СПОСОБ ПОЛУЧЕНИЯ ХАРАКТЕРИСТИК УГЛЕВОДОРОДНЫХ ПЛАСТ-КОЛЛЕКТОРОВ Российский патент 2017 года по МПК E21B49/08 

ПРЕДПОСЫЛКИ

[0001] Настоящее описание относится к способам и устройствам получения характеристик углеводородных пласт-коллекторов. Более детально, настоящее описание относится к пониманию строения месторождений, однако не ограничивается им.

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

[0002] Положения, изложенные здесь, приводят информацию в соответствии с настоящим изобретением и не могут считаться предшествующим уровнем техники, и могут раскрывать некоторые воплощения, иллюстрирующие изобретение.

[0003] Нефть содержит комплексную смесь углеводородов разной молекулярной массы, а также другие органические соединения. Точный молекулярный состав нефти меняется в широких пределах от формации к формации. Соотношение углеводородов в смеси высоковариабельно и находится в диапазоне от более чем 97% масс. в легкой нефти до менее чем 50% в тяжелой нефти и битумах. Углеводороды в нефти в основном являются алканами (линейными или разветвленными), циклоалканами, ароматическими углеводородами или более составными соединениями, такими как асфальтены. Другие органические соединения в нефти обычно содержат азот, кислород и серу, а также следы металлов, таких как железо, никель, медь и ванадий.

[0004] Нефть обычно характеризуется SARA фракционированием, где асфальтены удалены осаждением с парафиновым растворителем, и деасфальтированная нефть разделена хроматографической сепарацией на насыщенные, ароматические углеводороды и смолы.

[0005] Насыщенные углеводороды включают алканы и циклоалканы. Алканы, также известные как парафины, являются разделенными углеводородами с линейными или разветвленными цепочками, содержащими только углерод и водород, и имеют общую формулу C_nH_2n+2. Они обычно имеют от 5 до 40 углеродных атомов на молекулу, однако в жидких смесях может присутствовать меньшее их количество или более короткие молекулы. Затем, газовая фаза может включать много коротких углеводородов. Алканы включают метан (CH₄), этан (C₂H₆), пропан (C₃H₈), изобутан (iC₄H₁₀), н-бутан (nC₄H₁₀), изопентан (iC₅H₁₂), н-пентан (nC₅H₁₂), гексан (C₆H₁₄), гептан (C₇H₁₆), октан (C₈H₁₈), нонан (C₉H₂₀), декан (C₁₀H₂₂), гендекан (C₁₁H₂₄), также называемый эндекан или андекан, додекан (C₁₂H₂₆), тридекан (C₁₃H₂₈), тетрадекан (C₁₄H₃₀), пентадекан (C₁₅H₃₂) и гексадекан (C₁₆H₃₄). Циклоалканы, также известные как нафтены, являются насыщенными углеводородами, имеющими одно или больше углеродных колец, к которым присоединены водородные атомы в соответствии с формулой C_nH_2n. Циклоалканы имеют свойства, схожие с алканами, однако имеют более высокие температуры кипения. Циклоалканы включают циклопропан (C₃H₆), циклобутан (C₄H₈), циклопентан (C₅H₁₀), циклогексан (C₆H₁₂), циклогептан (C₇H₁₄) и так далее.

[0006] Ароматические углеводороды являются ненасыщенными углеводородами, имеющими одно или больше плоских шестиуглеродных колец, называемых бензоловым кольцом, к которому присоединены водородные атомы по формуле C_nH_m, где n>m. Они тяготеют к горению с копотью, и многие из них имеют приятный запах. Ароматические углеводороды включают бензол (C₆H₆) и производны от бензола так же, как полиароматические углеводороды. В дополнение к этому, смолы увеличивают жидкую фазу диэлектрической постоянной, в результате чего асфальтены стабилизируются.

[0007] Смолы являются в основном полярными и ароматическими видами, представленными в деасфальтированных нефтях, и, предположительно, вносят свой вклад в улучшение растворимости асфальтенов в сырой нефти с помощью растворения полярных и ароматических порций асфальтеновых молекул и агрегатов.

[0008] Асфальтены нерастворимы в н-алканах (таких, как н-пентан или н-гептан) и растворимы в толуоле. Соотношение C:H около 1:1,2, в зависимости от источника асфальтенов. В отличие от большинства углеводородных соединений асфальтены обычно содержат несколько процентов других атомов (называемых гетероатомами), таких как сера, азот, кислород, ванадий и никель. Тяжелые нефти и битуминозные пески содержат немного большие пропорции асфальтенов, чем средние API-нефти или легкие нефти. Конденсаты асфальтенов виртуально лишены. Насколько асфальтеновая структура связана, специалисты согласны с тем, что некоторые из атомов углерода и водорода находятся в кольцеподобных ароматических группах, содержащих также гетероатомы. Алкановые цепочки и циклические алканы содержат остальную часть атомов углерода и водорода и присоединены к кольцевым группам. Асфальтены показаны как имеющие распределение молекулярной массы в диапазоне от 300 до 1400 г/моль со средним значением около 750 г/моль. Это согласуется с содержанием в молекуле семи или восьми сшитых ароматических колец и диапазоном с молекулами, содержащими от четырех до десяти колец.

[0009] Также известно, что молекулы асфальтена агрегируют в формы наноагрегатов и кластеры. Прохождение агрегации зависит от типа растворителя. Были проведены лабораторные исследования асфальтеновых молекул, растворенных в растворителе, таком как толуол. Асфальтеновые молекулы были распущены в крайне малой концентрации (ниже 10^-4 массовой доли) в настоящем растворе. В более высоких концентрациях (порядка 10^-4 массовой доли) асфальтеновые молекулы соединялись вместе в форме наноагрегатов. Эти наноагрегаты распределялись во флюиде как наноколлоид, означающий размер частичек асфальтена порядка нанометров, распределенных в сплошной жидкой фазе растворителя. Еще более высокие концентрации (порядка 5×10^-3 массовой доли) приводили к формированию наноагрегатами асфальтена кластеров, остающихся стабильными в виде коллоидного раствора в жидкой фазе растворителя. Более высокие концентрации (порядка 5×10^-2 массовой доли) приводили к флокуляции асфальтеновых кластеров в комки (или флокулы), которые не могли находиться в стабильной коллоидной форме и осаждались из толуола. В сырой нефти асфальтены демонстрируют похожее агрегативное поведение. Однако при концентрации более высокой (порядка 5×10^-2 массовой доли), нежели вызывающая флокуляцию в толуоле асфальтеновых кластеров, их стабильность может продолжаться из-за того, что кластеры формируют стабильную вязкоэластичную сеть в сырой нефти. При еще более высокой концентрации асфальтеновые кластеры флокулируют в комки (флокулы), которые не могут находиться в стабильной коллоидной форме и осаждаются из сырой нефти.

[0010] Содержание асфальтена играет важную роль в определении вязкости тяжелых нефтей. Тяжелые нефти - это сырые нефти с высокой вязкостью (обычно около 10 cП) и низкой плотностью (обычно ниже 22,3° API). Тяжелая нефть обычно требует расширенного восстановительного процесса для совладания с ее высокой вязкостью. Симуляция, планирование и выполнение такого расширенного восстановительного процесса для нефти критически зависят от точности знаний о поведении фазы и свойствах флюида, особенно вязкости, этих нефтей в разнообразных температурных и барических условиях. Однако поскольку вязкость тяжелых нефтей в основном возрастает экспоненциально по наличию содержания асфальтенов, множество месторождений тяжелых нефтей демонстрирует весьма широкие изменения вязкости с глубиной. Обычная симуляция месторождения (такая, как симулятор месторождения ECLIPSE от Sclumberger Technology Corporation of Sugar Lands, Texas, USA) обычно не учитывает множество факторов большого изменения вязкости с глубиной в тяжелонефтяных месторождениях, включающих:

(1) асфальтеновые наноколлоидные структуры были недостаточно понятны вплоть до предложения модели асфальтенов Йена-Муллина;

(2) кубическое уравнение состояния (УС) является вариантом УС Ван-дер-Ваальса, выведенным из уравнения идеального газа и не предназначенным для асфальтенов; и

(3) отсутствует ясный путь для получения асфальтеновых кластеров в классическом кубическом УС.

[0011] Поэтому существует необходимость в способе, технологическом процессе, системе и поддерживающей аппаратуре для получения характеристик свойств флюида, в частности вязкости, месторождений тяжелой нефти, таких, чтобы классические симуляторы месторождений могли бы быть дополнены для возможности симуляции процессов добычи тяжелой нефти, в частности, учитывая содержание асфальтенов и вязкостный градиент.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

[0012] Данное краткое изложение обеспечивает введение в выбор концептов, ниже раскрытых детально. Данное изложение не предполагает ключевое или существенное раскрытие черт заявленного предмета и предназначено только лишь для использования во вспомогательных целях, ограниченных объемом заявляемого предмета.

[0013] Реализация изобретения предусматривает точную характеризацию композиционных компонентов и флюидных свойств в разных участках пласт-коллектора с тем, чтобы провести анализ строения пласт-коллектора и симуляцию пласт-коллектора, включая прогнозирование вязкости флюидов месторождения как функции места в пласт-коллекторе тяжелой нефти.

[0014] В соответствии с настоящим изобретением буровой инструмент, расположенный в стволе, проходя пласт-коллектор, обнаруживает один или больше образцов флюида в пласт-коллекторе. Образец(ы) флюидов анализируется флюидальным анализом (который может быть скважинным анализом и/или лабораторным флюидальным анализом) для определения свойств (включая концентрацию асфальтенов) образца(ов) флюида. Используется по меньшей мере одна модель для прогнозирования асфальтеновой концентрации как функции местоположения в пласт-коллекторе. Спрогнозированная концентрация асфальтенов сравнивается с соответствующей концентрацией, измеренной флюдальным анализом, для выявления идентичности асфальтенов из флюидальных образцов конкретным типам асфальтенов (к примеру, группам кластеров асфальтенов в тяжелой нефти). Если она подтверждается, вязкостная модель используется для получения вязкости пластовых флюидов как функции местоположения пласт-коллектора. Вязкостная модель допустима для больших градиентов вязкости пластовых флюидов как функции глубины. Результат вязкостной модели (и/или ее части) может быть использован для понимания потоков пласт-коллектора и симуляции пласт-коллектора.

[0015] В одной из реализаций изобретения вязкостная модель уточнена в соответствии с вязкостью образца флюида, измеренной флюидальным анализом.

[0016] В другой реализации изобретения вязкостная модель реализована соответствующим модельным состоянием вязкости, при этом соответственное модельное состояние вязкости моделируется вязкостью смеси (подвижной тяжелой нефти), основанной на соответствующей теории состояния, прогнозирующей вязкость смеси как функцию от температуры, давления, состава смеси, псевдокритических свойств смеси и вязкости контрольного вещества, оцениваемых при соответствующих давлении и температуре. Соответствующее модельное состояние вязкости может быть получено следующей формулой:

,

где μ_m(P, T) - вязкость смеси (подвижной тяжелой нефти);

μ₀(P_o, T_o) - вязкость соответствующего флюида при соответствующих температуре и давлении;

T_cm - критическая температура смеси (подвижной тяжелой нефти);

T_co - критическая температура эталонного флюида;

P_cm - критическое давление смеси;

P_co - критическое давление эталонного флюида;

MW_m - молекулярная масса смеси; и

MW_o - молекулярная масса эталонного флюида;

α_m - параметр смеси; и

α₀ - параметр эталонного флюида.

По меньшей мере один псевдокритический параметр смеси (такой, как критическая температура или критическое давление) может быть получен как свободный параметр модели вязкости, скорректированный корректирующим процессом в соответствии с вязкостью образца флюида, измеренной флюидальным анализом. Параметр MW_m представляет молекулярную массу смеси, которая может иметь значение в диапазоне значительно менее чем 60000 г/моль (предпочтительно значение в диапазоне между 1500 и 3000 г/моль).

[0017] Другие реализации изобретения таких вязкостных моделей детально установлены ниже четырежды.

[0018] Дополнительные объекты и усовершенствования изобретения будут понятны специалистам в области техники со ссылками на детальные описания, данные в сочетании с прилагаемыми иллюстрациями.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

[0019] Фиг.1A - схематическая диаграмма примерной системы анализа нефтяного пласт-коллектора в соответствии с настоящим приложением.

[0020] Фиг.1B - схематическая диаграмма примерного модуля флюидального анализа, пригодного для использования в буровом инструменте на фиг.1A.

Фиг.2A-2G, вместе, представляют собой блок-схему операций по анализу данных, включающую флюидальные измерения в стволе на нескольких разных измерительных станциях во время прохождения пласт-коллектора или интересного участка, вместе с по меньшей мере одной моделью растворимости, характеризующей связь между растворителем и растворенной частью пластовых флюидов на других измерительных станциях. Модель растворимости используется для расчета прогнозируемых значений относительной концентрации растворенной части по меньшей мере на одной измерительной станции для другого класса растворенных веществ. Прогнозируемую концентрацию растворенного вещества сравнивают с соответственной концентрацией растворенного вещества, измеренного скважинным флюидальным анализом, для определения наилучшего соответствия типу растворенных веществ. В случае, если наиболее соответствующий класс растворенных веществ соответствует по меньшей мере одному прогнозированному асфальтеновому компоненту (к примеру, асфальтеновым кластерам), вязкостная модель, пригодная для тяжелой нефти с большим вязкостным градиентом, используется для получения характеристик вязкости нефтяной колонны для анализа пласт-коллектора.

ДЕТАЛЬНОЕ ОПИСАНИЕ

[0022] Отдельные моменты, показанные здесь, даны в качестве примера и только с целью иллюстративного изложения воплощений изобретения из данного приложения и показаны для обеспечения того, что это, как полагают, наиболее полезно для понимания принципов и концептуальных аспектов воплощений изобретения. В связи с этим не делалось попыток показать структурные детали воплощений настоящего приложения более детально, чем это необходимо для фундаментального понимания таких воплощений. Кроме того, одинаковые номера ссылок и обозначений на разных чертежах обозначают одинаковые элементы.

