PHẦN MỞ ĐẦU Việc ước tính lượng hydrocacbon còn lại tại chỗ và trữ lượng cho các vỉa chứa dầu khí là một yêu cầu cấp thiết, từ khi phát hiện đến khi phát triển và trong suốt quá trình khai thác. Có rất nhiều cách tiếp cận đã được sử dụng khi ngành dầu khí phát triển và các phương pháp luận bổ sung để phân tích dữ liệu khai thác đã được cập nhật. Nói chung, đây là những nghiên cứu về tương tự thể tích, mô phỏng vỉa chứa, cân bằng vật chất và tính toán tầng chứa nước, mô hình phân tích dịch chuyển và phân tích đường cong suy giảm. Mô phỏng vỉa chứa ngày nay là tiêu chuẩn được sử dụng bởi ngành công nghiệp dầu khí, để hỗ trợ lập kế hoạch phát triển: kế hoạch giếng - số lượng, loại, vị trí trong vỉa chứa và thời gian/ giai đoạn; dự báo sản lượng; và thu hồi dầu tăng cường.
Tuy nhiên, mô phỏng vỉa chứa tốn nhiều công sức và thời gian, chưa kể phức tạp và đòi hỏi dữ liệu đầu vào toàn diện (địa chất) khi nghiên cứu toàn bộ tình hình vỉa chứa thực (mô hình thực địa đầy đủ), để xây dựng mô hình phù hợp đại diện cho vỉa chứa thực. Một cách tiếp cận cụ thể hơn, phù hợp với mục đích, không dựa trực tiếp vào đặc điểm địa chất là Phân tích đường cong suy giảm (DCA). Phân tích được thực hiện bằng cách tìm ra xu hướng suy giảm trong quá trình khai thác của giếng và "ngoại suy" xu hướng để xác định trữ lượng còn lại và kế hoạch phát triển mỏ trong tương lai. Ban đầu, DCA liên quan đến việc xác định sự sụt giảm cụ thể từ các biểu đồ đặc trưng, xác định các mối quan hệ hàm mũ, hypebol hoặc điều hòa, được mô tả trong phần sau của luận văn.
Sau đó, các giải pháp tổng quát hơn đã được đưa ra, dựa trên những cân nhắc lý thuyết nhiều hơn và khái niệm “đường cong loại” dẫn đến một DCA toàn diện hơn. Một bộ công cụ khác để xác minh hiệu suất của vỉa chứa có liên quan đến các mô hình di chuyển của chất lưu trong vỉa (to analytical displacement models). Sau đó, cách tiếp cận này có thể được sử dụng bổ sung cho DCA, để xác minh khả năng thu hồi dầu từ mô hình mô phỏng vỉa chứa. Các kỹ thuật này tuân theo các phương pháp nổi tiếng của Buckley-Leverett, Welge và Dietz (Dake, 1977).
Các phương 1 LUẬN VĂN THẠC SĨ pháp luận này cũng đã được mở rộng, như được mô tả trong các bài báo gần đây hơn. [1] Các công cụ được đề cập ở trên: mô phỏng vỉa, DCA và mô hình phân tích dịch chuyển sau đó có thể được sử dụng để nghiên cứu khái niệm các tình huống vỉa khác nhau, trong đó hiệu suất của vỉa và khả năng thu hồi dầu phụ thuộc vào một loạt các thông số lưu động, chẳng hạn như độ thấm tương đối và tính chất của chất lưu (đặc biệt là dầu độ nhớt), độ nghiêng của thành hệ và các thông số khác. Các nghiên cứu về đặc tính chất lưu và các thông số của thành hệ rất hữu ích trước khi bắt tay vào nghiên cứu các tình huống thực tế của vỉa chứa. Tình hình nghiên cứu trên thế giới và trong nước 1.
