысловых установок разрабатываемых месторождений и централизованных установок деэтанизации и стабилизации смесей конденсатов. Создание модели направлено на информационное обеспечение решения задач проектирования и мониторинга разработки, учета, текущего и перспективного и планирования добычи и промысловой подготовки углеводородного сырья, что и определяет актуальность темы диссертации.

2 РАЗРАБОТКА КОМПЛЕКСНОЙ МОДЕЛИ ПРОМЫСЛОВОЙ

ПОДГОТОВКИ УГЛЕВОДОРОДНОГО СЫРЬЯ ОАО «ГАЗПРОМ» В

ТЮМЕНСКОЙ ОБЛАСТИ

2.1 Постановка задачи промысловые объекты подготовки газа и нефти и централизованные установки подготовки конденсата, является комплекс подготовки УВС ОАО «Газпром» в Тюменской области. Условная схема комплекса представлена на рисунке 2.1.

Особенностью данного комплекса является тот факт, что подготовка УВС осуществляется в несколько ступеней и эти ступени разнесены друг от друга территориально. Выделение централизованных установок подготовки конденсата обусловлено экономическими соображениями (экономией капитальных вложений). В результате, подготовка УВС с получением НК (реже - ДК) осуществляется на индивидуальных промыслах, а дальнейшая подготовка с получением стабильного конденсата – на централизованных установках.

На рисунке 2.1, демонстрирующем вид условной схемы комплекса ОАО «Газпром» по подготовке УВС в Тюменской области, показаны ограничения, существующие в схеме – это ограничения по загрузке централизованных установок в целом, а также по приему тяжелого сырья на централизованные установки подготовки. Ввиду большого количества взаимозависимых параметров (различные составы и объемы сырья с разных промыслов, изменяющиеся в зависимости от составов сырья балансы промысловых и централизованных установок, технологические ограничения различных технологических переделов) определение сырьевой базы централизованных установок подготовки конденсата и программы развития их мощностей синхронно развитию объектов добычи УВС – довольно сложная задача. Эта задача не решается путем простого сложения и разделения объемов добываемого сырья и сравнения объемов полученных потоков с мощностями действующих установок в динамике эксплуатации по следующим причинам:

НК ачимовский (5 ГКП)  НК валанжинский (9 ГКП)  Уренгой  Ограничение по приему  тяжелого сырья  Рисунок 2.1 – Условная схема комплекса ОАО «Газпром» по подготовке 1) объемы и составы направляемых с месторождений и поступающих на централизованные установки потоков зависят от переменных объемов и составов добываемого сырья и могут быть определены лишь с помощью расчетов МКБ промысловой подготовки на всех месторождениях;

2) переменные объемы и составы сырьевых потоков стабилизации изменяющихся в зависимости от переменных составов сырьевой смеси (п.1) и двух независимых ограничений, и, соответственно, могут быть определены балансировкой потоков входящего сырья для выполнения накладываемых ограничениями условий;