[0023] Фиг.1A иллюстрирует образец системы анализа нефтеносного пласта 1, в которой воплощено настоящее изобретение. Система 1 содержит скважинный инструмент 10, подвешенный в ствол скважины 12 от забоя на обычном многожильном кабеле 15, сматываемом в обычном порядке на подходящую катушку на поверхности. Кабель 15 электрически соединен с электрической контрольной системой 18, расположенной на поверхности. Скважинный инструмент 10 содержит удлиненный корпус 19, несущий выборочно расширяемую жидкостно-пропускную сборку 20 и выборочно расширяемое звено закрепления инструмента 21, которые соответственно расположены на противоположных сторонах корпуса инструмента. Жидкостно-пропускная сборка 20 оснащена для избирательного запечатывания или изолирования выбранных участков стенок скважины 12, так что установлено жидкостное сообщение с прилегающим пластом 14. Жидкостно-пропускная сборка 20 и скважинный инструмент 10 содержат отводную линию, ведущую в модуль 25 флюидного анализа. Флюиды формации, получаемые с помощью жидкостно-пропускной сборки 20, протекают через отводную линию и модуль 25 флюидного анализа. После этого флюид может быть выпущен через порт или может быть направлен в одну или более флюидосборных камер 22 и 23, которые могут получать и хранить полученные пластовые флюиды. В случае герметичного прилегания жидкостно-пропускной сборки 20 к пласту 14 могут использоваться короткие резкие скачки давления для разрушения забивания глиной. В нормальном же случае первый флюид, поступающий через инструмент, весьма загрязнен глинистым фильтратом. Если инструмент будет продолжать накачку флюида из пласта 14, область вблизи от жидкостно-пропускной сборки 20 очищается, и пластовый флюид становится основным содержимым. Время, необходимое для очищения, зависит от многих параметров, включающих пластовую проницаемость, вязкость флюида, разницу давлений между стволовым и пластовым давлениями и несбалансированную разницу давлений и ее продолжительность во время бурения. Увеличение расхода нагнетания может ускорить время очистки, однако расход должен внимательно контролироваться для сохранения барических условий формации.

[0024] Модуль 25 флюидного анализа содержит средства, необходимые для измерения температуры и давления флюида из отводной линии. Модуль 25 флюидного анализа выдает свойства, характеризующие образец пластового флюида, по давлению и температуре в отводной линии. В одном из воплощений изобретения модуль 25 флюидного анализа измеряет абсорбционный спектр и переводит результаты своих измерений в концентрации нескольких алкановых компонентов и групп в образце флюида. В иллюстративном воплощении модуль 25 флюидного анализа обеспечивает измерения концентрации (к примеру, в массовых процентах) двуокиси углерода (CO₂), метана (CH₄), этана (C₂H₆), алкановых групп C₃-C₅, сгустков гексана и более тяжелых алкановых компонентов (C6+) и асфальтеновое содержимое. Алкановая группа C₃-C₅ содержит пропан, бутан и пентан. Алкановая группа C6+ включает гексан (C₆H₁₄), гептан (C₇H₁₆), октан (C₈H₁₈), нонан (C₉H₂₀), декан (C₁₀H₂₂), гендекан (C₁₁H₂₄), также называемый эндеканом или ундеканом, додекан (C₁₂H₂₆), тридекан (C₁₃H₂₈), тетрадекан (C₁₄H₃₀), пентадекан (C₁₅H₃₂), гексадекан (C₁₆H₃₄) и т.д. Модуль 25 флюидного анализа также обеспечивает значения, измеренные как плотность свежего флюида (ρ) при температуре и давлении в отводной линии, вязкость свежего флюида (µ) при температуре и давлении в отводной линии (в сП), пластовое давление и пластовую температуру.

[0025] Управление жидкостно-пропускной сборкой 20, модулем 25 флюидного анализа и трубопроводом в сборные камеры 22, 23 выполняется управляющей системой 18. Как будет понятно специалистам в области техники, модуль 25 флюидного анализа и расположенная на поверхности электрическая управляющая система 18 включают функциональность для обработки данных (к примеру, один или более микропроцессоров, соответствующую оперативную память и другое аппаратное и программное обеспечение) для обеспечения изобретения в соответствии с настоящим изложением. Электрическая управляющая система 18 также может быть реализована с помощью системы, обрабатывающей распределенные данные, измеренные скважинным инструментом 10, соединенным (предпочтительно в режиме реального времени) с помощью канала связи (в роли которого обычно выступает спутниковый канал) с удаленным местом для анализа данных в соответствии с изложенным в данном документе. Анализ данных может быть вынесен на рабочие станции или другие подходящие системы обработки данных (такие, как компьютерный кластер или компьютерная сеть).

[0026] Пластовые флюиды, отобранные с помощью скважинного инструмента 10, могут быть загрязнены глинистым фильтратом. То есть пластовые флюиды могут быть загрязнены фильтратом бурового раствора, попавшего в пласт 14 во время бурения. В этом случае, когда флюиды отводятся из пласта 14 жидкостно-пропускной сборкой 20, они могут включать глинистый фильтрат. В некоторых примерах пластовые флюиды поступают из прилегающего пласта 14 и нагнетаются в ствол или в большую камеру-отстойник в скважинном инструменте 10 до тех пор, пока поступающий флюид не станет достаточно чистым. Чистый образец - это такой, где концентрация глинистого фильтрата допустимо низка и флюид в достаточной мере представляет исходный (т.е. встречающийся в природе) пластовый флюид. В иллюстрирующем примере скважинный инструмент 10 обеспечивает сбор собранных образцов флюида с помощью флюидосборных камер 22 и 23.

[0027] Система на фиг.1A приспособлена для выполнения in situ определений, касающихся углеводородсодержащих геологических формаций, скважинным забором пластовых флюидов с помощью одной или более измерительных станций в стволе 12, проведения скважинного флюидного анализа для одного или более образцов пластовых флюидов на каждой измерительной станции (включая химический анализ, такой как оцениваемые концентрации множества химических компонентов данных образцов и других свойств флюидов) и соответствующих скважинных флюидных анализов для уравнения состояния (УС) модели термодинамического поведения флюида в порядке характеристики пластовых флюидов в разных местах пласта. Вместе с пластовыми флюидами, характеризованными в соответствии с их термодинамическим поведением, могут быть вычислены и параметры флюидной продуктивности, транспортирующие свойства и другие коммерчески используемые показатели пласта.

[0028] К примеру, УС модели может обеспечить фазовую диаграмму, которая может быть использована для интерактивного изменения скорости сбора образцов во избежание вхождения на двухфазный участок. В другом примере, УС может обеспечить полезные свойства в оценке методологии продуктивности для части запасов. Такие свойства могут включать плотность, вязкость и объем газа, образованного из флюида после увеличения до конкретных давления и температуры. Характеризация образца флюида в соответствии с его термодинамической моделью может также использоваться как эталон для определения пригодности полученного образца, следует ли его сохранить и/или получить другой образец из интересующего участка. Говоря более конкретно, основываясь на термодинамической модели и информации касательно пластового давления, давления при отборе и температуры пласта, если определено, что образец флюида был отобран рядом или ниже границы раздела образца, должно быть принято решение о выбрасывании образца и/или получении образца с более низкой скоростью (к примеру, меньшим сбросом давления), так что дегазация образца не будет развиваться. Альтернативно, поскольку желательно знать точное значение точки росы ретроградного газового конденсата в пласте, может быть принято решение, если позволяют условия, изменить снижение давления в попытке уловить момент конденсации флюида и выставить фактическое давление насыщения.

[0029] Фиг.1B иллюстрирует пример реализации модуля 25 флюидного анализа с фиг.1A (помеченный 25ʹ), включая зонд 202, имеющий порт 204 для получения через него пластового флюида. Гидравлически расширяемый механизм 206 может приводиться гидравлической системой 220 для расширения зонда 202 для плотного захвата пласта 14. В альтернативной реализации может использоваться более чем один зонд, или зонд может быть заменен на надувные упаковщики, и функция для установления флюидного сообщения между пластом и выборкой образцов флюида.

[0030] Зонд 202 может быть реализован с помощью Quicksilver Probe, разработанного Schlumberger Technology Corporation of Sugar Land, Техас, США. Quicksilver Probe разделяет поток флюида из пласта на две концентрические зоны, при этом центральная зона отделена от граничной зоны, расположенной по периметру центральной зоны. Две зоны присоединены к разным отводным линиям с независимыми насосами. Насосы могут работать с разной скоростью для эксплуатации контраста вязкости фильтрат/жидкость и проницаемости и анизотропии пласт-коллектора. Более высокая скорость получения в граничной зоне направляет загрязненный флюид в отводную линию граничной зоны, в то время как чистый флюид направляется в центральную зону. Флюидоанализаторы анализируют флюид в каждой из отводных линий для определения состава флюида в соответствующих отводных линиях. Скорость нагнетания может быть изменена на основании этих анализов состава для получения и настройки желательных уровней загрязнения флюида. Quicksilver Probe эффективно отделяет загрязненный флюид от чистого флюида на раннем этапе процесса флюидной откачки, что имеет результатом получение чистого флюида в значительно меньшее время сравнительно с традиционными инструментами исследования пластов.

[0031] Модуль 25ʹ флюидного анализа содержит отводную линию 207, несущую пластовый флюид из порта 204 через флюидоанализатор 208. Флюидоанализатор 208 содержит источник света, направляющий свет в сапфировую призму, расположенную смежно с потоком флюида в отводной линии. Отражение этого света анализируется газовым рефрактометром и двумя флуоресцентными детекторами. Газовый рефрактометр качественно распознает фазу флюида в отводной линии. При выбранном угле падения света, введенного с помощью диода, коэффициент отражения значительно больше, когда с окном контактирует газ, чем в случае контакта нефти или воды. Два флуоресцентных детектора обнаруживают свободные пузырьки газа и ретроградный жидкий остаток для распознавания протекания однофазного флюида в отводной линии 207. Тип флюида также распознается. Результирующая фазовая информация может быть использована для определения разницы между ретроградными конденсатами и эфирными маслами, которые могут иметь похожие соотношения газ-нефть (СГН) и плотности подвижной нефти. Также она может быть использована для наблюдения фазового разделения в реальном времени и гарантировать отбор единственной фазы. Флюидоанализатор 208 также содержит два спектрометра - спектрометр с массивом фильтров и спектрометр решеточного типа.

[0032] Спектрометр с массивом фильтров анализатора 208 содержит широкополосный источник света, обеспечивает широкодиапазонный свет, проходящий вдоль оптических осей и сквозь оптическую камеру, расположенную в отводной линии, в массив детекторов оптической плотности, выполненных с возможностью распознавать узкие частотные полосы (обычно называемые каналами) в видимом и ближнем инфракрасном спектрах в соответствии с патентом США № 4994671, включенным здесь во всей полноте посредством ссылки. Предпочтительно, эти каналы включают подмножество каналов, распознающих пики водяной абсорбции (также использующихся для получения характеристик содержания воды во флюиде), и выделенный канал, соответствующий пикам абсорбции CO₂ с двумя каналами выше и ниже этого выделенного канала, которые вычитают перекрытие спектра углеводородов и небольшого количества воды (использующиеся для получения характеристик содержания во флюиде CO₂). Спектрометр с массивом фильтров также содержит оптические фильтры, обеспечивающие распознание цвета (также называемое «оптическая плотность» или ОП) флюида в отводной линии. Такие измерения цвета поддерживают идентификацию флюида, определение содержания асфальтенов и измерения pH. Глиняные фильтраты или другие твердые материалы генерируют шум в каналах спектрометра с массивом фильтров. Рассеяние, вызванное этими частичками, не зависит от длины волны. В одной из реализаций изобретения эффект такого разброса может быть удален вычитанием ближайшего канала.

[0033] Спектрометр решеточного типа флюидоанализатора 208 выполнен с возможностью распознавать каналы ближнего инфракрасного диапазона (предпочтительно между 1600-1800 нм), при этом пластовый флюид имеет абсорбционные характеристики, отражающие молекулярную структуру.

[0034] Флюидоанализатор 208 также содержит датчик давления для измерения давления пластового флюида в отводной линии 207, температурный датчик для измерения температуры пластового флюида в отводной линии 207 и датчик плотности для измерения плотности свежего флюида в отводной линии 207. В одной из реализаций датчик плотности реализован с помощью датчика вибрации, колеблющегося в двух перпендикулярных режимах внутри флюида. Простые физические модели описывают резонансную частоту и добротность датчика в соответствии с плотностью свежего флюида. Двойной режим вибрации выгоден по сравнению с другими резонансными техниками, поскольку минимизирует воздействие давления и температуры на датчик с помощью подавления синфазной составляющей. В дополнение к плотности датчик плотности может также обеспечивать измерения вязкости свежего флюида с помощью добротности частоты вибрации. Следует отметить, что вязкость свежего флюида может быть также измерена с помощью помещения вибрирующего объекта в поток флюида и измерения увеличения ширины полосы любого фундаментального резонанса. Это увеличение ширины полосы относительно близко к вязкости флюида. Изменение частоты вибрации объекта близко ассоциируется с массовой плотностью объекта. Если плотность измерена независимо, тогда определение вязкости является более точным, поскольку воздействие изменения плотности на механические резонансы является определенным. В общем, ответ вибрирующего объекта калиброван в соответствии с известными стандартами. Анализатор 208 также может измерять сопротивление и pH флюида в отводной линии 207. В одной из реализаций флюидоанализатор 208 реализован Insitu Fluid Analyzer, коммерчески доступным от Schlumberger Technology Corporation. В других образцах реализации потоковые датчики флюидоанализатора 208 могут быть заменены или дополнены другими типами подходящих измерительных датчиков (к примеру, ЯМР-датчиками, емкостными датчиками и т.д.). Датчик(и) давления и/или температурный(е) датчик(и) для измерения давления и температуры флюида, помещаемые в отводную линию 207, могут также быть частью зонда 202.

