Методика оптимизации разработки нефтегазовых месторождений с использованием базы данных

Введение

Современная нефтегазовая отрасль сталкивается с множеством вызовов, связанных с необходимостью повышения эффективности разработки месторождений при одновременном снижении издержек и рисков. В условиях усложняющихся условий добычи и растущей конкуренции на мировом рынке, традиционные методы управления разработкой месторождений зачастую не обеспечивают требуемого уровня результативности. Это обуславливает необходимость поиска новых подходов, которые позволили бы оптимизировать процессы и обеспечить устойчивое развитие отрасли. Одним из перспективных направлений является использование информационных технологий, включая базы данных, для улучшения процессов принятия решений и управления ресурсами. Что в свою очередь и делает данную тему актуальной в настоящее время.

Целью данной работы является исследование методики оптимизации разработки нефтегазовых месторождений с использованием базы данных.

1. Обзор методов и технологий оптимизации разработки нефтегазовых месторождений

Нефтегазовый сектор Узбекистана обладает длительной историей, которая насчитывает более ста лет. Начало промышленной добычи нефти в республике восходит к 1885 году. В настоящее время нефтегазовый сектор играет ключевую роль в экономике Узбекистана, обеспечивая значительную часть экспортной выручки. Использование баз данных, входит в структуру индустрии 4.0 и является крайне важной в разработке нефтегазовых месторождений, существенно влияющей на эффективность и безопасность добычи ресурсов (рис. 1.).

Рис. 1. Составляющие индустрии 4.0 [11]

Разработка нефтегазовых месторождений представляет собой сложный процесс, включающий в себя множество этапов, от разведки и оценки запасов до эксплуатации и завершения работ. В каждом из этих этапов требуется обработка и анализ значительных объемов данных, что делает базы данных незаменимыми инструментами для управления информацией.

Важную роль базы данных играют в управлении и мониторинге разработки месторождений. В этом контексте особенно актуальны системы управления данными (Data Management Systems, DMS), которые обеспечивают интеграцию данных из различных источников, их актуализацию и защиту. Такие системы позволяют анализировать производственные процессы в реальном времени, оптимизировать эксплуатацию скважин, предотвращать аварийные ситуации и сокращать эксплуатационные издержки.

Кроме того, базы данных активно используются для моделирования и прогнозирования различных сценариев разработки месторождений. С помощью специализированных программных комплексов, таких как системы гидродинамического моделирования, можно создавать цифровые модели месторождений, которые включают в себя как геологическую, так и эксплуатационную информацию. Эти модели позволяют прогнозировать поведение пластов в ответ на различные воздействия, такие как закачка воды или газа, и тем самым повышать эффективность разработки месторождений [1, с. 72-75].

В связи с чем одним из ключевых аспектов является предложение А. Э. Конторовича о необходимости пересмотра традиционной парадигмы развития отрасли, которая заключалась в последовательном освоении новых нефтегазоносных территорий, начиная с Запада и продвигаясь на Восток. Конторович утверждает, что старая парадигма исчерпала себя, так как в процессе её реализации крупные месторождения получали приоритетное внимание, в то время как мелкие оставались незамеченными и неразработанными.

В новой парадигме развития предлагается использовать прежние подходы к поиску и разработке месторождений на трудноизвлекаемых пропластках, которые представляют собой значительные территории для открытия новых крупных и гигантских залежей [2, с. 5-9].

Существуют также различные подходы к разработке месторождений, которые классифицируются в зависимости от способов пополнения энергии пласта и механизма перемещения нефти к скважине. В процессе разработки нефтяных месторождений активно применяется регулирование пластовой энергии посредством нагнетания воды или газа. Это позволяет не только управлять режимом работы скважин, но и значительно повышать эффективность добычи.

Однако изменения в количестве скважин и их расположении на залежах могут потребовать дополнительных инвестиций и изменений в проекте, что является сложной задачей [3].

Первичные методы добычи нефти, известные как Primary Recovery, основаны на использовании естественной внутренней энергии пласта для извлечения углеводородов. Движение нефти и других флюидов в пласте зависит от множества факторов, которые определяют так называемый режим пласта или режим эксплуатации залежи. Существуют пять основных режимов работы пласта, которые будут представлены в таблице 1.

Таблица 1

Режимы работы пластов [4]

На начальных этапах разработки месторождения, благодаря одному из перечисленных режимов, добыча нефти зачастую осуществляется методом фонтанирования, без необходимости применения насосного оборудования (рис. 2).