Tình hình nghiên cứu trong nước Do ngành công nghiệp dầu khí ở trong nước còn non trẻ, các công trình nghiên cứu mỏ dầu khí nói chung mới được bắt đầu từ những năm 1960 của thế kỷ trước, các nghiêng cứu về tính toán độ suy giảm sản lượng bằng phương pháp đường cong suy giảm chưa được quan tâm đúng mức. Một số nghiêng cứu trong nước gần đây đã quan tâm sâu hơn về sử dụng các nguyên lí của Arps cũng như của Buckley để tính toán nhanh các bài toán trữ lượng. Trong bài báo” PHÁT TRIỂN MÔ HÌNH DỰ BÁO KHAI THÁC CHO CÁC GIẾNG DẦU KHÍ” năm 2019 Nguyễn Văn Hùng và Lê Phúc Nguyên đã đề xuất mô hình mô phỏng cải tiến để phân tích lưu lượng khai thác vì mô hình dự báo truyền thống có nhiều sai sót. các mô hình dự báo truyền thống có nhiều nhược điểm v.
trong quá trình khai thác nhiệt độ và áp suất luôn thay đổi sau thời gian nhất định. Ngoài ra, trong quá trình vận hành giếng kích thước hay độ mở van (choke) cũng là yếu tố quan trọng trong việc xác định lưu lượng khai thác. Công tác phân tích số liệu khai thác và dự báo yêu cầu tiến hành trên số liệu khai thác thực, ở trạng thái động, nên kết quả sẽ phản ánh chính xác hiện trạng khai thác và đặc tính vỉa thay đổi. Ngoài ra, việc phân tích số liệu dựa trên các hàm luan hệ còn dựa nhiều trên tính chủ quan của người phân tích, điều này ảnh hưởng không nhỏ đến kết quả phân tích.
Phương pháp mới do nhóm tác giả đề xuất dựa trên phân tích 2 LUẬN VĂN THẠC SĨ thông số vận hành và số liệu đầy đủ của các mỏ trên thế giới cho kết quả với tính chính xác khớp lịch sử cao R2 = 0,93, trong khi kết quả tốt nhất của phương pháp Arps đối với hàm mũ chỉ cho R2 = 0,85. Dự báo khai thác lưu lượng lỏng sau 365 ngày khai thác chỉ ra sự suy giảm 82,7% so với thời điểm ban đầu. [2] Tiếp theo đó trong xuất bản của mình Trần Đăng Tú và đông tác giả trong bài báo “NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN HỌC MÁY ĐỂ DỰ BÁO KHAI THÁC CHO ĐỐI TƯỢNG MÓNG NỨT NẺ, MỎ BẠCH HỔ” Bài báo giới thiệu khả năng ứng dụng thuật toán học máy để dự báo khai thác cho đối tượng móng mỏ Bạch Hổ. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô h.nh mạng neural nhân tạo (artificial neural network - ANN) sử dụng thuật toán lan truyền ngược và mô hình tăng trưởng.
Các phương pháp truyền thống sử dụng trong dự báo khai thác như phân tích đường cong suy giảm (DCA) và mô hình mô phỏng thủy động lực cho thấy hiệu quả rõrệt đối với các đối tượng trầm tích hạt vụn như cát kết. Tuy nhiên, dự báo khai thác sử dụng các phương pháp trên cho thấy một số nhược điểm đối với đối tượng móng nứt nẻ do đòi hỏi nhiều thời gian cho việc xây dựng, hiệu chỉnh từ mô h.nh địa chất tới thủy động lực học, xây dựng các kịch bản phát triển khác nhau. Hơn nữa, móng nứt nẻ là đối tượng địa chất phức tạp, khó dự báo các đặc điểm địa chất, do vậy kết quả dự báo có thể không tin cậy do phụ thuộc nhiều thông số không chắc chắn. logistic (logistics growth model - LGM) sử dụng thuật toán tối ưu đ.
nâng cao khả năng dự báo khai thác với mức độ chính xác cao. Tình hình nghiên cứu trên thế giới Xác định quá trình sụt giảm sản lượng trong tương lai của giếng là một trong những vấn đề cơ bản nhất mà một kỹ sư dầu khí phải đối mặt. Như đã đề cập ở trên, trong các giai đoạn khác nhau của vỉa, các kỹ thuật khác nhau được sử dụng. Trong khi tính toán thể tích là quan trọng trong giai đoạn đầu của quá trình phát triển mỏ, cân bằng vật chất và DCA trở nên quan trọng hơn về sau, đặc biệt đối với các mỏ đã bước vào trong giai đoạn khai thác.