[0035] Насос 228 жидкостно сообщен с отводной линией 207 и управляет движением пластового флюида в отводной линии 207 и по возможности питанием пластовым флюидом флюидосборных камер 22 и 23 (фиг.1A) через клапан 229 и канал 231 (фиг.1B).

[0036] Модуль 25ʹ флюидного анализа содержит систему 213 обработки данных, получающую и передающую управляющие сигналы и сигналы данных другим компонентам модуля 25ʹ для управления работой модуля 25ʹ. Система 213 обработки данных также соединена с флюидоанализатором 208 для получения, хранения и обработки выданных им данных измерения. В одной из реализаций система 213 обработки данных обрабатывает выход данных измерений с помощью флюидоанализатора 208 для получения и хранения измерений углеводородного состава образцов флюидов, анализируемых in situ с помощью флюидоанализатора 208, содержащего:

- температуру в отводной линии;

- давление в отводной линии;

- плотность свежего флюида (ρ) при температуре и давлении в отводной линии;

- вязкость свежего флюида (µ) при температуре и давлении в отводной линии;

- концентрации (к примеру, масс. %) двуокиси углерода (CO₂), метана (CH₄), этана (C₂H₆), алкановой группы C₃-C₅, сгустков гексана и более тяжелых алкановых компонентов (C6+), а также содержания асфальтенов;

- СГН; и

- другие возможные параметры (такие, как плотность в градусах API, коэффициент объемного расширения нефтяного пласта (B₀) и пр.).

[0037] Температура и давление в отводной линии измеряют соответственно температурным датчиком и датчиком давления флюидоанализатора 208 (и/или зондом 202). В одной из реализаций изобретения выход температурного датчика(ов) и датчика(ов) давления наблюдается непрерывно до, во время и после отбора образцов для получения температуры и давления флюида в отводной линии 207. Температура пласта вряд ли существенно отличается от температуры отводной линии, выданной измерительной станцией, и потому может быть оценена как температура в отводной линии, выданная измерительной станцией, в большинстве случаев. Пластовое давление может быть измерено датчиком давления флюидоанализатора 208 вместе с отбором образцов флюида в стволе и их анализом на конкретной измерительной станции после наращивания отводной линии в область пластового давления.

[0038] Плотность свежего флюида (ρ) при температуре и давлении в отводной линии определяют выходом датчика плотности флюидоанализатора 208 одновременно с измерением температуры и давления в отводной линии.

[0039] Плотность свежего флюида (µ) при температуре и давлении в отводной линии получают из добротности измерений датчика плотности одновременно с измерением температуры и давления в отводной линии.

[0040] Измерения состава углеводородов образцов флюидов получают переводом выдачи данных спектрометров флюидоанализатора 208.

[0041] СГН определяют измерением количества метана и жидких компонентов в сырой нефти, используя пики абсорбции в ближнем инфракрасном диапазоне. Соотношение метановых пиков и нефтяных пиков в однофазном образце подвижной сырой нефти напрямую соответствует СГН.

[0042] Модуль 25ʹ флюидного анализа может также выявлять и/или измерять другие свойства флюидов рассматриваемого образца подвижной нефти, включая ретроградную точку росы, осаждение асфальтенов и/или выделение газа.

[0043] Модуль 25ʹ флюидного анализа также содержит шину 214 инструмента, соединяющую полезный сигнал и управляющие сигналы между системой 213 обработки данных и находящейся на поверхности управляющей системой 18 на фиг.1A. Шина 214 инструмента может нести электропитание, выданное расположенным на поверхности источником питания для модуля 25ʹ флюидного анализа, а также может содержать преобразователь/регулятор 215 питания для преобразования электропитания, переносимого шиной 214 инструмента, до соответствующего уровня, пригодного для использования электрических компонентов модуля 25ʹ.

[0044] Хотя компоненты на фиг.1B показаны и описаны выше как коммуникативно подсоединенные и устроенные в конкретной конфигурации, лица с обычными навыками в области техники оценят тот факт, что компоненты модуля 25ʹ флюидного анализа могут быть коммуникативно подсоединены и/или устроены иначе, нежели это показано на фиг.1B, без отхода от показанного в настоящем раскрытии. В дополнение к этому, примерные способы, приборы и системы, описанные в данном документе, не ограничены конкретным типом транспортировки, но, вместо этого, могут быть реализованы в соединении с другими типами транспортировки, включающими, например, колтюбинг, тросовую систему, оснащенные кабелями бурильные трубы и/или другие транспортировочные системы, известные в промышленности.

[0045] В соответствии с настоящим раскрытием система на фиг.1A и 1B может быть задействована в соответствии с методологией согласно фиг.2A-2G для получения характеристик флюидных свойств в интересующем нефтяном пласт-коллекторе, основанной на скважинном флюидном анализе образцов пластовых флюидов. Как оценят специалисты в области техники, расположенная на поверхности электрическая управляющая станция 18 и модуль 25 флюидного анализа скважинного инструмента 10 могут содержать функциональность для обработки данных (к примеру, один или больше микропроцессоров, соответствующую оперативную память и другое аппаратное и/или программное обеспечение), взаимодействующую для применения способа в соответствии с настоящим изложением. Электрическая управляющая система 18 может быть также реализована с помощью системы обработки распределенных данных, при этом данные, полученные от скважинного инструмента 10, передаются в реальном времени по каналу связи (в роли которого обычно выступает спутниковый канал) в удаленное место для анализа данных в соответствии с настоящим изложением. Анализ данных может быть вынесен на рабочие станции или на другие подходящие системы обработки данных (такие, как компьютерный кластер или компьютерная сеть).

[0046] Флюидный анализ с фиг.2A-2G полагается на модель растворимости для получения характеристик относительной концентрации высокомолекулярных фракций (смол и/или асфальтенов) как функции от глубины расположения нефтяной колонны по сравнению с относительной растворимостью, плотностью и молярным объемом таких высокомолекулярных фракций (смол и/или асфальтенов) на разных глубинах. В одной из реализаций изобретения модель растворимости рассматривает пластовый флюид как смесь (раствор) двух частей: растворенная часть (смолы и/или асфальтены) и растворитель (более легкие компоненты, иные, нежели смолы и асфальтены). Растворенная часть выбрана из нескольких классов, включающих смолы, наноагрегаты асфальтенов, асфальтеновые кластеры и их комбинации. Например, один класс может включать смолы с небольшим количеством асфальтеновых наноагрегатов, или вообще без них, и асфальтеновые кластеры. Другой класс может включать асфальтеновые наноагрегаты с небольшим количеством смол, или вообще без них, и асфальтеновые кластеры. Следующий класс может включать асфальтеновые кластеры с небольшим количеством смолы, или вообще без нее, и асфальтеновые наноагрегаты. Растворитель же представляет собой смесь, свойства которой измерены скважинным флюидным анализом и/или оцениваются согласно модели УС. Подразумевается, что пластовые флюиды сообщаются (к примеру, имеет место отсутствие разделения) и находятся в термодинамическом равновесии. В этом приближении относительную концентрацию (объемной фракции) растворенной части как функцию глубины получают по формуле:

где φ_i(h₁) - объемный коэффициент растворенной части на глубине h₁,

φ_i(h₂) - объемный коэффициент растворенной части на глубине h₂,

v_i - частичный молярный объем растворенной части,

v_m - молярный объем раствора,

δ_i - параметр растворимости растворенной части,

δ_m - параметр растворимости раствора,

ρ_i - частичная плотность растворенной части,

ρ_m - плотность раствора,

R - универсальная газовая постоянная,

T - абсолютная температура пластового флюида, и

g - гравитационная постоянная.

[0047] В формуле (1) предполагается, что свойства растворенной части (смол и асфальтенов) не зависят от глубины. Для свойств раствора они уже являются функцией от глубины, используется среднее значение между двумя глубинами, которое не является результатом погрешности при вычислении. Далее, если концентрация смол и асфальтенов невелика, свойства растворенной и растворяющей частей (раствора) с нижним индексом m приблизительно такие же, как и у растворяющей части. Первый экспоненциальный член формулы (1) возникает из гравитационного вклада. Второй и третий экспоненциальные члены возникают из комбинаторного изменения энтропии смеси. Четвертый экспоненциальный член возникает из изменения энтальпии (растворимости) смеси. Можно предположить, что пластовый флюид изотермален. В этом случае температура Т может быть определена как средняя температура пласта в соответствии со скважинным флюидным анализом. Альтернативно, температурный глубинный градиент (обычно имеющий линейное распределение) может быть получен из скважинного флюидного анализа и температуры Т на конкретной глубине, определенной из такого температурного градиента.

[0048] Плотность ρ_m раствора на заданной глубине может быть получена из частичной плотности компонентов раствора на заданной глубине по формуле:

где φ_j является объемной долей компонента раствора j на заданной глубине, и

ρ_j - частичная плотность компонента раствора j на заданной глубине.

Объемные доли φ_j для компонентов раствора на заданной глубине могут быть измерены, оценены из измеренных массовых или молярных долей, оцененных из решения композиционных градиентов, произведенных моделью УС, или другими подходящими приближениями. Частичная плотность ρ_j для компонентов раствора на заданной глубине может быть известной или оцениваемой из решения композиционных градиентов, произведенных моделью УС.

[0049] Молярный объем v_m раствора на заданной глубине может быть получен по формуле:

(3),

где x_j - молевая доля компонента раствора j,

m_j - молярная масса компонента раствора j, и

ρ_m - плотность раствора.

Молевые доли x_j компонентов раствора на заданной глубине могут быть измерены, оценены из измеренных массовых или молярных долей, оцененных из решения композиционных градиентов, произведенных моделью УС, или другими подходящими приближениями. Молярная масса m_j для компонентов раствора известна. Плотность раствора ρ_m на заданной глубине обеспечивается решением формулы (2).

[0050] Параметр растворимости δ_m для раствора на заданной глубине может быть получен как среднее от параметров растворимости для компонентов раствора на заданной глубине по формуле:

(4),

где φ_j - объемный коэффициент компонента раствора j на заданной глубине, и

δ_j - параметр растворимости для компонента раствора j на заданной глубине.

Объемный коэффициент φ_j компонентов раствора на заданной глубине может быть измерен, оценен из измеренных массовых или молярных долей, оцениваемых решением композиционных градиентов, произведенных моделью УС, или другими подходящими приближениями. Параметры растворимости δ_j для компонентов раствора на заданной глубине могут быть известны или быть оцененными из измеренных массовых или молярных долей, оцениваемых решением композиционных градиентов, произведенных моделью УС, или другими подходящими приближениями.

[0051] Также предполагается, что параметр растворимости δ_m для раствора на заданной глубине может быть получен из эмпирической корреляции с плотностью раствора ρ_m на заданной глубине. К примеру, параметр растворимости δ_m (в (МПа)^0,5) может быть получен из формулы:

δ_m=Dρ_m+C (5),

где D=(0,004878R_s+9,10199),

C=(8,3271ρ_m-0,004878R_sρ_m+2,904),

R_s - СГН на заданной глубине в СКФ (стандартный кубический фут)/СБЦ (стоковый баррель в цистерне, stock tank barrel), и

ρ_m - величина плотности подвижной нефти на заданной глубине в г/см³.

СГН (R_s) как функция от глубины в нефтяной колонне может быть измерена скважинным флюидным анализом или получена из прогноза состава компонентов пластового флюида как функции глубины, как показано ниже. Величина плотности подвижной нефти (ρ_m) как функция глубины может быть измерена скважинным флюидным анализом или получена из прогноза состава компонентов пластового флюида как функции глубины. В другом примере параметр растворимости δ_m(в (МПа)^0,5) может быть получен из простой корреляции с плотностью раствора ρ_m на заданной глубине (в г/см³) по формуле:

δ_m=17,347ρ_m+2,904 (6).

[0052] Параметр растворимости δ_i растворенной части (в МПа^0,5) может быть получен из заданного температурного градиента относительно соответствующей измерительной станции (ΔT=T-T₀) по формуле:

δ_i(T)= δ_i(T₀)[1-1,07×10^-3(ΔT)] (7),

где Т₀ - температура на соответствующей измерительной станции (к примеру, Т₀=298,15 К), и

δ_i(T₀) - параметр растворимости δ_i растворенной части (в МПа^0,5) при T₀ (к примеру, δ_i(T₀)=20,5 МПа^0,5) для класса, в котором растворенная часть включает смолы (с небольшим содержанием асфальтеновых наноагрегатов, или вообще без них, или асфальтеновых кластеров), и δ_i(T₀)=21,85 МПа^0,5 для тех классов, в которых растворенная часть включает асфальтены (такие же, как классы, включающие асфальтеновые наноагрегаты, асфальтеновые кластеры и комбинации асфальтеновых наноагрегатов/смол).

Влияние давления на параметр растворимости δ_i растворенной части мал, и им можно пренебречь.

[0053] Частичная плотность ρ_i для растворенной части (в кг/м³) может быть получена в виде констант, таких как 1,15 кг/м³ для класса, в котором растворенная часть включает смолы (с небольшим содержанием асфальтеновых наноагрегатов, или без таковых, или асфальтеновых кластеров), и 1,2 кг/м³ для тех классов, в которых растворенная часть включает асфальтены (такие, как классы, включающие асфальтеновые наноагрегаты, асфальтеновые кластеры и комбинации асфальтеновых наноагрегатов/смол).

[0054] Другие типы функций могут быть задействованы для корреляции свойств растворенной части как функции глубины. К примеру, линейная функция формулы (8) может быть использована для корреляции качества растворенной части (такой, как частичная плотность и параметр растворимости) как функции глубины

α=сΔh+α_ref (8),

где α - свойство (такое, как частичная плотность и параметр растворимости) растворенной части,

с - коэффициент,

α_ref - свойство растворенной части на соответствующей глубине, и

Δh - разница в высоте относительно соответствующей глубины.