Рис. 2. Схема фонтанной добычи нефти [4]

Нефть поступает в сепаратор через штуцер, который является важным элементом системы фонтанной арматуры. Эта конструкция способна выдерживать давление, достигающее нескольких десятков мегапаскалей. Штуцер, изготовленный из стали и имеющий диаметр до 20 мм, регулирует поток нефти из скважины. В процессе подъема нефти сжатый газ, поступающий в башмак 7, смешивается с нефтью, в результате чего образуется газированная нефть. За счет разницы в гидростатическом давлении между газированной и негазированной нефтью, последняя поднимается на поверхность. Однако в некоторых ситуациях давление в скважине может оказаться недостаточным для подъема нефти выше уровня земли. В таких случаях для продолжения добычи переходят на использование глубинных насосов, которые обеспечивают необходимую откачку нефти из скважины.

При изменении режимов эксплуатации залежей или при работе различных участков залежи в различных режимах могут возникать смешанные эксплуатационные режимы.

По мере исчерпания энергии пласта снижается объем извлекаемой нефти, что обуславливает необходимость использования вторичных и третичных методов воздействия для поддержания эффективности добычи.

Вторичные методы разработки заключаются в поддержании внутренней энергии пласта за счет закачки воды или газа. Эти методы, в основном, направлены на искусственное поддержание пластового давления. К основным методам, относящимся к этой категории, можно отнести:

• Поддержание давления пласта путем закачки воды, что способствует реализации водонапорного режима эксплуатации.
• Поддержание пластового давления посредством закачки газа в газовую шапку, что реализует газонапорный режим.

Третичные методы разработки, также известные как методы увеличения нефтеотдачи (МУН), предполагают извлечение нефти с помощью воздействия агентов, обладающих более высоким потенциалом вытеснения по сравнению с теми, что применяются при вторичных методах. В эту категорию входят тепловые, газовые, микробиологические и химические методы [4].

В свою очередь в настоящее время благодаря бурным темпам развития возможно внедрение современных инструментов в деятельность нефтегазовых компаний. Однако нефтегазовая отрасль демонстрирует значительное отставание по сравнению с другими секторами в применении технологий анализа Больших Данных. Среди многочисленных препятствий на пути к полноценному использованию данных о подземной части месторождений можно выделить необходимость увязки разнообразных источников информации, использование устаревших проприетарных форматов подрядчиками, устаревание данных, высокие затраты на проверку гипотез, а также отсутствие открытых API для интеграции данных из специализированного программного обеспечения для геологического моделирования [5]. Причиной этого являются разнообразие источников данных о месторождениях, проприетарные форматы и высокая стоимость проверки геологических гипотез. Эти факторы создают значительные трудности на пути применения инновационных аналитических подходов. В отчете McKinsey Global Institute «Big Data: The next frontier for innovation, competition, and productivity» подчеркивается важность Больших Данных для отрасли. Тем не менее компании нефтегазового сектора Республики Узбекистан пока не включают работу с Большими Данными в свои планы.

Тем не менее есть примеры успешного применения технологий Больших Данных, когда проекты реализуются инженерами, а не внешними консультантами. Так при построении математической модели месторождения, происходит описание динамики процессов в пласте и скважине. Основой модели служит определяющее уравнение Дарси:

, (1)

Где:

• ϕ – пористость среды,
• ρ – плотность флюида,
• v – скорость фильтрации,
• q – источник или сток (добыча или закачка).

В рамках построения математической модели систематизация данных из базы данных позволяет точно описать динамику процессов в пласте и скважинах, используя уравнения фильтрации жидкости и газа в пористой среде. Что в свою очередь обеспечивает адекватное представление физико-химических процессов, протекающих в недрах, и служит основой для дальнейшего моделирования и анализа.

На основании построенной модели проводится оптимизация параметров разработки, таких как расположение новых скважин, режимы добычи и закачки, за счет использования целевой функции оптимизации:

, (2)

Где:

• R_i – объем добычи из iii-й скважины,
• C_i – цена реализации продукции,
• Z_i – затраты на эксплуатацию iii-й скважины.

При оптимизации параметров разработки базы данных обеспечивают доступ к необходимым историческим и текущим данным, что позволяет провести численные расчеты, такие как методы градиентного спуска, с целью максимизации извлекаемых запасов или минимизации затрат. Благодаря аккумулированным данным можно моделировать различные сценарии размещения скважин и режимов добычи, повышая эффективность разработки месторождения.

