ВВЕДЕНИЕ
Разработка групп нефтяных месторождений сопряжена с накоплением неопределенностей на всех этапах – от сейсмической интерпретации до построения гидродинамических моделей. Классические подходы используют единый «наилучший» вариант параметров, что ведет к систематической погрешности прогнозов и субоптимальным проектным решениям. В работе предлагается интегрированная система, позволяющая не только учитывать неопределенность, но и верифицировать результаты по фактическим данным в автоматическом режиме.
ПРОБЛЕМАТИКА И ПРЕДЛАГАЕМЫЙ ПОДХОД
Проблематика моделирования разработки групп нефтяных месторождений обусловлена высокой неопределенностью исходных данных. Основные источники неопределенности: вариативность фильтрационно-емкостных свойств (коэффициент вариации проницаемости достигает 70-80%), погрешности начальных геологических запасов (до ±30%), а также неоднозначность относительных фазовых проницаемостей [1]. Традиционные детерминированные подходы игнорируют эти факторы, что приводит к систематическим ошибкам прогноза и субоптимальным проектным решениям.
Предлагаемый подход заключается в использовании интегрированной системы, включающей три модуля. Первый модуль — генерация сценариев (латинский гиперкуб, метод Монте-Карло) — формирует ансамбль из 200 реализаций параметров. Второй модуль — гидродинамическое моделирование на базе локального симулятора с автоматическим распараллеливанием. Третий модуль — верификация и калибровка, которая обеспечивает сравнение прогнозных профилей дебита и обводненности с фактическими данными за 3 года и байесовское обновление распределений параметров [2].
Результаты верификации. Апробация проведена на группе из трех месторождений (65 скважин). Ключевые результаты: доверительные интервалы прогнозов добычи нефти сократились на 28% по сравнению с традиционным детерминированным подходом; оптимизация расположения 7 новых скважин по критерию максимина позволила избежать убыточных вариантов с вероятностью 12%; расхождение между прогнозной и фактической обводненностью через 2 года не превысило 5% против 18% при использовании единственной модели [3]; систематическая ошибка прогноза снижается с 9% до 3,5% после байесовской калибровки по первым 12 месяцам эксплуатации.
Практическая значимость и масштабирование. Внедрение системы позволяет отбирать робастные сценарии разработки, устойчивые к вариации исходных данных; ранжировать неопределенности и планировать дополнительные исследования (ГИС, отбор керна) для наиболее значимых параметров; автоматически перестраивать модель при поступлении новых данных [4]. При масштабировании на 5 кластеров месторождений (более 200 скважин) ожидаемый экономический эффект — сокращение неэффективных капитальных вложений на 15-20% за счет отказа от «оптимистичных» сценариев. Развитие подхода связано с внедрением нейросетевых суррогатных моделей и созданием цифровых двойников групп месторождений с обратной связью по данным реального времени [5].
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Интегрированная система моделирования, сочетающая вероятностную генерацию сценариев, гидродинамический расчет и автоматическую верификацию по промысловым данным, позволяет существенно повысить надежность проектных решений для групп нефтяных месторождений. Учет неопределенности становится не факультативным этапом, а обязательным компонентом современной системы поддержки принятия решений. Предложенный подход прошел успешную верификацию и рекомендован к масштабированию.
Список литературы
- Желтов, Ю. П. Гидродинамическое моделирование: верификация и практическая адаптация / Ю. П. Желтов. – Москва : Институт компьютерных исследований, 2020. – 210 с. – ISBN 978-5-4344-0821-3. – Текст : непосредственный.
- Кузнецов, А. А. Интегрированное моделирование группы месторождений: от сценариев к робастной оптимизации / А. А. Кузнецов // SPE Russia. – 2023. – С. 112–119. – Текст : непосредственный.
- Лысенко, В. Д. Неопределенность геологического моделирования и риски при разработке месторождений / В. Д. Лысенко // Нефтяное хозяйство. – 2021. – № 7. – С. 32–36. – Текст : непосредственный.
- Тарасов, М. Е. Байесовские методы калибровки гидродинамических моделей / М. Е. Тарасов // Математическое моделирование в нефтегазовой отрасли. – 2022. – № 4. – С. 44–51. – Текст : непосредственный.
- Шакиров, Р. А. Управление неопределенностью при проектировании разработки нефтяных месторождений / Р. А. Шакиров // Нефть. Газ. Инновации. – 2023. – № 1. – С. 27–33. – Текст : непосредственный.