[0055] Помимо свойств, отмеченных выше, остающийся изменяемым параметр из формулы (1) - это молярный объем растворенной части. Молярный объем растворенной части меняется для разных классов. Например, смолы имеют меньший молярный объем, нежели асфальтеновые наноагрегаты, имеющие меньший молярный объем, нежели асфальтеновые кластеры. Модель учитывает, что молярный объем растворенной части постоянен как функция глубины. Предпочтительнее используется сферическая модель для оценивания молярного объема растворенной части по формуле:

V=1/6⋅π⋅d³⋅Na (9),

где V - молярный объем, d - молекулярный диаметр, и Na - число Авогадро.

К примеру, для класса, в котором растворенная часть включает смолы (с небольшим количеством асфальтеновых наноагрегатов, или без них, и асфальтеновыми кластерами), молекулярный диаметр d может изменяться в пределах 1,25±0,15 нм. Для класса, в котором растворенная часть включает асфальтеновые наноагрегаты (с небольшим количеством, или вообще без смол, и с асфальтеновыми кластерами), молекулярный диаметр d может изменяться в пределах 1,8±0,2 нм. Для класса, в котором растворенная часть включает асфальтеновые кластеры (с небольшим количеством или вообще без смол и с асфальтеновыми наноагрегатами), молекулярный диаметр d может изменяться в пределах 5,0±0,5 нм. Для класса, в котором растворенная часть является смесью смол и асфальтеновых наноагрегатов (с небольшим количеством или вообще без асфальтеновых кластеров), молекулярный диаметр d может изменяться в соответствии с таковым у смол и наноагрегатов (к примеру, между 1,25 нм и 1,8 нм). Эти диаметры носят иллюстративный характер и могут быть по желанию скорректированы.

[0056] Таким же образом формула (1) может быть использована для определения семейства кривых для каждого класса растворенной части. Семейства кривых представляют собой оценку концентрации класса растворенной части как функции глубины. Каждая кривая соответствующего семейства получена из молекулярного диаметра d, падающего в пределах соответствующего класса растворенной части. Решение может быть найдено путем подбора кривых к соответствующим измерениям концентрации соответствующей растворенной части на разных глубинах, откуда были получены результаты флюидного анализа, для определения наилучшего соответствия кривой. Например, семейство кривых для класса растворенного остатка, включающего смолы (с небольшим количеством асфальтеновых наноагрегатов, или без них, и кластеров), может соответствовать результатам измерения содержания смолистой составляющей на разных глубинах. В другом примере семейство кривых для класса растворенной части, включающего асфальтеновые наноагрегаты (с небольшим количеством смол, или без таковых, и асфальтеновых кластеров), может соответствовать результатам измерений содержания асфальтеновых наноагрегатов на разных глубинах. В еще одном примере семейство кривых для класса растворенной части, включающего асфальтеновые кластеры (с небольшим количеством смол, или без них, и асфальтеновых наноагрегатов), может соответствовать результатам измерений содержания асфальтеновых кластеров на разных глубинах. В еще одном примере семейство кривых для класса растворенной части, включающего смолы и асфальтеновые наноагрегаты (с небольшим количеством асфальтеновых кластеров или без них), может соответствовать результатам измерений содержания смеси смол и асфальтеновых наноагрегатов на разных глубинах. Если обнаружено наилучшее соответствие, оцененные и/или измеренные свойства наиболее соответствующего класса растворенной части (или другие используемые свойства) могут быть использованы для анализа пласт-коллектора. Если никакое соответствие невозможно, значит пластовые флюиды не могут находиться в равновесии, или для описания нефтяных флюидов в пласт-коллекторе может требоваться более комплексный подход.

[0057] Другие подходящие структурные модели могут быть использованы для оценки и изменения молярного объема для разных классов растворенной части. Также может быть, чтобы формула (1) была упрощена игнорированием первого и второго экспоненциальных членов, что дает аналитическую модель в следующей форме:

(10).

Данное уравнение (10) может быть решено способом, похожим на описанный выше для уравнения (1), в порядке получения относительных содержаний растворенной части как функции глубины (h) в пласт-коллекторе.

[0058] Действия на фиг.2A-2G начинаются на этапе 201 с задействования инструмента скважинного флюидного анализа (СФА) на фиг.1A и 1B для получения образцов пластовых флюидов при пластовых давлении и температуре (образца подвижной нефти) на измерительной станции в стволе (к примеру, на базовой станции). Образец обрабатывается модулем 25 флюидного анализа. В одной из реализаций изобретения модуль 25 флюидного анализа выполняет спектрометрические измерения, измеряющие абсорбционный спектр образца, и переводит эти измерения в концентрации нескольких алкановых компонентов и групп интересующих флюидов. В иллюстративной реализации изобретения модуль 25 флюидного анализа обеспечивает измерения содержаний (например, масс. %) двуокиси углерода (CO₂), метана (CH₄), этана (C₂H₆), алкановых групп C₃-C₅, включающих пропан, бутан, пентан, сгустки гексана и более тяжелых алкановых компонентов (C6+) и содержания асфальтенов. Скважинный инструмент 10 также предпочтительно предоставляет средства для измерения температуры образца флюида (а значит, и пластовой температуры на станции), давления в образце флюида (а значит, и пластового давления на станции), плотности свежего флюида в образце флюида, вязкости свежего флюида в образце флюида, соотношения газ-нефть (СГН) в образце флюида, оптической плотности и возможных других параметров (таких, как плотность в градусах API и коэффициент объемного расширения нефтяного пласта (B₀)) образца флюида.

[0059] На шаге 203 процесс разбиения выносится наружу для получения характеристик компонентов состава образца, анализируемого на этапе 201. Разбиение разделяет концентрации (к примеру, массовые доли, иногда называемые весовыми долями) заданных комков состава (C₃-C₅, C6+) в концентрации (к примеру, массовые или весовые доли) для единичного углеродного числа (ЕУЧ) для заданного комка состава (к примеру, разделяет комок C₃-C₅ на C₃, C₄, C₅ и разделяет C6+ на C₆, C₇, C₈ …). Детали примерных разбивающих действий, вынесенные из данного изложения как часть этапа 203, детально изложены в патенте США № 7920970, включенном здесь посредством ссылки во всей полноте.

[0060] На этапе 205 результаты разбивающего процесса 203 используются в сочетании с моделью уравнения состояния (УС) для прогнозирования состава и флюидных свойств (таких, как объемное поведение смеси нефти и газа) как функции глубины в пласт-коллекторе. В одной из реализаций изобретения прогнозирование на этапе 205 включает градиенты свойств, градиенты давления и температурные градиенты пластового флюида как функции глубины. Градиенты свойств могут включать массовые доли, молярные доли, молекулярные массы и отдельные плотности для набора компонентов ЕУЧ (но не для асфальтенов) как функции глубины в пласт-коллекторе. Градиенты свойств прогнозируются на этапе 205, предпочтительно без включения составных градиентов (к примеру, массовых долей, молярных долей, молекулярных масс и отдельных плотностей) для смол и асфальтенов как функции глубины, как обеспечивают такие анализы согласно модели растворимости, как изложено здесь более детально.

[0061] Модель УС на этапе 205 включает набор формул, представляющих фазовое поведение компонентов состава пластового флюида. Такие формулы могут принимать разные формы. К примеру, они могу быть одним из многих хорошо известных кубических УС. Такие кубические УС включают УС Ван-дер-Ваальса (1873), УС Редлиха-Квонга (1949), УС Соаве-Редлиха-Квонга (1972), УС Пенга-Робинсона (1976), УС Стрижека-Веры-Пенга-Робинсона (1986) и УС Пателя-Тейя (1982). Параметры изменения объема могут быть использованы как часть кубического УС в порядке улучшения прогнозирования плотности флюида, как хорошо известно. Правила смешения (такие, например, как смешения Ван-дер-Ваальса) могут также быть использованы как часть кубического УС. Также может быть использовано УС типа SAFT, как хорошо известно в данной области техники. В этих уравнениях отклонение от закона идеального газа весьма обширно объяснено введением (1) конечного (ненулевого) молекулярного объема и (2) некоторыми молекулярными взаимодействиями. Эти параметры затем связывают с критическими константами разных химических компонентов.

[0062] Обобщенное кубическое УС выражается следующим образом:

(11),

где P, T, T_r, v, R являются давлением, температурой, приведенной температурой, молярным объемом и универсальной газовой постоянной соответственно.

Параметры a, b₁, b₂, b₃ и d являются параметрами кубического УС, имеющими функцию от температуры. Для УС Соаве-Редлиха-Квонга (СРК) (1972) b₁=b₂=b и b₃=d=0. Для УС Пенга-Робинсона (ПР) (1976) b₁=(1+√2)b, b₂=(1-√2)b и b₃=d=0.

[0063] Для улучшения прогнозирования плотности флюида в кубическом УС обычно используется параметр (1982) объемного изменения в двух параметрах кубического УС. Параметры кубического УС являются функциями от чистых компонентов физических свойств, таких как критические давление и температура, ацентрический фактор и приведенная температура. Правило смешения Ван-дер-Ваальса может быть применено для подсчета параметров УС смесей пластового флюида следующим образом:

(12A) (12B),

где x_i, a_i и b_i - молярные доли, параметры a и b компонента i соответственно;

x_j, a_j и b_j - молярные доли, параметры a и b компонента j соответственно;

k_ij и l_ij – бинарно-взаимодействующие параметры (БВП) для параметров a и b соответственно, которые обычно равны нулю для углеводородных пар или определены путем установки измеренных данных равновесия пар-жидкость (РПЖ) для бинарных систем.

[0064] Следовательно, модель кубического УС требует физических свойств, таких как критические свойства и ацентрические факторы для чистых компонентов.

[0065] В УС SAFT (Гонсалес с соавт., 2005) остаточная энергия Гельмгольца является суммой членов, представляющих отталкивающие и притягивающие взаимодействия в системе:

(13),

где A - энергия Гельмгольца;

a - безразмерная энергия Гельмгольца,

n - количество молей; и

надстрочные индексы обозначают соответственно остаточные, жесткие сферы, разброс, цепочки и ассоциации.

Для чистых компонентов параметрами УС SAFT являются параметр энергии (ε), диаметр сегмента (σ), параметр диапазона (λ) и длина цепочки (m), которые могут быть спрогнозированы методом групповых вкладов. Для параметров смеси также необходимо использовать правила смешения и объединения. Опять же, для модели УС SAFT требуются физические свойства чистых компонентов и бинарное взаимодействие параметров.

[0066] В одной из реализаций изобретения модель УС на этапе 205 прогнозирует глубинные градиенты состава, принимая во внимание гравитационные, химические силы, термальную диффузию и т.д. Для подсчета глубинных градиентов состава в углеводородных пласт-коллекторах обычно допускают, что пластовые флюиды контактируют (т.е. отсутствует их разделение) и находятся в термодинамическом равновесии (без абсорбции или любой химической реакции в пласт-коллекторе). Для смеси пластовых флюидов с N-компонентами уравнение потока массы для всех компонентов может быть выражено как:

J_i=J_i^Chem+J_i^Gr+J_i^Therm+J_i^Press i=1, 2, …, N (14),

где J_i - поток массы компонента i; и

показатели Chem, Gr, Therm и Press означают соответственно химические, гравитационные, термальные и барические силы.

[0067] Для подсчета глубинных градиентов состава в углеводородном пласт-коллекторе с использованием кубического УС обычно предполагается, что все компоненты пластовых флюидов имеют нулевую массу потока, находящегося в стационарном состоянии при отсутствии конвекции. В стационарном состоянии потоки в уравнении (14) равны внешним потокам на границе системы. Внешний поток может быть разрядкой активного газа, J_i^e. Для упрощения предполагается, что внешний поток масс является постоянной на временной линейке наполняющих механизмов в пласте. Принимая во внимание движущие силы, воздействующие на химические, гравитационные, барические, термические влияния, и внешний поток, в результате уравнения приведут к следующему:

i=1, 2, …, N (15),

где μ_i, x_i, v_i, M_i, D_i - химический потенциал, молярная доля, частичный молевой объем, молярная масса и эффективный диффузионный коэффициент компонента i;

g, R, ρ и T - ускорение свободного падения, универсальная газовая постоянная, плотность и температура соответственно;

x_j - молярная доля компонента j; и

F_Ti - термический диффузионный поток компонента i.

Поскольку химический потенциал - это функция давления, температуры и молевой доли, он может быть выражен для изотермических условий следующим образом:

(16).

[0068] Также предполагается, что пласт-коллектор находится в гидростатическом равновесии, так как:

(17).

[0069] В соответствии с термодинамическими зависимостями частичный молярный объем определен как:

(18).

[0070] Вследствие этого, химический потенциал изменяется при постоянной температуре, что учтено в измененной формуле:

(19).

[0071] Подставляя уравнение (18) в уравнение (15), получаем следующее уравнение:

i=1, 2, …, N (20).

[0072] Термальный диффузионный поток компонента i (F_Ti) может быть рассчитан по другим термальным диффузионным моделям. Примером этого может являться выражение Хаасе:

(21),

где индексы m и i обозначают свойства смеси и компонента i соответственно; и

H - молярная энтальпия.

[0073] Химический потенциал рассчитан через расчеты летучести. Результирующее уравнение получается следующим:

i=1, 2, …, N (22),

где ƒ_i - летучесть компонента i, а h означает вертикальную глубину.

[0074] Кубическое УС, такое как УС Пенга-Робинсона (ПР), может быть использовано для прогнозирования летучести компонента i. Поэтому уравнение (22) переопределено следующим образом:

i=1, 2,…, N (23),

где φ_i и x_i - коэффициент летучести и молярная доля компонента i соответственно, и h₀ означает соответствующую глубину.