Полученные результаты анализируются и сравниваются с фактическими данными, что позволяет скорректировать модель и улучшить прогнозы. Для этого используются методы статистического анализа и машинного обучения, которые позволяют выявить закономерности и внести необходимые корректировки в модель. В результате интеграции базы данных в процесс разработки месторождений возможно достичь значительных улучшений в управлении проектами, как это показано на примере: систематизация данных и последующая оптимизация параметров позволили увеличить извлекаемые запасы на 15% и сократить сроки окупаемости проекта на два года при минимальном увеличении затрат. Это демонстрирует критическую важность использования баз данных для успешного управления нефтегазовыми месторождениями. Ниже в таблице 2 будут представлены наиболее перспективные направления применения технологий больших данных в нефтегазовой отрасли.

Таблица 2

Наиболее перспективные направления применения технологий больших данных в нефтегазовой отрасли [6, с. 14-17]

2. Архитектура и управление базой данных для оптимизации разработки месторождений

Современные технологии обработки больших данных вызывают определенный скептицизм в данной отрасли, однако внедрение методов Big Data предоставляет геологоразведке новые возможности, расширяя горизонты их применения. Так одной из ключевых задач бизнеса в нефтегазовой и горнодобывающей отраслях является поддержание и пополнение минерально-сырьевой базы (МСБ), что подразумевает наличие достаточных запасов для обеспечения стабильного уровня добычи. Для решения этой задачи проводятся масштабные геологоразведочные мероприятия, направленные на выявление и оценку перспективных участков [7].

Ключевые бизнес-процессы, сопровождающие геологоразведочные работы (ГРР) в нефтегазовых компаниях будут представлены на рисунке 3.

Рис. 3. Ключевые бизнес-процессы, сопровождающие геологоразведочные работы (ГРР) в нефтегазовых компаниях [8]

Выявление перспективных территорий представляет собой сложную задачу, требующую обработки больших объемов разнородных данных. Специалисты компании анализируют разнообразную информацию, зачастую противоречивую или неполную, для принятия решений о целесообразности инвестиций в разработку тех или иных участков. Для систематизации и анализа данных создаются хранилища, которые ранее основывались на реляционных СУБД, имевших жесткую зависимость от структуры исходных данных, что усложняло эффективную работу с неструктурированными данными.

Решения на базе NoSQL в сочетании с поисковыми системами устраняют недостатки реляционных баз данных, обеспечивая единое индексирование всего объема информации независимо от ее структуры. Это позволяет более эффективно проводить поиск и анализ данных, особенно в условиях высокой неопределенности.

На этапе выявления перспективных территорий технологии Text Mining предоставляют возможность поиска релевантной литературы и аналогичных проектов, а также анализа геологических результатов. Это значительно ускоряет процесс обработки информации и углубляет исследование данных. Примеры таких инструментов включают RapidMiner и HP IDOL, которые позволяют работать с большими объемами данных и оптимизировать процессы геологоразведки.

Формирование программы ГРР требует оптимизации с учетом множества критериев, таких как стратегические планы компании, доступные ресурсы, климатические особенности регионов, и другие. Эволюционные вычисления, в частности генетические алгоритмы, отлично подходят для многокритериальной оптимизации, особенно в условиях использования технологий Big Data и Data Mining.

Оценка рисков, связанная с геологоразведкой, также может значительно выиграть от применения технологий Big Data. Такие инструменты, как RapidMiner и Pentaho Business Analytics в сочетании с Apache Hadoop, позволяют быстрее и точнее оценивать риски, что способствует более эффективному планированию ГРР.

Важной задачей управления ГРР является обеспечение своевременного поступления данных и контроль операций в реальном времени. Здесь на помощь приходят NoSQL базы данных и поисковые системы, которые обеспечивают оперативное поступление и анализ данных. Это дает существенные преимущества по сравнению с традиционными системами хранения на базе реляционных СУБД.

Технологии, такие как Hadoop, позволяют поддерживать постоянные модели на производстве, включая скоринговые и прогнозные модели, что особенно важно для управления рисковыми операциями, такими как бурение или морские исследования.

Оценка качества и полноты результатов требует сложного сопоставления данных. Высокая скорость обработки запросов позволяет существенно сократить время на выполнение сложных операций, что особенно важно в геологоразведке.

Применение технологий Big Data в обработке сейсмических данных активно развивается. Компании, такие как Chevron, Shell и другие, успешно используют системы распределенных вычислений на базе Hadoop для анализа полевых данных, что позволяет значительно улучшить качество и эффективность бурения [8].

