Посмотреть текст статьи

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДАННЫХ КАРОТАЖА РАЗВЕДЫВАТЕЛЬНЫХ СКВАЖИН ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ХАРАКТЕРИСТИК МЕСТОРОЖДЕНИЙ НЕФТИ И ГАЗА

USING LOGGING DATA FROM EXPLORATION WELLS TO DETERMINE THE CHARACTERISTICS OF OIL AND GAS FIELDS

 

Балабуха Алексей Владимирович – аспирант, Дальневосточный федеральный университет  email: balabukha.av@dvfu.ru

Глушан Павел Владимирович – аспирант, Дальневосточный федеральный университет  email: glushan.pv@dvfu.ru

Гулая Юлия Васильевна – аспирант, Дальневосточный федеральный университет  email: gulaia.uv@dvfu.ru

Научный руководитель: Гульков Александр Нефёдович – профессор, д.т.н., Дальневосточный федеральный университет  email: gulkov.an@dvfu.ru

 

Balabukha Alexey Vladimirovich – postgraduate student, Far Eastern Federal University email: balabukha.av@dvfu.ru

Pavel Vladimirovich Glushan – Postgraduate student, Far Eastern Federal University email: glushan.pv@dvfu.ru

Gulaya Yulia Vasilyevna – postgraduate student, Far Eastern Federal University, email: gulaia.uv@dvfu.ru

Scientific supervisor: Gulkov Alexander Nefedovich – Professor, Doctor of Technical Sciences, Far Eastern Federal University email: gulkov.an@dvfu.ru

 

Аннотация. Данные исследований скважин после бурения включают в себя широкий спектр различных измерений как, например, каротаж во время бурения (measurement-while-drilling MWD), стандартные методы каротажа скважин и исследования бурового раствора. Данные исследований скважин используются для глубокого изучения месторождения. Технологии скважинного каротажа постоянно совершенствуются для того, чтобы удовлетворить постоянно растущую потребность в более точных данных прогнозов характеристик месторождений. В последние годы многие современные разработки нашли свое коммерческое применение для решения описанных выше задач. В представленной работе описывается ряд современных исследований и инноваций, а также выдвигаются предположения о будущих тенденциях в отрасли.

Annotation. The data from post-drilling well surveys include a wide range of different measurements, such as logging during drilling (measurement-while-drilling MWD), standard well logging methods and drilling mud studies. Well research data is used for in-depth study of the field. Borehole logging technologies are constantly being improved in order to meet the ever-growing need for more accurate data forecasts of field characteristics. In recent years, many modern developments have found their commercial application to solve the tasks described above. The presented paper describes a number of current research and innovations, as well as makes assumptions about future trends in the industry.

Ключевые слова: Скважинный каротаж, обогащение данных, измерение сопротивления пород, каротаж потенциала собственной поляризации, акустический каротаж, пористость.

Keywords: Downhole logging, data enrichment, rock resistance measurement, self-polarization potential logging, acoustic logging, porosity.

Список использованной литературы:

1. Алексеев А.Д., Аниськин А.А., Волокитин Я.Е., и др. Опыт и перспективы применения современных комплексов ГИС И ГДИС на месторождениях Салымской группы // Инженерная практика. 2011, № 11–12.
2. Давыдов В.А. Сейсмоэлектрические исследования на грунтовой плотине – Институт геофизики им. Ю.П. Булашевича УрО РАН. Екатеринбург // Уральский геофизический вестник. 2020. № 4 (42). DOI: 10.25698/UGV.2020.4.4.21.
3. Thomas A. Essentials of Polymer Flooding Technique. April 2019, Wiley –ISBN:9781119537588.
4. Салаватов Т.Ш., Абдуллаев М.К., Гараев Р.Г., и др. Способ повышения производительности скважин применением термохимической обработки призабойной зоны пласта // Научное обозрение. 2016, №9. C. 61–69.
5. Казначеев П.А., Камшилин А.Н. Нелинейные механоэлектрические преобразования в пористых средах: теоретические предпосылки // Горный информационно аналитический бюллетень. 2019. № 7. С. 83–103. DOI: 10.25018/0236-1493-2019-07-0-83-103.
6. Hinestrosa JML, Masalmeh K, Xu S, et al, 2021. Analysis of the World’s First Polymer Injectivity Test in a Carbonate Reservoir Under Extreme Harsh Conditions in ADNOC’s Reservoirs. DOI: 10.2118/207991-MS.
7. Майоров К.Н. Применение алгоритмов машинного обучения для решения задач нефтегазовой сферы // Интеллектуальные системы в производстве. 2021. Т. 19. № 3. С. 55-64. DOI: 10.22213/2410-9304-2021-3-55-64

List of used literature:

1. Alekseev A.D., Aniskin A.A., Volokitin Ya.E., etc. Experience and prospects of using modern GIS and GDIS complexes in the fields of the Salym Group // Engineering practice. 2011, No. 11-12.
2. Davydov V.A. Seismoelectric research on a ground dam – Y.P. Bulashevich Institute of Geophysics, Ural Branch of the Russian Academy of Sciences. Yekaterinburg // Ural Geophysical Bulletin. 2020. № 4 (42). DOI: 10.25698/UGV.2020.4.4.21.
3. Thomas A. Essentials of Polymer Flooding Technique. April 2019, Wiley –ISBN:9781119537588.
4. Salavatov T.Sh., Abdullaev M.K., Garaev R.G., et al. A method for increasing the productivity of wells using thermochemical treatment of the bottomhole formation zone // Scientific Review. 2016, No.9. C. 61-69.
5. Kaznacheev P.A., Kamshilin A.N. Nonlinear mechanoelectric transformations in porous media: theoretical prerequisites // Mining information Analytical Bulletin. 2019. No. 7. pp. 83-103. DOI: 10.25018/0236-1493-2019-07-0-83-103.
6. Hinestrosa JML, Masalmeh K, Xu S, et al, 2021. Analysis of the World’s First Polymer Injectivity Test in a Carbonate Reservoir Under Extreme Harsh Conditions in ADNOC’s Reservoirs. D031S068R001. DOI: 10.2118/207991-MS.
7. Mayorov K.N. Application of machine learning algorithms to solve problems in the oil and gas sector // Intelligent systems in production. Vol. 19. No. 3. pp. 55-64. DOI: 10.22213/2410-9304-2021-3-55-64