[0075] Как показано в формуле (23), коррекция объемного изменения Пенелукса с соавт. уплотняет подсчеты градиента состава, поскольку изменение объема в коэффициенте летучести компонента i выражено следующим образом:

(24),

где верхние индексы Peneloux_PR_EOS и Original_PR_EOS означают коэффициенты летучести, рассчитанные по УС ПР с и без объемного изменения Пенелукса соответственно; и

c_i - параметр изменения объема компонента i.

Поскольку P на глубинах h и h₀ различны, изменения объема не могут быть выброшены из уравнения (23).

[0076] Молярные доли компонентов на заданной глубине должны затем суммироваться к 1 как на заданной глубине. Обеспечивая молярную долю, давление и температуру в пласт-коллекторе, известные с соответствующей станции, данные уравнения могут быть решены для молярных долей (и массовых долей), частичных молярных объемов и объемных долей для компонентов пластового флюида, так же как давление и температура как функция глубины. Беглые подсчеты могут быть решены для летучести компонентов пластового флюида, формирующих равновесие. Детали подходящих беглых подсчетов изложены Li в «Rapid Flash Calculations for Compositional Simulation», SPE Reservoir Evaluation and Engineering, октябрь 2006, включенном здесь посредством ссылки во всей полноте. Мгновенные уравнения базируются на модели равновесия жидкой фазы, определяющего количества фаз и распределения видов среди фаз, что минимизирует свободную энергию Гиббса. Более конкретно, беглые подсчеты рассчитывают условия равновесной фазы смеси как функции давления, температуры и состава.

[0077] На этапе 205 прогнозы градиента состава могут быть использованы для прогнозирования свойств пластового флюида как функции глубины (обычно обозначаемого как градиент свойства), как это хорошо известно. К примеру, прогнозы относительно градиента состава могут быть использованы для прогнозирования набора свойств флюида (таких, как молярный объем, молекулярная масса, плотность свежего флюида, плотность стокового барреля, давление точки кипения, давление точки росы, соотношение газ-нефть, плотность свежего флюида), также как и других свойств давление-объем-температура (PVT) пластового флюида как функции глубины в пласт-коллекторе. УС этапа 205 предпочтительно рассчитывает прогнозы относительно градиента состава без принятия во внимание смол и асфальтенов отдельно, и, особенно, поскольку такие прогнозы обеспечиваются моделью растворимости, как более детально изложено в настоящем документе.

[0078] На этапе 207 СФА скважинный инструмент 10 на фиг.1A и 1B используется для получения образца пластового флюида при давлении пласт-коллектора и температуре (свежего образца нефти) на другой измерительной станции в скважине и скважинного флюидного анализа в соответствии с изложенным выше по этапу 201, выполненному с этим образцом. В иллюстративной реализации модуль 25 флюидного анализа обеспечивает измерения содержания (например, масс. %) двуокиси углерода (CO₂), метана (CH₄), этана (C₂H₆), алкановых групп C₃-C₅, включающих пропан, бутан, пентан, сгустки гексана и более тяжелых алкановых компонентов (C6+) и асфальтенового содержимого. Скважинный инструмент 10 также предпочтительно предоставляет средства для измерения температуры образца флюида (и, следовательно, температуры пласт-коллектора на станции), давления в образце флюида (и следовательно давления в пласт-коллекторе на станции), плотности свежего флюида образца флюида, вязкости свежего флюида в образце флюида, соотношения газ-нефть (СГН) в образце флюида, оптической плотности и других возможных параметров (таких, как плотность в градусах АПИ, коэффициент объемного расширения нефтяного пласта (B₀) и др.) в образце флюида.

[0079] Опционально на этапе 209 модель УС этапа 205 может быть настроена на основании сравнения прогнозов состава и флюидных свойств, полученных с помощью модели УС на этапе 205, и анализов состава и флюидных свойств, полученных с помощью СФА скважинного инструмента 10 на этапе 207. Лабораторные данные могут также использоваться для настройки модели УС. Такая настройка обычно задействует выбранные параметры модели УС в порядке улучшения точности прогнозирования, созданного моделью УС. Параметры модели УС, которые могут быть скорректированы, включают критическое давление, критическую температуру, ацентрический фактор для единичного углеродного компонента, бинарно-взаимодействующие коэффициенты и параметры объемного перевода. Пример настройки модели УС описан в Almehaideb et al., «EOS tuning to model full field crude oil properties using multiple well fluid PVT analysis», Journal of Petroleum Science and Engineering, Volume 26, Issues 1-4, pp. 291-300, 2000, включенном здесь посредством ссылки во всей полноте. В случае, если модель УС настроена, прогнозы состава и флюидных свойств на этапе 205 могут быть пересчитаны, исходя из настроенной модели УС.

[0080] На этапе 211 прогнозы градиентов состава, созданные на этапе 205 (или на этапе 209 в случае, если УС изменено), используются для получения параметров растворимости растворенной части (и по возможности других градиентов свойств, вводимых в модель растворимости) как функции глубины нефтяной колонны. К примеру, прогнозы градиентов состава могу быть использованы для получения плотности растворенной части (ур. (2)), молярного объема растворенной части (ур. (3)) и параметра растворимости растворенной части (ур. (4) или (5)) как функции глубины.

[0081] На этапах 213-219 растворенная часть обрабатывается как частично класс первого типа, к примеру, класс, где растворенная часть включает смолы (с небольшим количеством асфальтеновых наноагрегатов, или без таковых, и асфальтеновых кластеров). Этот класс обычно соответствует пластовым флюидам, включающим конденсаты с очень небольшим содержанием асфальтенов. По существу, высокое содержание растворенного газа и светлых углеводородов создает плохой растворитель для асфальтенов. Более того, процессы создания конденсатов не склонны к образованию асфальтенов. Для этого класса действия ожидают, что средний сферический диаметр смол - около 1,25±0,15 нм, и что смолы придают цвет предзаданной видимой длины волны (647 нм). Средний сферический диаметр 1,25±0,15 нм соответствует средней молекулярной массе в 740±250 г/моль. Данные лабораторной центрифуги могут также показать сферический диаметр смол около ~1,3 нм. Это согласуется с результатами в литературе. Можно быть уверенным, что приданный смолам цвет в более коротком видимом диапазоне вызван относительно небольшим количеством связанных ароматических колец (САК) в полициклических ароматических углеводородах (ПАУ). В противоположность этому, цвет асфальтенов в обоих, коротком видимом и длинном инфракрасном, диапазонах вызван их относительно большим количеством СКА в ПАУ. Следовательно, цвет смол и асфальтенов в одном и том же видимом диапазоне вызван перекрытием электронных переходов многочисленных ПАУ в нефти. Однако в длинном ближнем инфракрасном диапазоне оптическая абсорбция вызвана преимущественно за счет асфальтенов.

[0082] На этапе 215 количество значений среднего сферического диаметра в пределах 1,25+0,15 нм (к примеру, d=1,1 нм, d=1,2 нм, d=1,3 нм и d=1,4 нм) используется для оценки соответствующих молярных объемов для части растворенной части класса с использованием ур. (9).

[0083] На этапе 217 молярный объем, оцененный на этапе 215, используется в сочетании с моделью растворимости типа Флори-Хаггинса, описанной выше в соответствии с формулой (1), для создания семейства кривых, прогнозирующих концентрацию части растворенной части класса на этапе 213 как функции глубины в пласт-коллекторе.

[0084] На этапе 219 семейство кривых, созданное на этапе 217, сравнивается с результатами измерения содержания смол на соответствующих глубинах, полученными соответствующими СФА колорометрическими измерениями на предзаданной длине видимой волны (647 нм). Сравнения оцениваются для нахождения диаметра, наиболее удовлетворяющего предзаданным критериям. В одной из реализаций изобретения критерии соответствия определяют небольшие различия между содержанием смол как функцией глубины, спрогнозированным моделью растворимости типа Флори-Хаггинса, и соответствующим содержанием смол, измеренным анализом СФА, таким образом обеспечивая признак наибольшего соответствия в пределах уровня допустимости.

[0085] На этапах 221-227 растворенная часть обрабатывается как конкретный класс второго типа, к примеру класс, где растворенная часть содержит асфальтеновые наноагрегаты (с небольшим содержанием смол, или вообще без них, и асфальтеновых кластеров). Этот класс обычно соответствует небольшому СГН черных нефтей, обычно имеющих небольшую сжимаемость. Эти типы черных нефтей часто содержат асфальтеновые молекулы от 4 до 7 СКА в ПАУ. Асфальтеновые молекулы распределены в нефти как наноагрегаты с номером агрегатов от 2 до 8. Для данного класса операции ожидают, что средний сферический диаметр асфальтеновых наноагрегатов будет 1,8±0,2 нм и что асфальтеновые наноагрегаты придают цвет в предзаданной ближней инфракрасной (БИК) длине волны (1070 нм). Средний сферический диаметр асфальтеновых наноагрегатов 1,8±0,2 нм соответствует средней молекулярной массе в 2200±700 г/моль. Это соответствует результатам в литературе. Полевые и лабораторные анализы показывают, что асфальтеновые наноагрегаты придают цвет в обоих диапазонах, видимом, около 640 нм, и БИК, около 1070 нм. Считается, что асфальтеновые наноагрегаты придают цвет в обоих диапазонах, в коротком видимом и более длинном БИК диапазонах, вызванных их относительно большим количеством СКА в ПАУ.

[0086] На этапе 223 количество значений средних сферических диаметров в пределах 1,8±0,2 нм (к примеру, d=1,6 нм, d=1,7 нм, d=1,8 нм, d=1,9 нм и d=2,0 нм) используется для оценки соответствующих молярных объемов для определенного класса растворенной части с использованием формулы (9).

[0087] На этапе 225 молярные объемы, оцененные на этапе 223, используются в сочетании с моделью растворимости типа Флори-Хаггинса, описанной выше в соответствии с формулой (1), для создания семейства кривых, прогнозирующих содержание конкретного класса растворенной части на этапе 221 как функции глубины в пласт-коллекторе.

[0088] На этапе 227 семейство кривых, созданных на этапе 225, сравнивается с измерениями содержания асфальтеновых наноагрегатов, полученными из соответствующих СФА колорометрических измерений на предзаданной БИК длине волны (1070 нм). Результаты сравнений оцениваются для обозначения диаметра, наиболее удовлетворяющего предзаданным критериям. В одной реализации критерии соответствия определяют наличие небольшой разницы между содержанием асфальтеновых наноагрегатов как функцией глубины, в соответствии с моделью типа Флори-Хаггинса, и соответствующими содержаниями асфальтеновых наноагрегатов, измеренных анализом СФА, обеспечивая таким образом выявление точного соответствия в пределах допустимого уровня.

[0089] На этапах 229-235 растворенная часть обрабатывается как определенный класс третьего типа, к примеру класс с растворенной частью, содержащей комбинацию смол и асфальтеновых наноагрегатов (с небольшим содержанием асфальтеновых кластеров или без таковых). Этот класс обычно соответствует черным нефтям, включающим смесь смол и асфальтеновых наноагрегатов. Для этого класса операции ожидают, что средний сферический диаметр смеси смол и асфальтеновых наноагрегатов изменяется линейно от 1,5±0,2 нм до 2,0±0,2 нм в соответствии с длиной волны в диапазоне между видимой длиной волны (647 нм) и БИК длиной волны (1070 нм). Это соответствует допущению, что средний молекулярный диаметр смеси смол и асфальтеновых наноагрегатов линейно возрастает с увеличением длины волны за счет увеличения роли абсорбции из асфальтеновых агрегатов в более длинноволновой области. Считается, что содержание асфальтеновых наноагрегатов (масс. %) способствует усилению цветов экспоненциально с увеличением длины волны. В предпочтительной реализации изобретения отношения между средним сферическим диаметров (d) и длиной волны описываются следующим образом:

d=C1*Длина волны+C2 (25),

где C1 и C2 - две константы.

C1 и C2 могут быть определены решением отношения, использующего два сочетания диаметр/длина волны. К примеру, для решения C1 и С2 может быть использовано сочетание d=1,5 нм при 647 нм и сочетание d=2,0 нм при 1070 нм. В другом примере для решения C1 и С2 может быть использовано сочетание d=1,3 нм при 647 нм и сочетание d=1,8 нм при 1070 нм. В еще одном примере для решения C1 и С2 может быть использовано сочетание d=1,7 нм при 647 нм и сочетание d=2,2 нм при 1070 нм.

[0090] На этапе 231 количество значений сочетаний среднего сферического диаметра и длины волны, определенное отношением из этапа 229, используется для оценки соответствующих молярных объемов для определенного класса растворенной части с использованием ур. (9).

[0091] На этапе 233 молярные объемы, спрогнозированные на этапе 231, используются в сочетании с моделью растворимости типа Флори-Хаггинса, раскрытой выше в отношении формулы (1), для создания семейства кривых, прогнозирующих содержание конкретного класса растворенной части из этапа 229 как функцию глубины в пласт-коллекторе. Каждая кривая соответствует конкретному сочетанию значения среднего сферического диаметра и длины волны.

[0092] На этапе 235 семейство кривых, созданное на этапе 233, сравнивается с измерениями содержания смеси смол и асфальтеновых наноагрегатов в сочетании с глубинами, полученными из соответствующих СФА измерений цвета как длины волны на заданном сочетании диаметра/длины волны для соответствующей кривой. Сравнения оцениваются для выявления диаметра, наилучшим образом удовлетворяющего предзаданным критериям соответствия. В одной реализации изобретения критерии соответствия определяют наличие небольших различий между содержанием смеси смол и асфальтеновых наноагрегатов как функцией глубины в соответствии с прогнозом модели растворимости Флори-Хаггинса и соответствующим содержанием смеси смол и асфальтеновых наноагрегатов, измеренным СФА анализом, вследствие чего обеспечивается выявление точного соответствия в пределах допустимого уровня.