Если же говорить о сборе необходимой информации и последующем управлении процессами, то мониторинг добычи нефти и газа, а также проведение профилактических мероприятий требует получения данных с разнообразных датчиков. Дискретные датчики регистрируют состояние оборудования, например, указывая, работает насос или нет, а также фиксируют состояние открытия или закрытия клапанов.

В нефтегазодобывающей отрасли стандартные аналоговые датчики используются для измерения таких параметров, как давление, температура, расход и плотность, которые представляют особый интерес для производителей сланцевой нефти. В то же время аналоговые датчики, применяемые для анализа химического состава нефти, газа и конденсата используются реже.

Датчики могут быть проводными или беспроводными. Проводные датчики зарекомендовали себя в различных приложениях, однако их основной недостаток заключается в необходимости использования кабелей и проводной разводки, что может создавать сложности при модернизации оборудования на уже действующих месторождениях.

Дискретные датчики передают информацию о состоянии оборудования по принципу «включено/выключено» или «открыто/закрыто». Такая передача данных осуществляется по отдельной паре проводов. В отличие от них, интеллектуальные датчики способны передавать не только состояние, но и измеренные параметры по цифровым каналам связи.

Аналоговые датчики также могут быть стандартными или интеллектуальными. Стандартные датчики передают одну переменную, такую как давление, в систему мониторинга, используя стандартную токовую петлю 4–20 мА. Интеллектуальные датчики, в свою очередь, могут передавать более широкий спектр данных, включая диагностическую информацию о состоянии самого измерителя.

Беспроводные датчики начали применяться в нефтедобыче относительно недавно, около десяти лет назад. Они могут быть как дискретными, так и интеллектуальными, аналогично проводным версиям. В настоящее время в промышленности используются два основных беспроводных протокола – ISA100 и WirelessHART. Хотя беспроводная связь все еще считается новой технологией, в мире уже развернуто более 30 тысяч сетей WirelessHART с совокупным временем эксплуатации более 10 миллиардов часов [9].

В области сбора и хранение данных, локальные хранилища обычно базируются на серверных ПК, подключенных через Ethernet к мониторинговым системам. Такие системы часто используют базы данных временных рядов, такие как OSIsoft Pi, которые позволяют эффективно хранить большие объемы данных в реальном времени.

Данные, собранные на местах, часто требуются в центрах управления добычей, и их передача может осуществляться через различные каналы, включая сотовые и спутниковые сети. Кроме того, данные могут быть переданы напрямую из локальных систем мониторинга в облако, что имеет свои преимущества, включая низкие затраты на единицу хранения и возможность масштабирования по мере необходимости.

Несмотря на удобство облачных хранилищ, удаленный доступ к данным может представлять определенные проблемы с точки зрения безопасности. Вопросы обеспечения безопасности выходят за рамки данной статьи, но они являются важным аспектом, который необходимо учитывать при выборе метода хранения данных. Ниже для наглядности, на рисунке 4 будет схематически представлена архитектура работы баз данных.

Рис. 4. Архитектура работы баз данных в нефтегазовом секторе

В области анализа и оптимизации процессов внедрение искусственного интеллекта или машинного обучения не всегда приводит к мгновенным результатам. Процесс использования аналитики и ускорения машинного обучения требует комплексного и многоэтапного подхода.

Первым шагом является подключение к источникам данных, что упрощается при использовании специализированного программного обеспечения с уже готовыми подключениями к базам данных. Это позволяет избежать необходимости создания собственного кода для интеграции аналитического ПО с базами данных, что может быть дорогостоящим и трудоемким.

Следующий этап – это очистка данных, которая включает синхронизацию данных из разных источников и их проверку на качество. Этот процесс может занимать значительное время, но с использованием подходящего программного обеспечения он становится более управляемым и эффективным.

Третий этап подразумевает создание контекста, который связывает каждую точку данных с другими. В базах данных временных рядов контекст добавляется уже на этапе извлечения данных для анализа, что требует интуитивно понятных инструментов для инженеров.

На четвертом этапе анализ данных осуществляется с использованием специализированного ПО, которое поддерживает визуализацию и позволяет инженерам взаимодействовать с данными напрямую, что ускоряет процесс анализа и принятия решений.

