Чанышев Б.Р., Максимов А.Д.
СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ УЗЛОВОГО АНАЛИЗА В ОПТИМИЗАЦИИ ДОБЫЧИ НЕФТИ: ЦИФРОВЫЕ РЕШЕНИЯ И ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ *
Аннотация:
в данной статье рассмотрены современные методы узлового анализа как ключевого инструмента оптимизации работы добывающих скважин. Особое внимание уделено интеграции узлового анализа с цифровыми платформами, включая применение машинного обучения и облачных вычислений. Приведены практические примеры внедрения метода на месторождениях России, демонстрирующие повышение эффективности добычи на 15–30%. Обсуждаются перспективы развития технологии в контексте цифровизации нефтегазовой отрасли.
Ключевые слова:
узловой анализ, оптимизация добычи, цифровые двойники, VLP-кривые, интеллектуальные месторождения
Введение: роль узлового анализа в нефтегазовой отрасли.Современные условия разработки месторождений требуют точного контроля за работой скважин, особенно при эксплуатации трудноизвлекаемых запасов [1]. Узловой анализ (Nodal Analysis) является одним из ключевых методов диагностики и оптимизации добычи, позволяя оценивать взаимодействие элементов системы «пласт–скважина–устье» [2].Основные задачи метода:Определение точек ограничения потока (узлов).Оптимизация режимов работы насосного оборудования.Прогнозирование дебита при изменении параметров эксплуатации.Как показывают исследования [3], применение узлового анализа способно повысить эффективность добычи на 20% за счет точного подбора технологических режимов.Теоретические основы узлового анализа.Узловой анализ представляет собой метод оптимизации работы добывающих скважин, основанный на совместном решении двух фундаментальных уравнений: кривой притока жидкости из пласта (IPR-кривая) и кривой вертикального потока в трубах (VLP-кривая). IPR-кривая описывает зависимость дебита скважины от перепада давления между пластом и забойной зоной, в то время как VLP-кривая характеризует гидродинамические потери при движении флюида по стволу скважины. Точка пересечения этих кривых определяет рабочий режим скважины и позволяет выявить узловые точки - участки системы, ограничивающие производительность.В основе метода лежит анализ ключевых технологических параметров, включающих забойное и устьевое давление, дебит жидкости и газа, а также физико-химические свойства флюида. Особое значение имеет учет таких характеристик, как вязкость нефти, газовый фактор и обводненность продукции, которые существенно влияют на гидродинамику потока. Современные модели узлового анализа значительно усложнились по сравнению с классическими подходами. Они способны учитывать нелинейные эффекты, такие как газлифтное воздействие и многофазное течение, а также динамические изменения свойств пласта в процессе эксплуатации. Это позволяет более точно моделировать реальные условия работы скважин и выявлять резервы для повышения их производительности.Современные подходы: интеграция с цифровыми платформами.3.1. Цифровые двойники скважин.Современные системы цифровых двойников позволяют создавать виртуальные копии физических скважин, что значительно расширяет возможности узлового анализа. Реализация таких систем осуществляется в специализированных средах моделирования (MATLAB, Python) с использованием современных библиотек для анализа данных (Pandas, SciPy). Ярким примером успешного внедрения является система «Умное месторождение», разработанная компанией «Роснефть». В данной системе узловой анализ интегрирован с сетью IoT-датчиков [5], что обеспечивает непрерывный мониторинг и автоматическую корректировку рабочих параметров скважин в реальном времени.3.2. Машинное обучение.Использование алгоритмов машинного обучения открывает новые перспективы для автоматизации узлового анализа. Современные нейросетевые модели способны автоматически определять оптимальные узловые точки и прогнозировать изменения рабочих характеристик скважин. Практическое применение этих технологий демонстрирует впечатляющие результаты – на Приобском месторождении внедрение нейросетевых алгоритмов позволило повысить точность прогнозирования на 25%. Особенно эффективны эти методы при работе с большими массивами исторических данных, позволяя выявлять сложные, неочевидные зависимости между параметрами работы скважины.3.3. Облачные вычисления.Развертывание аналитических модулей узлового анализа в облачных средах (Google Cloud, AWS) предоставляет ряд существенных преимуществ. Во-первых, это обеспечивает практически неограниченную масштабируемость вычислительных ресурсов в зависимости от текущих потребностей. Во-вторых, облачные решения делают систему доступной для удаленных объектов добычи, где развертывание традиционных вычислительных мощностей может быть затруднено. Кроме того, облачная архитектура упрощает процессы обновления программного обеспечения и обеспечивает высокий уровень отказоустойчивости системы в целом. Эти преимущества особенно важны для крупных месторождений с распределенной инфраструктурой.Практическое применение узлового анализа на российских месторождениях.На российских нефтяных месторождениях узловой анализ доказал свою эффективность как инструмент оптимизации добычи. Рассмотрим ключевые примеры успешного внедрения этой методики:Таблица 1. Результаты применения узлового анализа на месторождениях России.Преимущества и ограничения метода.Основным преимуществом узлового анализа является его универсальность - метод может применяться для различных типов скважин, включая фонтанные, газлифтные и оборудованные электроцентробежными насосами. Эта методика одинаково эффективна как для вертикальных, так и для горизонтальных скважин, а также для скважин с различными конструкциями ствола. Важным достоинством является полная совместимость с промышленными SCADA-системами, что позволяет интегрировать узловой анализ в существующие системы мониторинга и управления добычей без необходимости масштабной модернизации инфраструктуры.Однако метод имеет и определенные ограничения. Главным из них является высокая требовательность к качеству и полноте входных данных - для получения достоверных результатов необходимы точные данные о свойствах пласта, характеристиках флюида и параметрах работы скважины. Кроме того, методика требует обязательной калибровки под конкретные геолого-технологические условия каждого месторождения, что увеличивает временные затраты на первоначальном этапе внедрения. Эти особенности необходимо учитывать при планировании работ по оптимизации добычи с использованием узлового анализа.Заключение: перспективы развития.Узловой анализ доказал свою эффективность как надежный инструмент оптимизации добычи нефти в современных условиях. Представленные в статье цифровые решения демонстрируют значительный потенциал для повышения точности и оперативности анализа. Практический опыт российских месторождений подтверждает, что внедрение современных методов узлового анализа позволяет достигать устойчивого роста производительности скважин на 15-30%.Перспективы развития технологии связаны с дальнейшей цифровизацией процессов анализа. Особое значение приобретает интеграция искусственного интеллекта для автоматизации расчетов и прогнозирования. Разработка мобильных решений для полевых инженеров и внедрение блокчейн-технологий для обеспечения достоверности данных открывают новые возможности для оптимизации добычи.В условиях перехода нефтегазовой отрасли к концепции "Индустрия 4.0" узловой анализ сохраняет свою актуальность, трансформируясь в мощный цифровой инструмент. Дальнейшее развитие метода будет способствовать повышению эффективности освоения трудноизвлекаемых запасов и оптимизации эксплуатации существующего фонда скважин.
Номер журнала Вестник науки №5 (86) том 4
Ссылка для цитирования:
Чанышев Б.Р., Максимов А.Д. СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ УЗЛОВОГО АНАЛИЗА В ОПТИМИЗАЦИИ ДОБЫЧИ НЕФТИ: ЦИФРОВЫЕ РЕШЕНИЯ И ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ // Вестник науки №5 (86) том 4. С. 1891 - 1897. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/23509 (дата обращения: 09.07.2025 г.)
Вестник науки © 2025. 16+