[0093] На этапах 237-243 растворенная часть обрабатывается как определенный класс четвертого типа, к примеру класс с растворенной частью, содержащей асфальтеновые кластеры. Этот класс обычно соответствует черным нефтям, где асфальтеновый градиент очень большой в нефтяной колонне. Такое поведение подразумевает, что асфальтеновые наноагрегаты и асфальтеновые кластеры суспендированы в нефтяной колонне. Для этого класса операции ожидают, что средний сферический диаметр асфальтеновых кластеров около 4,5±0,2 нм при предзаданной БИК длине волны (1070 нм). Полевые и лабораторные анализы показывают, что асфальтеновые кластеры придают цвет в обоих диапазонах, видимом, около 640 нм, и БИК, около 1070 нм. Считается, что асфальтеновые кластеры придают цвет в обоих диапазонах, в коротком видимом и более длинном БИК диапазонах, вызванных их относительно большим количеством СКА в ПАУ.

[0094] На этапе 239 количество значений среднего сферического диаметра в пределах 4,5±0,5 нм (то есть d=4,0 нм, d=4,3 нм, d=4,5 нм, d=4,8 нм и d=5,0 нм) используется для оценки соответствующих молярных объемов для конкретного класса растворенной части с использованием формулы (9).

[0095] На этапе 241 молярные объемы, оцениваемые на этапе 239, используются в сочетании с моделью растворимости Флори-Хаггинса, описанной выше в соответствии с формулой (1), для создания семейства кривых, прогнозирующих содержание конкретного класса растворенной части из этапа 237 как функцию глубины в пласт-коллекторе.

[0096] На этапе 243 семейство кривых, созданное на этапе 241, сравнивается с результатами измерений содержания асфальтеновых кластеров на соответствующих глубинах, полученных из соответствующих СФА колорометрических измерений при предзаданной БИК длине волны (1070 нм). Сравнения прогнозируют для выявления диаметра, наиболее удовлетворяющего предзаданным критериям соответствия. В одной из реализаций изобретения критерии соответствия определяют наличие небольшой разницы между содержанием асфальтеновых кластеров как функции глубины в соответствии с прогнозом модели Флори-Хаггинса и соответствующими содержаниями асфальтеновых кластеров, измеренных с помощью СФА анализа, таким образом обеспечивая выявление точного соответствия в пределах допустимого уровня.

[0097] На этапе 245 соответствующие диаметры, выявленные на этапах 219, 227, 235 и 243 (если таковые имеются), оцениваются для определения диаметра с наилучшим соответствием в группе. Оценка обеспечивает выявление того, что конкретный класс растворенной части (и, следовательно, предположение о составе, соотносящемся с конкретным типом растворенной части) наиболее соответствует измеренному градиенту для высокомолекулярной весовой доли растворенной части.

[0098] На этапе 247 выбирается кривая, принадлежащая кривым, созданным на этапах 217, 225, 233 и 241, и соответствующая конкретным классам растворенной части и наиболее соответствующему диаметру, выявленному на этапе 245.

[0099] На этапе 249 кривая, выбранная на этапе 247, используется для прогнозирования содержания наиболее соответствующего класса растворенной части как функции глубины в пласт-коллекторе.

[00100] На этапе 251 наиболее соответствующий класс растворенной части, выявленный на этапе 245, оценивается на предмет соответствия первому классу растворенной части по этапам 213-219, где растворенная часть содержит смолы (с небольшим количеством асфальтеновых наноагрегатов, или без таковых, и асфальтеновых кластеров). Если данное условие выполняется, операция переходит к этапу 253. В противоположном случае операция переходит к этапу 255.

[00101] На этапе 253 рабочий процесс показывает, что пластовые флюиды находятся в термическом равновесии в неразобщенном пласт-коллекторе, и пластовые флюиды содержат смолы (с небольшим количеством асфальтеновых наноагрегатов, или без таковых, и асфальтеновых кластеров) в соответствии с предположениями, что они относятся к первому классу растворенной части на этапах 213-219. В этом случае пластовый флюид содержит конденсаты с очень небольшим содержанием асфальтенов. По существу, высокое содержание растворенного газа и светлых углеводородов создает очень плохой растворитель для асфальтенов. Более того, процессы создания конденсатов не склонны к образованию асфальтенов. Следовательно, очень немного цвета сырой нефти определено с помощью СФА в БИК диапазоне. Тем не менее, имеются асфальтеноподобные молекулы – смолы, абсорбирующие видимый свет и временами даже ближний инфракрасный свет. Данные молекулы смолы весьма сильно разбросаны в молекулах конденсата, тем самым уменьшая воздействие гравитационной составляющей. В дополнение, конденсаты демонстрируют значительные градиенты. Поскольку конденсаты сжимаемы, следовательно, гидростатическое давление на колонну конденсатов создает в колонне плотностный градиент. Плотностный градиент создает движущие силы для создания градиента химического состава. Составляющие с более низкой плотностью склонны подниматься по колонне, в то время как составляющие с более высокой плотностью склонны осаждаться вниз по колонне. Данный градиент СГН дает возрастающий контраст для смол, тем самым создавая значимый цветовой градиент СФА. Эти градиенты используются для проверки резервуарного сообщения. Соответственно, градиент СГН, как определено анализом СФА, может быть оценен для резервуарного анализа как часть этапа 261. Прогнозированное и/или измеренное содержание смол как функция глубины может также быть оценено для анализа пласт-коллектора как часть этапа 261. Более конкретно, декларация сообщения (неразделенности) может быть выявлена умеренным уменьшением значений СГН с глубиной, постоянным возрастанием плотности флюида и/или флюидной вязкости как функции глубины. С другой стороны, разделение и/или неравновесность может быть выявлена разрывом СГН (или если меньшее СГН обнаружено как более высокое в колонне), и/или разрывом флюидной плотности и/или вязкости (или если более высокая флюидная плотность и/или вязкость обнаружена как более высокая в колонне). Затем операция проходит к этапу 281.

[00102] На этапе 255 наиболее соответствующий класс растворенной части, выявленный на этапе 245, оценивается для определения, соответствует ли он второму типу класса растворенной части с этапов 221-227, где растворенная часть содержит асфальтеновые наноагрегаты (с небольшим количеством смол, или без таковых, и асфальтеновых кластеров). Если условие удовлетворено, операция переходит к этапу 257. В противном случае операции переходят к этапу 259.

[00103] На этапе 257 рабочий процесс показывает, что пластовые флюиды находятся в термическом равновесии с неразобщенным пласт-коллектором, и пластовые флюиды содержат асфальтеновые наноагрегаты (с небольшим количеством смол, или без таковых, и асфальтеновых кластеров) в соответствии с предположением, что они относятся ко второму классу растворенной части на этапах 221-227, где растворенная часть содержит асфальтеновые наноагрегаты (с небольшим количеством смол, или без таковых, и асфальтеновых кластеров). В этом случае прогнозированная и/или измеренная концентрация асфальтеновых наноагрегатов как функция глубины может быть оценена для резервуарного анализа как часть этапа 257. Более конкретно, декларация сообщения (неразобщенности) может быть выявлена постоянным возрастанием содержания асфальтеновых наноагрегатов как функции глубины и/или постоянным возрастанием плотности флюида и/или флюидной вязкости как функции глубины. С другой стороны, разделение и/или неравновесность может быть выявлена разрывом содержания асфальтеновых наноагрегатов (или если более высокое содержание асфальтеновых наноагрегатов обнаружено как более высокое в колонне), и/или разрывом флюидной плотности и/или вязкости (или если более высокая флюидная плотность и/или вязкость обнаружена как более высокая в колонне). Затем операция проходит к этапу 281.

[00104] На этапе 259 наиболее соответствующий класс растворенной части, выявленный на этапе 245, оценивается для определения, соответствует ли он классу третьего типа растворенной части с этапов 229-235, где растворенная часть содержит смесь из смол и асфальтеновых наноагрегатов (с небольшим содержанием асфальтеновых кластеров или без таковых). Если данное условие удовлетворено, операция продолжается с этапа 261. В противном случае операция продолжается с этапа 263.

[00105] На этапе 261 рабочий процесс показывает, что пластовые флюиды находятся в термическом равновесии с неразобщенным пласт-коллектором, и пластовые флюиды содержат смесь из смол и асфальтеновых наноагрегатов (с небольшим количеством асфальтеновых кластеров или без таковых) в соответствии с предположением, что они относятся к третьему классу растворенной части на этапах 229-235, где растворенная часть содержит смесь из смол и асфальтеновых наноагрегатов (с небольшим количеством асфальтеновых кластеров или без таковых). В этом случае прогнозированная и/или измеренная концентрация смеси из смол и асфальтеновых наноагрегатов как функция глубины может быть оценена для резервуарного анализа как часть этапа 261. Более конкретно, декларация сообщения (неразобщенности) может быть выявлена постоянным возрастанием содержания смеси смол/асфальтеновых наноагрегатов как функции глубины и/или постоянным возрастанием плотности флюида и/или флюидной вязкости как функции глубины. С другой стороны, разделение и/или неравновесность может быть выявлена разрывом содержания смеси смол и асфальтеновых наноагрегатов (или если более высокое содержание смеси смол и асфальтеновых наноагрегатов обнаружено как более высокое в колонне), и/или разрывом флюидной плотности и/или вязкости (или если более высокая флюидная плотность и/или вязкость обнаружена как более высокая в колонне). Затем операция проходит к этапу 281.

[00106] На этапе 263 наиболее соответствующий класс растворенной части, выявленный на этапе 245, оценивается для определения, соответствует ли он классу четвертого типа растворенной части с этапов 237-243, где растворенная часть содержит асфальтеновые кластеры. Если данное условие удовлетворено, операция продолжается с этапов 265 и 267. В противном случае операция продолжается с этапа 271.

[00107] На этапе 265 рабочий процесс показывает, что пластовые флюиды содержат асфальтеновые кластеры в соответствии с предположением, что они относятся к четвертому классу растворенной части на этапах 237-243, где растворенная часть содержит асфальтеновые кластеры. В этом случае прогнозированная и/или измеренная концентрация асфальтеновых кластеров как функция глубины может быть оценена для резервуарного анализа как часть этапа 265. Более конкретно, декларация сообщения (неразобщенности) может быть выявлена постоянным возрастанием содержания асфальтеновых кластеров как функции глубины и/или постоянным возрастанием плотности флюида и/или флюидной вязкости как функции глубины. С другой стороны, разделение и/или неравновесность может быть выявлена разрывом содержания асфальтеновых кластеров (или если более высокое содержание асфальтеновых кластеров обнаружено как более высокое в колонне), и/или разрывом флюидной плотности и/или вязкости (или если более высокая флюидная плотность и/или вязкость обнаружена как более высокая в колонне).

[00108] Следует заметить, что на этапе 265 тяжелая нефть или битум ожидается в нефтяной колонне вследствие наличия асфальтеновых кластеров. Более того, поскольку асфальтеновые кластеры ожидаются в нефтяной колонне, предполагается также, что в нефтяной колонне существуют большие градиенты плотности и вязкости, и в нефтяной колонне ожидается большая плотность в градусах АПИ.

[00109] На этапе 267 вязкостная модель, пригодная для тяжелой нефти с большим градиентом вязкости, используется для получения характеристик вязкости нефтяной колонны. В предпочтительном изобретении модель вязкости на этапе 267 является принципиальной моделью состояния вязкости, каковые модели вязкости смеси (подвижной тяжелой нефти) основываются на соответствующей теории состояния для прогнозирования вязкости смеси как функции температуры, давления, состава смеси, псевдокритических свойств смеси и вязкости контрольного флюида, оцениваемой при соответствующих давлении и температуре. В одном примере принципиальная модель состояния вязкости основана на модели Педерсена с соавт. (1984), имеющей следующую форму:

(26),

где T_cm - критическая температура смеси (подвижной тяжелой нефти);

T_co - критическая температура контрольного флюида;

P_cm - критическое давление смеси;

P_co - критическое давление контрольного флюида;

MW_m - молекулярная масса смеси; и

MW_o - молекулярная масса контрольного флюида.

Параметры α_m для смеси и α₀ для контрольного флюида даются в следующем виде:

α_m=1,000+7,378⋅10^-3ρ_r0^1,847MW_m^0,5173 (27A) α₀=1,000+0,31ρ_r0^1,847 (27B).

[00110] Параметр ρ_r0 является редуцированной плотностью контрольного флюида, оцениваемой при соответствующих давлении и температуре, как показано ниже:

(28),

где ρ_o - плотность контрольного флюида при соответствующих температуре и давлении; и

ρ_co - критическая плотность контрольного флюида.

[00111] Параметр μ_o - вязкость контрольного флюида, оцениваемая при давлении P_o и температуре T_o.

[00112] Параметры P_co, T_co и MW_o контрольного флюида могут быть получены из эмпирических данных. MW_m - молекулярная масса смеси и начальный набор для произвольного значения в предзаданном диапазоне (предпочтительно в диапазоне между 1500 и 3000 г/моль). Следует заметить, что произвольное значение значительно меньше, чем реальная молярная масса асфальтеновых кластеров, которая приблизительно равна 60000 г/моль. Эта переделка требуется, поскольку соответствующая модель состояния вязкости не проработана для тяжелой нефти с молярной массой свыше 60000 г/моль. P_cm смеси дано корреляцией с другими свойствами флюида, предпочтительно корреляцией с MW_m. К примеру, P_cm в атм. может быть получено как:

P_cm=53,6746⋅MW_m^-0,2749 (29).

Плотность ρ_o и вязкость μ_o контрольного флюида могут быть соотнесены с T и P с использованием хорошо известных статистических техник.