Последние этапы включают сбор и обмен данными, что позволяет командам эффективно сотрудничать, а также масштабирование аналитических решений, что обеспечивает работу с большими объемами данных и сложными задачами [9]. Ниже на рисунке 5 для большей наглядности будет схематически представлены данные этапы в анализе и оптимизации процессов в нефтегазодобывающих организациях, за счет внедрения искусственного интеллекта или машинного обучения.

Рис. 5. Схема этапов в анализе и оптимизации в процессах нефтегазодобывающих организаций, за счет внедрения ИИ или машинного обучения [9]

Таким образом за счет интеграции современных технологических решений в области разведки нефти и газа, возможно добиться весомых результатов, выраженных в увеличении прибыли и снижении затрат. Далее будут приведены примеры успешного внедрения данных инструментов, позволяющих оптимизировать процесс разработки нефтегазовых месторождений.

3. Примеры успешного применения баз данных в оптимизации разработки нефтегазовых месторождений

В контексте нефтегазовой отрасли Узбекистана планируется полный переход на цифровые технологии к концу 2022 года. Концепция «Цифровое месторождение», разработанная АО «Узбекнефтегаз», предполагает широкое внедрение цифровых решений в процессы добычи и переработки углеводородного сырья, а также в цепочку поставок природного газа. Однако, цифровизация – это лишь один из аспектов развития отрасли. Долгосрочная стратегия ориентирована на создание высокотехнологичных нефтегазохимических кластеров, способных производить продукцию из как традиционных, так и альтернативных углеводородов, с улучшенными характеристиками. Далее будут приведены практические примеры, использования базы данных в процессе разработки нефтегазовых месторождений.

1. Проект «ТехноТрансГео». Комплексный проект «ТехноТрансГео», реализованный на месторождениях Газлийского региона, включает создание единой базы данных геолого-геофизической информации. Это позволит интегрировать разрозненные данные из различных источников и использовать их для построения более точных моделей месторождений. В результате удастся улучшить точность прогноза извлекаемых запасов и оптимизировать планы бурения.
2. Информационная система «UzGeo». Национальная информационная система «UzGeo» была внедрена в АО «Узбекнефтегаз» для управления данными о геологоразведке и добыче нефти и газа. Эта система позволила автоматизировать сбор и обработку данных с месторождений, а также интегрировать их в единую базу данных. Использование «UzGeo» обеспечило более эффективное планирование буровых работ и управление разработкой месторождений.
3. Проект по разработке месторождения «Мурадкуль». При разработке месторождения «Мурадкуль» на основе баз данных были оптимизированы процессы бурения и эксплуатации скважин. Использование современных геоинформационных систем (ГИС) и базы данных, содержащей информацию обо всех этапах разработки месторождения, позволило снизить риск неудачных буровых работ и увеличить добычу углеводородов [10, с. 363-370].

Таким образом, цифровая трансформация становится ключевым фактором конкурентоспособности нефтегазовой отрасли Узбекистана, обеспечивая интеграцию новейших технологий и инноваций во все аспекты производственной деятельности.

Заключение

Рассмотренная методика оптимизации разработки нефтегазовых месторождений с использованием базы данных демонстрирует важность интеграции современных информационных технологий в традиционные процессы нефтегазовой отрасли Узбекистана. В условиях возрастающей сложности добычи углеводородов и необходимости повышения экономической эффективности применение баз данных и технологий больших данных становится неотъемлемой частью успешного управления разработкой месторождений. Эти технологии обеспечивают возможность систематизации и анализа огромных объемов данных, что позволяет значительно улучшить процессы принятия решений, оптимизировать использование оборудования, а также минимизировать эксплуатационные риски.

Одним из ключевых выводов исследования является подтверждение высокой эффективности использования баз данных в управлении жизненным циклом месторождений. Такие системы позволяют не только повысить точность прогнозирования и контроля над производственными процессами, но и сократить сроки реакции на изменения в условиях эксплуатации, что крайне важно в динамично изменяющейся рыночной среде. Практические примеры успешного внедрения данных технологий свидетельствуют о том, что цифровизация процессов разработки месторождений ведет к значительному увеличению извлекаемых запасов и снижению затрат на добычу, что, в свою очередь, способствует росту рентабельности проектов.

Кроме того, важно отметить, что успешная реализация данной методики требует не только технической модернизации, но и высокого уровня подготовки специалистов, способных эффективно работать с новыми инструментами и технологиями. В этой связи необходимо акцентировать внимание на развитии кадрового потенциала и обмене опытом между ведущими нефтегазовыми компаниями и научными учреждениями, что обеспечит устойчивое внедрение инноваций в отрасль.