Физики узнали, как свойства пласта влияют на добычу нефти

«В результате гидродинамического моделирования мы установили, что первоочередная разработка небольшой по объему нефтяной части газонефтяной или газоконденсатно-нефтяной залежи, которая находится между газовой шапкой и водоносным слоем, позволяет достичь больших коэффициентов извлечения нефти по сравнению с одновременной разработкой газовой шапки и нефтяной оторочки. Так, в случае небольшого расстояния между поверхностями газонефтяного и водонефтяного контактов необходимо начинать добывать газ практически одновременно с добычей нефти», — сообщил доцент кафедры моделирования физических процессов и систем Школы естественных наук Тюменского госуниверситета Александр Гильманов.

Молодые ученые также установили, что наличие оптимального значения дебита нефти связано с тем, что дальнейшее его увеличение приводит к возрастанию перепада давления между газовой шапкой и нефтяной оторочкой в районе скважины. Оно ускоряет проявление эффекта конусообразования газа, причем это значение в два раза меньше полученного приближенными аналитическими методами.

Археологи ТюмГУ впервые рассказали о строительстве в бакальской культуре Ученые ТюмГУ проанализировали информацию о жилищах бакальской археологической культуры. Особый интерес, по их мнению, представляют сведения об устройстве очагов, так как сохранившиеся следы прокало… naked-science.ru

Исследование показало, что тип нефтегазоконденсатной залежи определяет наиболее влияющие параметры на коэффициент извлечения нефти. В частности, для ряда нефтяных залежей величина горизонтальной проницаемости влияет на проявление эффекта прорыва газа к добывающим скважинам, чем вертикальная.

В рамках работы физики впервые ввели безразмерные комплексы подобия для классической гидродинамической модели фильтрации флюида в пористой среде.

Для оперативной оценки эффективности сценариев разработки нефтегазоконденсатных залежей при различной последовательности разработки нефтяной и газовой частей физики планируют создать универсальный инструмент, учитывающий экономических показатели и алгоритмы машинного обучения.

Исследования идут в рамках программы Приоритет 2030.