[00113] Уравнение (26) может быть использовано для разрешения (настройки) критической температуры T_cm для соответствующей глубины, где температура T и давление P и вязкость μ_m пластового флюида (подвижной тяжелой нефти) известны благодаря СФА или лабораторному анализу. Такие настройки могут быть завершены заданием начального значения критической температуры T_cm, расчета вязкости по вязкостной модели формулы (26), сравнения разницы между рассчитанной вязкостью и соответствующей измеренной вязкостью μ_m пластового флюида и обновления критической температуры T_cm, если разница оказывается больше, чем предзаданная допустимая погрешность. Если разница меньше, чем (или равна) предзаданная допустимая погрешность, значит настройка завершена. После настройки критической температуры T_cm настроенная критическая температура T_cm вместе с параметрами P_co, T_co, MW_o, P_cm и MW_m с вязкостной моделью по формуле (26) используются для получения характеристик вязкости μ_m смеси (подвижной тяжелой нефти) как функции глубины в пласт-коллекторе. Особенно используются температура T и давление P для заданной глубины для получения плотности ρ_о и вязкости μ_о для контрольного флюида на заданной глубине. Плотность ρ_o используется для решения редуцированной плотности ρ_r0 контрольного флюида на заданной глубине в соответствии с формулой (28). Редуцированная плотность ρ_r0 используется для решения параметров α_m и α₀ в соответствии с формулами (27A) и (27B). Наконец, параметры P_co, T_co, MW_o, P_cm, настроенная T_cm, MW_m, α_m, α₀ и вязкость μ₀ используется для решения вязкости μ_m на заданной глубине в соответствии с формулой (26).

[00114] Следует отметить, что другие параметры вязкостной модели по формуле (26), такие как критическое давление P_cm, могут быть обработаны как регулируемые параметры и настроены как изложено выше. Такая настройка может при необходимости задействовать несколько регулируемых параметров.

[00115] Другая простая вязкостная модель, пригодная для тяжелой нефти, может быть использована для получения характеристик вязкости нефтяной колонны.

[00116] К примеру, вязкостная модель, разработанная Пэлом и Родосом, может быть использована для получения характеристик вязкости нефтяной колонны на этапе 267. Вязкостная модель Пэла-Родоса описана в Pal, R., and Rhodes, E., «Viscosity/concentration relationship for emulsions», Journal of Rheology, Vol. 33, 1989, pp. 1021-1045. Вязкостная модель Пэла-Родоса принимает во внимание влияние сольватации в концентрированной эмульсии. В вязкостной модели Пэла-Родоса эмульсионные капельки предполагаются сферическими. Лин с соавт. «Asphaltenes: fundamentals and applications: The effect of asphaltenes on the chemical and physical characteristics of asphalt», Shu, E.Y., and Mullins, O.C., editors, New York, Plenum Press, 1995, pp. 155-176, модифицировали модель Пэла-Родоса для принятия во внимание асферических рассеянных твердых частичек в суспензии следующим образом:

(30),

где η и η_M - вязкость коллоидного раствора и твердой фазы соответственно;

K - константа растворимости;

φ - объемная доля рассеянной фазы (то есть, асфальтенов); и

v - коэффициент формы (v=2,5 для твердых сферических частиц в оригинальной модели Пэла-Родоса, и v=6,9 для тяжелой нефти, как изложено в Лин с соавт.).

Объемная доля асфальтенов (кластеры) φ может быть выражена как функция асфальтеновой (кластеры) массовой доли на заданной глубине следующим образом:

(31),

где ρ и ρα - плотности нефтяной смеси и асфальтенов (кластеров) соответственно на заданной глубине, и A - массовая доля асфальтенов (кластеров) на заданной глубине.

Подставляя формулу (31) в формулу (30), получаем:

(32),

где Kʹ - константа растворимости (отличная от K), представленная K.

[00117] Если вязкость в контрольном участке (η₀) известна, тогда модель Рэла-Родоса может быть использована для подсчета вязкости η тяжелой нефти в условиях сборной цистерны следующим образом:

(33),

где нижний индекс 0 означает свойства в контрольном участке.

Массовая доля асфальтенов A и A₀ может быть получена из оптической плотности в сравнении с асфальтеновой корреляцией или другого подходящего приближения. Kʹ рассчитано из выражения , где плотность ρ может быть измерена с помощью СФА или получена с помощью следующего выражения:

(34),

где ρ_a - плотность асфальтенов (=1,2 г/см³), и

ρ_M - плотность непрерывной фазы, представляющей собой мальтен (то есть, компоненты нефтяной смеси меньше асфальтенов).

Плотность мальтенов ρ_M может быть обработана как изменяемый параметр и получена из УС.

[00118] В другом примере вязкостная модель, разработанная Муни (Mooney), может использоваться для получения характеристик вязкости нефтяной колонны на этапе 267. Модель вязкости Муни для тяжелой нефти раскрыта в Mooney, «The viscosity of a concentrated suspension of spherical particles», Journal Colloid Science, Vol. 6, 1951, pp. 162-170 как следующее:

(35),

где η и η_M - вязкость коллоидного раствора и непрерывной фазы (растворителя) соответственно;

[η] - внутренняя вязкость;

φ - объемная доля рассеянной фазы; и

φ_max - упаковочная объемная доля.

Модель вязкости Муни может быть изменена для тяжелой нефти следующим образом:

(36),

где A - массовая доля асфальтенов; и

A_max - параметр, который может иметь значение до 0,7.

[00119] Если известна вязкость контрольного места (η₀), то модель вязкости Муни может быть использована для расчета вязкости η тяжелой нефти в сборной цистерне следующим образом:

(37).

Индекс 0 означает свойства в контрольном участке. Массовая доля асфальтенов A и A₀ может быть получена из оптической плотности в сравнении с асфальтеновой корреляцией или другого подходящего приближения. Внутренняя вязкость [η] может быть обработана как настраиваемый параметр и получена из данных о вязкости с помощью по меньшей мере двух СФА станций.

[00120] Вязкостная модель, как изложено выше, может быть расширена для учета воздействия СГН, давления и температуры на вязкость. Одно такое расширение описано у Hildebrand J.H., и Scott, R.L., «The Solubility of Nonelectrolytes», 3rd ed., Reinhold, New York, (1950) следующим образом:

(37),

где - получено из условий сборной цистерны в соответствии с вышеизложенным,

давления P и P₀ рассчитаны в psia,

температуры T и T₀ рассчитаны в градусах Ранкина (R), и

соотношения газ-нефть СГН_s и СГН_s0 рассчитаны для раствора в СКФ/СБЦ.

Индекс 0 означает свойства на контрольном участке. Эти исправления похожи на выражения, данные Khan et al. в «Viscosity Correlations for Saudi Arabian Crude Oils», SPE Paper 15720, Fifth SPE Middle East Conference, Bahrain, март 7-10, 1987, которые определили, что вязкость в ненасыщенной нефти обратно пропорциональна СГН_s⅓ и T^4,5.

[00121] В случае, если плотность, рассчитанная по формуле (34), используется для получения для расчетов вязкости подвижной тяжелой нефти из формулы (33), воздействие СГН, давления и температуры на расчеты плотности по формуле (34) может быть принято во внимание с помощью формулы:

(38),

где α - параметр, который может иметь значение, такое как 0,05;

β - изобарический коэффициент термического расширения флюида, который может иметь значение, такое как 5×10^-4 1/К; и

с₀ описывает сжимаемость, которая может иметь значение, такое как 9×10^-6 1/psia.

[00122] Следует отметить, что модель вязкости на этапе 267 может быть настроена для соответствия вязкости пластовых флюидов, измеренной с помощью скважинного флюидного анализа (этапы 201 и 207) или лабораторного анализа при необходимости. Такая настройка модели вязкости обычно осуществляется присвоением начальных значений одному или более настраиваемым параметрам вязкостной модели, расчетам вязкости на основе вязкостной модели, выявлением различий между рассчитанной вязкостью и соответствующей измеренной вязкостью и обновлением параметра(ов) при обнаружении большей разницы, нежели предзаданная допустимая погрешность. Если разница меньше, чем (или равна) предзаданная допустимая погрешность, значит настройка завершена. К примеру, для модели Пэла-Родоса изменяемые параметры, подлежащие настройке, могут включать параметр Kʹ и экспоненциальный параметр v. В другом примере, для модели Муни, изменяемый параметр, подлежащий настройке, может включать параметр [η] и параметр A_max.

[00123] После этапа 267 операция продолжается этапом 281.

[00124] На этапе 271 подходящего соответствия между кривыми растворимости и измеренными свойствами не обнаружено. В этом случае операция может определить наличие необходимости в дополнительных измерительных станциях и/или разных методологиях для повторения процесса и анализа в порядке повышения надежности измерения и/или прогнозирования свойств флюидов. К примеру, измеренные и/или спрогнозированные свойства пластового флюида могут быть сравнены с базой исторических данных пласт-коллекторов для определения, какие из измеренных и/или прогнозированных свойств имеют смысл. Если данные не имеют смысла, то для повторения процесса и анализа в порядке повышения надежности измерения и/или прогнозирования свойств флюидов могут быть использованы дополнительные измерительные станции или другая методология (к примеру, могут быть использованы различные модели).

[00125] Могут быть использованы другие факторы для определения необходимости в дополнительных измерительных станциях и/или методологиях для повторения процесса и анализов в порядке повышения надежности измерения и/или прогнозирования свойств флюидов. К примеру, на этапе 271 ожидается, что пласт-коллектор разобщен и не находится в термодинамическом равновесии. В этом случае измеренные флюидные свойства могут быть получены для подтверждения, что они отвечают ожидаемому строению пласт-коллектора.

[00126] Если на этапе 271 необходимости в дополнительных измерительных станциях и/или другой методологии нет, операция может продолжаться с этапа 273 для повторения соответствующего процесса и анализа в порядке повышения надежности измерения и/или прогнозирования свойств флюидов.

[00127] Если на этапе 271 нет необходимости в дополнительных измерительных станциях и другой методологии (другими словами, имеется достаточная уверенность в измеренных и/или спрогнозированных флюидных свойствах), операция продолжается с этапа 275, где архитектура пласт-коллектора объявляется как разобщенная и/или не в термодинамическом равновесии. Такое предположение поддерживается недействительностью предположения о неразобщенности пласт-коллектора и термического равновесия, подлежащего моделированию, использующему прогнозирование о градиенте свойств растворенной части в скважине.

[00128] Последующее определение строения пласт-коллектора на этапах 253, 257, 261, 265 и 275 и результаты такого определения сообщаются заинтересованным сторонам на этапе 281. Характеристики строения пласт-коллектора, сообщенные на этапе 281, могут использоваться в моделировании и/или понимании интересующего пласт-коллектора для оценки пласт-коллекторов, планирования и управления.

[00129] В другой реализации изобретения операции на этапах 205-263 могут быть заменены на операции, моделирующие свойства пластовых флюидов с использованием модели УС, в соответствии с настоящим документом, как в модели УС Флори-Хаггинса-Зуо (УС ФХЗ). Модель УС ФХЗ детально описана в публикации Приложения Международного Патента WO 2012/042397, включенного в настоящее изложение посредством ссылки во всей полноте. Модель УС ФХЗ получает градиенты состава так же, как и прочие градиенты свойств (к примеру, градиенты давления и температуры), тем самым описывая объемное поведение смеси нефти и газа (и, возможно, воды) в пластовых флюидах как функцию глубины в интересующем пласт-коллекторе. Градиенты состава, полученные из модели УС ФХЗ, предпочтительно включают массовые доли, молевые доли, молекулярные массы и конкретные плотности наборов псевдокомпонентов пластовых флюидов. Предпочтительно, такие псевдокомпоненты включают тяжелые псевдокомпоненты, представляющие асфальтены в пластовом флюиде, второй дистиллированный псевдокомпонент, представляющий неасфальтеновую жидкую фракцию пластового флюида, и третий легкий псевдокомпонент, предоставляющий газы в пластовом флюиде. Псевдокомпоненты, полученные из модели УС ФХЗ, могут при необходимости также представлять компоненты с единичным углеродным числом (ЕУЧ) так же, как и другие фракции или сгустки пластового флюида (такие, как водяная фракция). Модель УС ФХЗ может прогнозировать градиенты состава с глубиной, принимающие во внимание воздействие гравитационных химических сил, термической диффузии и т.д., в соответствии с публикацией Приложения Международного Патента WO 2011/007268, включенного в настоящее изложение посредством ссылки во всей полноте. Другие приложения к УС ФХЗ описаны в Патентах США 7920970, 7822554, 7996154 и 8271248, в публикации Приложения к Патенту США US 2009/0312997 и публикациях Приложений к Международному Патенту WO 2009/138911, WO 2011/030243, WO 2012/042397 и WO 2011/138700, включенных в настоящее изложение посредством ссылки во всей полноте. Для некоторых целей один или более членов модели УС ФХЗ преобладает, при этом другие члены игнорируются. К примеру, в черных нефтях с низким СГН главенствует составляющая гравитации в модели УС ФХЗ, а члены, соответствующие химическим силам (растворимость) и термической диффузии (энтропия), могут игнорироваться.

[00130] Модель УС ФХЗ использует уравнение состояния вместе с беглыми вычислениями для прогнозирования состава (включая асфальтены) как функции глубины в пласт-коллекторе. Уравнение состояния представляет фазовое поведение компонентов, составляющих пластовый флюид. Такое уравнение состояния может принимать разнообразные формы. К примеру, оно может быть любым из многочисленных кубических УС, как это хорошо известно. Такое кубическое УС включает УС Ван-дер-Ваальса (1873), УС Редлиха-Квонга (1949), УС Соаве-Редлиха-Квонга (1972), УС Пенга-Робинсона (1976), УС Стрижек-Вера-Пенг-Робинсона (1986) и УС Патель-Тейя (1982). Параметры изменения объема могут быть использованы как часть кубического УС в порядке улучшения прогнозирования плотности флюида, как это хорошо известно. Правила смешения (такие, например, как смешения Ван-дер-Ваальса) могут быть также задействованы как часть кубического УС. Также могут быть использованы УС типа SAFT, как это хорошо известно в области техники. Уравнение состояния расширено для прогнозирования градиентов состава (включая градиент состава асфальтенов) с глубиной, принимающей во внимание воздействие гравитационных, химических сил, термической диффузии и т.д. Беглые вычисления используются для летучести компонентов, приходящих в равновесие.