Một trong những điểm mạnh của DCA là tính 3 LUẬN VĂN THẠC SĨ đơn giản và kiến thức tương đối ít về đặc tính của thành hệ. Do đó, khả năng “ngoại suy” xu hướng sụt giảm sản lượng cho một giếng đang khai thác có thể giúp ích đáng kể. Phương pháp đơn giản và dễ sử dụng nhất là vẽ biểu đồ lưu lượng khai thác so với sản lượng tích lũy, mở rộng xu hướng tuyến tính (giả sử áp dụng sự suy giảm exponential) đến giới hạn kinh tế và xác định lượng dự trữ còn lại. Khái niệm cơ bản về DCA đã được phát triển từ việc quan sát các xu hướng khai thác thực tế tại mỏ trong nhiều thập kỷ.
Phương pháp luận DCA và thuật ngữ lần đầu tiên được Arps tóm tắt trong một bài báo (1944). Trong bài báo này, tác giả đề cập đến ba dạng suy giảm khai thác: exponential, hypebol và điều hòa. Trong phần đầu của bài báo, ông nói rằng khái niệm DCA chỉ áp dụng bất cứ khi nào các giếng đang khai thác ở công suất nhất định và cho thấy lưu lượng suy giảm trong điều kiện dòng chảy trạng thái giả ổn định, ngụ ý rằng phương pháp này không thể áp dụng trong thời gian bắt đầu khai thác khi giếng trong điều kiện dòng chảy nhất thời. Ta kết luận rằng các đường cong suy giảm hàm mũ, hyperbolic và hài hòa được phân biệt bởi các mối quan hệ thực nghiệm tồn tại giữa lưu lượng giảm sản lượng, thời gian, sản lượng tích lũy và tỷ lệ phần trăm suy giảm đối với giếng (hoặc vỉa chứa).
Arps cũng đưa ra các định nghĩa mới về số mũ suy giảm “b” cho sự suy giảm exponential và hypebol, cũng như tỷ lệ ban đầu Di và tỷ lệ suy giảm D, đồng thời đưa ra các mối quan hệ toán học giữa tỷ lệ thời gian, tỷ lệ tích lũy và tỷ lệ phần trăm suy giảm cho suy giảm hypebol và điều hòa. [2] Mannon (1965) đã áp dụng Phân tích đường cong suy giảm do Arps giới thiệu để dự đoán sản lượng dầu trong tương lai. Tác giả cũng sửa đổi tỷ lệ tổn thất “a” được sử dụng cho các đường cong suy giảm theo hàm mũ và suy giảm theo số mũ “b” cho các đường suy giảm hyperbolic. Ông vẽ biểu đồ dữ liệu lịch sử khai thác từ một giếng hoặc một nhóm giếng theo tọa độ hình log- log, hoặc semi log nhằm cố gắng phát hiện các xu hướng để ước tính hiệu suất trong tương lai.
[5] Một bước tới hạnthực sự đã đến khi Fetkovich (1980) đưa ra các khái niệm mới cho DCA. Nói chung, ông đã giải các phương trình bằng cách sử dụng phân tích vô hướng, tạo ra một tập hợp các đường cong ứng với các mốc thời gian nhất định và 4 LUẬN VĂN THẠC SĨ kết hợp kết quả của mình với kết quả của Arps, có thể áp dụng với các dạng dòng chảy ở trạng thái giả ổn định. Do đó, các đường cong kiểu chung như vậy có thể bao hàm toàn bộ vòng đời khai thác của giếng. Để xác định bản chất của suy giảm sản lượng và các hằng số suy giảm liên quan: qi, Di và “b”; Fetkovich xác định mối quan hệ giữa số mũ suy giảm, và các đặc tính của vỉa chứa và chất lỏng.
Theo nghiên cứu của ông, giá trị “b” thay đổi tùy theo cơ chế truyền động phổ biến trong một vỉa chứa cụ thể.