[00131] Асфальтеновый градиент состава, выполненный по модели УС ФХЗ, может быть сравнен с содержанием асфальтенов, измеренным с помощью скважинного флюидного анализа, для получения профиля асфальтеновых псевдокомпонентов (к примеру, асфальтеновых наноагрегатов и больших асфальтеновых кластеров) и соответствующих размеров агрегатов и молекулярных масс асфальтенов как функции глубины в интересующем пласт-коллекторе, как описано в публикации приложения к Международному Патенту WO 2011/007268. Профиль асфальтеновых псевдокомпонентов может быть использован для получения характеристик флюидов пласт-коллектора. К примеру, профиль асфальтеновых псевдокомпонентов флюидов пласт-коллектора может быть использован для определения включения в пластовые флюиды асфальтеновых кластеров (как на этапе 263), после чего продолжаются операции, как на этапах 265 и 267, где модель вязкости, подходящая для тяжелой нефти, используется для получения характеристик вязкости нефтяной колонны.

[00132] Вычислительный анализ, описанный здесь, может быть вынесен наружу в реальном времени с соответствующим скважинным флюидным анализом или с постобработкой (следующей после скважинного флюидного анализа), или с предобработкой (предшествующей скважинному флюидному анализу).

[00133] Флюидный анализ пластовых флюидов может быть выполнен на скважинных измерительных станциях в стволе скважины с помощью скважинного флюидного анализа, как описано в данном документе. Также возможно собирать образцы подвижной нефти и пластовых флюидов скважинным инструментом. Флюидный анализ таких образцов может быть выполнен в лаборатории для измерения свойств образцов «мертвой» нефти и «живой» нефти, как это хорошо известно. Такие свойства могут включать плотность свежего флюида (ρ), вязкость свежего флюида (μ), содержания (к примеру, массовую долю) единичных углеродных компонентов и псевдокомпонентов пластовых флюидов (таких, как двуокись углерода (CO₂), метан (CH₄), этан (C₂H₆), алкановая группа C₃-C₅, сгустки гексана и более тяжелых алкановых компонентов (C6+) и содержание асфальтенов), СГН и другие возможные параметры (такие, как плотность в градусах API, коэффициент объемного расширения нефтяного пласта (B₀) и др.). Результат таких лабораторных анализов может быть использован для получения характеристик пластовых флюидов как части рабочего процесса настоящего приложения.

[00134] Вычислительные модели и вычислительные анализы, описанные здесь, могут также быть интегрированы в системы симуляции пласт-коллекторов в порядке прогнозирования флюидных свойств пластовых флюидов во время добычи. К примеру, прогнозирование вязкости пластовых флюидов, как и модель вязкости (и/или соответствующие параметры), может быть интегрировано в систему резервуарной симуляции для симуляции, планирования и выполнения расширенных производственных процессов для тяжелой нефти.

[00135] Здесь было изложены и проиллюстрированы реализации метода анализа флюидных свойств (в частности, вязкости) интересующего пласт-коллектора и характеризация интересующего пласт-коллектора на основе такого анализа. В то время как конкретные модели уравнения состояния, модели растворимости и приложения к таким моделям описаны для прогнозирования свойств пластовых флюидов, будет оценено, что могут быть также использованы и другие такие модели и приложения. Более того, методология, описанная здесь, не ограничивается станциями в той же скважине. К примеру, могут быть проведены измерения с местоположений из других скважин, как показано здесь, для проверки бокового сообщения. В дополнение, рабочий процесс, как здесь показано, может быть изменен. К примеру, предполагается, что могут быть определены другие классы растворенной части (такие, как класс растворенного вещества, включающий асфальтеновые наноагрегаты и асфальтеновые кластеры). В другом примере пользователь может выбирать классы растворенных веществ из списка классов растворенных веществ для обработки. Пользователь также может задать определенные параметры для обработки, такие как диаметр, используемый для ввода в модель растворимости, для получения кривых концентрации для соответствующих классов растворенной части, также как длины волн оптической плотности, используемые для корреляции таких концентраций с концентрациями, измеренными скважинным флюидным анализом. Следовательно, специалисты в области техники оценят, что, тем не менее, могут быть выполнены другие модификации уже раскрытых реализаций без отклонения от сущности изобретения.

Методология для выполнения отбора образцов флюидов в скважине, проходящей пласт-коллектор, и флюидного анализа образов флюидов для определения их свойств (включая содержание асфальтенов). Используется по меньшей мере одна модель для прогнозирования содержания асфальтенов как функции участка в пласт-коллекторе. Спрогнозированное содержание асфальтенов сравнивается с соответствующим содержанием, измеренным с помощью флюидного анализа, для определения, соотносятся ли асфальтены в образцах флюидов с конкретными асфальтеновыми типами (к примеру, асфальтеновыми кластерами в целом в тяжелой нефти). Если это так, используется вязкостная модель для определения вязкости пластовых флюидов как функции участка в пласт-коллекторе. Вязкостная модель допускает градиенты вязкости пластовых флюидов как функции глубины. Результаты вязкостной модели (и/или ее части) могут быть использованы для понимания распределения потоков в пласт-коллекторе и в симуляции пласт-коллектора. 2 н. и 25 з.п. ф-лы, 2 ил.

1. Способ получения характеристик нефтяного флюида в пласт-коллекторе, пересекающего по меньшей мере одну скважину, включающий:

(a) получение для по меньшей мере одного местоположения в по меньшей мере одной скважине одного образца флюида;

(b) выполнение флюидного анализа образца(ов) флюида, полученного на этапе (а), для измерения свойств образца(ов) флюида(ов), причем свойства включают содержание асфальтенов;

(c) использование по меньшей мере одной модели, которая прогнозирует содержание асфальтенов как функцию местоположения в пласт-коллекторе;

(d) сравнение прогнозированной концентрации асфальтенов, полученной на этапе (c), с соответствующей концентрацией, измеренной флюидным анализом на этапе (b), для соответствующего местоположения в скважине для идентификации соответствия асфальтенов из образца(ов) флюида конкретному типу асфальтенов;

(e) в случае, если асфальтены в образце(ах) флюида соответствуют конкретному типу асфальтенов, используют модель вязкости для получения вязкости пластовых флюидов как функции местоположения пласт-коллектора, при этом вязкостная модель допускает градиенты вязкости пластовых флюидов как функции глубины.

2. Способ по п.1, отличающийся тем, что конкретные типы асфальтенов представляют или включают асфальтеновые кластеры.

3. Способ по п.1, отличающийся тем, что вязкость пластового флюида, полученная на этапе (e), поставляется в симулятор пласт-коллектора для имитационного анализа продуктивности пласт-коллектора.

4. Способ по п.3, отличающийся тем, что вязкостная модель на этапе (e) или ее часть поставляется в симулятор пласт-коллектора.

5. Способ по п.1, дополнительно включающий настройку вязкостной модели на этапе (e) на основе вязкости образца флюида, измеренной флюидным анализом.

6. Способ по п.1, отличающийся тем, что вязкостная модель на этапе (e) включает в себя принципиальную модель состояния вязкости, при этом принципиальная модель состояния вязкости моделирует вязкость в смеси (подвижной тяжелой нефти), основываясь на соответствующей теории состояний, для прогнозирования вязкости смеси как функции температуры, давления, состава смеси, псевдокритических свойств смеси и вязкости контрольного вещества, оцениваемой при соответствующих давлении и температуре.

7. Способ по п.6, отличающийся тем, что принципиальная модель состояния вязкости имеет следующую форму:

,

где μ_m(P, T) - вязкость смеси (свежей тяжелой нефти);

μ₀(P_o, T_o) - вязкость контрольного флюида при контрольной температуре и контрольном давлении;

T_cm - критическая температура смеси (подвижной тяжелой нефти);

T_co - критическая температура контрольного флюида;

P_cm - критическое давление смеси (подвижной тяжелой нефти);

P_co - критическое давление контрольного флюида;

MW_m - молекулярная масса смеси (подвижной тяжелой нефти); и

MW_o - молекулярная масса контрольного флюида;

α_m - параметр смеси (подвижной тяжелой нефти); и

α₀ - параметр контрольного флюида.

8. Способ по п.7, отличающийся тем, что по меньшей мере одно псевдокритическое свойство смеси обрабатывается как изменяемый параметр вязкостной модели, настроенной с помощью процесса настройки, при этом процесс настройки использует вязкость образца флюида, измеренного с помощью флюидного анализа.

9. Способ по п.7, отличающийся тем, что вязкостная модель основана на параметре, представляющем молекулярную массу смеси, при этом данный параметр принимает значение в диапазоне менее чем 60000 г/моль.

10. Способ по п.9, отличающийся тем, что параметр, представляющий молекулярную массу смеси, принимает значение между 1500 и 3000 г/моль.

11. Способ по п.1, отличающийся тем, что по меньшей мере одна модель на этапе (c) содержит модель уравнения состояния, прогнозирующего свойства состава и флюидные свойства на разных участках в пласт-коллекторе, основанную на флюидных свойствах, измеренных на этапе (b).

12. Способ по п.11, отличающийся тем, что по меньшей мере одна модель на этапе (c) также содержит модель растворимости, характеризующую относительное содержание набора высокомолекулярных компонентов как функцию глубины по сравнению с относительной растворимостью, плотностью и молярным объемом высокомолекулярных компонентов из набора на разных глубинах, при этом набор высокомолекулярных компонентов содержит асфальтеновые компоненты, а свойства состава и флюидные свойства, спрогнозированные с помощью модели уравнения состояния, используются для ввода в модель растворимости.

13. Способ по п.12, отличающийся тем, что модель растворимости обрабатывает пластовый флюид как смесь из двух частей, представляющих собой растворенную часть и растворитель, и при этом растворенная часть содержит набор высокомолекулярных компонентов.

14. Способ по п.13, отличающийся тем, что высокомолекулярные компоненты растворенной части определены типом класса и выбраны из группы, содержащей смолы, асфальтеновые наноагрегаты и асфальтеновые кластеры.

15. Способ по п.1, отличающийся тем, что по меньшей мере одна модель на этапе (c) содержит модель уравнения состояния, содержащую концентрацию, молекулярные массы и конкретные плотности для набора псевдокомпонентов пластового флюида, при этом такие псевдокомпоненты содержат тяжелый псевдокомпонент, представляющий неасфальтеновую жидкую фракцию пластового флюида, второй псевдокомпонент - дистиллят, представляющий неасфальтеновую жидкую фракцию пластового флюида, и третий - легкий псевдокомпонент, представляющий газы пластового флюида.

16. Способ по п.1, отличающийся тем, что вязкостная модель расширена для принятия во внимание влияния СГН, давления и температуры на вязкость.

17. Способ по п.1, отличающийся тем, что флюидный анализ на этапе (b) выполняется скважинным инструментом флюидного анализа.

18. Способ по п.1, отличающийся тем, что флюидный анализ на этапе (b) выполняется в лабораторных условиях.

19. Способ получения характеристик нефтяного флюида в пласт-коллекторе, пересекаемого по меньшей мере одной скважиной, включающий:

(a) определение концентрации набора компонентов нефтяного флюида как функции глубины в пласт-коллекторе, при этом набор компонентов содержит по меньшей мере один асфальтеновый компонент, и определение, соотносится ли по меньшей мере один асфальтеновый компонент нефтяного флюида с конкретным асфальтеновым типом, причем конкретный асфальтеновый тип выбран из группы, содержащей смолы, асфальтеновые наноагрегаты и асфальтеновые кластеры;

(b) в случае, если по меньшей мере один асфальтеновый компонент нефтяного флюида соотносится с конкретным асфальтеновым типом, используют вязкостную модель для получения вязкости нефтяного флюида как функции местоположения в пласт-коллекторе, при этом вязкостная модель допускает градиенты вязкости нефтяных флюидов как функции глубины.

20. Способ по п.19, отличающийся тем, что вязкость нефтяного флюида, полученная на этапе (b), поставляется в симулятор пласт-коллектора для симуляционного анализа продуктивности пласт-коллектора.

21. Способ по п.20, отличающийся тем, что вязкостная модель на этапе (b) или ее часть поставляется в симулятор пласт-коллектора для симуляционного анализа продуктивности пласт-коллектора.

22. Способ по п.19, дополнительно включающий настройку вязкостной модели на этапе (b), основанную на вязкости образца флюида, измеренной флюидным анализом.

23. Способ по п.19, отличающийся тем, что вязкостная модель на этапе (b) содержит принципиальную модель состояния вязкости, моделирующую вязкость смеси (свежей тяжелой нефти), основываясь на соответствующей теории состояния, для прогнозирования вязкости смеси как функции температуры, давления, состава смеси, псевдокритических свойств смеси и вязкости контрольной субстанции, оцениваемой при контрольных давлении и температуре.

24. Способ по п.23, отличающийся тем, что принципиальная модель состояния вязкости имеет форму

,

где μ_m(P, T) - вязкость смеси (подвижной тяжелой нефти);

μ₀(P_o, T_o) - вязкость контрольного флюида при контрольной температуре и контрольном давлении;

T_cm - критическая температура смеси (подвижной тяжелой нефти);

T_co - критическая температура контрольного флюида;

P_cm - критическое давление смеси (подвижной тяжелой нефти);

P_co - критическое давление контрольного флюида;

MW_m - молекулярная масса смеси (подвижной тяжелой нефти); и

MW_o - молекулярная масса контрольного флюида;

α_m - параметр смеси (подвижной тяжелой нефти); и

α₀ - параметр контрольного флюида.

25. Способ по п.24, отличающийся тем, что по меньшей мере одно псевдокритическое свойство смеси обрабатывается как изменяемый параметр вязкостной модели, настраиваемой с помощью процесса настройки, использующего вязкость флюидного образца, измеренную с помощью флюидного анализа.

26. Способ по п.24, отличающийся тем, что вязкостная модель основана на параметре, представляющем молекулярную массу смеси, заданном в диапазоне менее чем 60000 г/моль.

27. Способ по п.24, отличающийся тем, что параметр, представляющий молекулярную массу смеси, задают в диапазоне между 1500 и 3000 г/моль.