Скважины ждут интеллекта

В технологиях интенсификации добычи углеводородов все большую роль начинают играть математическое моделирование и машинное обучение
Скважины ждут интеллекта
Команда, осуществляющая операции гидравлического разрыва пластов (ГРП) на одном из месторождений компании Anadarko
Фотография: gettyimages.ru

Когда в конце 1990-х нефте- и газодобывающие компании США наконец освоили технологии направленного горизонтального бурения и многостадийного гидроразрыва пласта (ГРП*) в промышленных масштабах, добыча трудноизвлекаемых нефти и газа стала экономически выгодной. Так начался сланцевый бум, который стал первым по значимости фактором влияния на рынок углеводородов.

Между тем в Советском Союзе гидроразрыв пласта начали применять еще в начале 1960-х. Теоретическая база технологии ГРП была разработана в 1953 году академиком Сергеем Христиановичем совместно с Юрием Желтовым в Институте нефти Академии наук СССР. Однако вскоре, после ввода в разработку крупных высокодебитных месторождений Западной Сибири, интерес к ГРП в советской нефтегазовой отрасли практически исчез.

Упавшее знамя подхватили в США, где первые экспериментальные разработки в области газодобычи из сланца с 1980 года начала проводить компания Mitchell Energy & Development во главе с Джорджем П. Митчеллом. Полигоном для испытаний технологии горизонтального бурения стало месторождение Барнетт Шейл (Barnett Shale). В этом направлении с 1989 года работал также Том Л. Уорд и его компания Chesapeake Energy. Для разработки эффективной технологии горизонтального бурения с гидроразрывом пласта понадобилось около двадцати лет экспериментов. И это дало результат.

На сегодня гидроразрыв пласта в комплексе с горизонтальным бурением — один из наиболее широко применяемых методов интенсификации добычи нефти и газа в мире. Законодателем мод в проведении таких операций стали нефтесервисные компании США.

magnifier.png Второе рождение ГРП в России произошло в начале 1990-х в связи с существенным ухудшением структуры запасов. ГРП и горизонтальное бурение начали использовать не только как способ повышения добычи, но и как экономически целесообразный метод разработки месторождений в низкопроницаемых коллекторах

Второе рождение ГРП в России произошло в начале 1990-х в связи с существенным ухудшением структуры запасов. ГРП и горизонтальное бурение начали использовать не только как способ повышения добычи, но и как экономически целесообразный метод разработки месторождений в низкопроницаемых коллекторах (пластах горных пород). Рынок ГРП в России развивается стремительно: если в 2000 году было проведено 2170 операций ГРП, то в 2016-м — порядка 14–15 тыс., и, скорее всего, их число продолжит расти (см. графики 1 и 2).

Известно, что капитальные расходы на строительство нефтяной или газовой скважины делятся, условно говоря, на две составляющие: затраты на бурение (drilling) и затраты на заканчивание1 (completion), где бурение — это 75% вложений, а заканчивание — 25%. В затратах на заканчивание, помимо цементирования и закрепления ствола, есть доля средств, необходимых на осуществление мер по стимуляции пласта, включая ГРП. Однако эти относительно небольшие затраты порой приносят намного больший экономический эффект, чем затраты на остальные стадии. Вот почему в условиях низких цен на нефть спрос на ГРП и на стимуляцию добычи растет. Снижая капитальные затраты на бурение новых скважин, можно тратить небольшие средства на горизонтальное бурение и гидроразрыв и даже на повторный ГРП. По некоторым оценкам, уже более половины скважин, которые сегодня бурятся в Российской Федерации, проходят процедуру стимуляции нефтеотдачи с помощью гидроразрыва пласта.

Важнейшая составляющая технологий ГРП и горизонтального бурения —математическое моделирование протекающих при этом процессов. Соответствующее программное обеспечение стало настолько стратегически важным элементом технологии, что подпало под действие западных санкций против России. Неудивительно, что государство озаботилось этой проблемой технологической зависимости. Одним из центров ее решения стал Центр добычи углеводородов Сколковского института науки и технологий (Сколтех). Мы встретились с профессорами центра Дмитрием Коротеевым и Андреем Осипцовым, чтобы обсудить текущее состояние технологии гидроразрыва пласта, методы математического моделирования и интеллектуального анализа данных применительно к проблемам нефтедобычи, а также перспективы их развития.

 

Задача государственной важности

Андрей Осипцов: Россия сейчас находится перед вызовом: сможем ли мы создать и, может быть, превзойти технологию горизонтального бурения и многостадийного гидроразрыва пласта так, чтобы стать в этом смысле экономически независимыми от поставщиков западных технологий.

Профессор Центра добычи углеводородов Сколковского института науки и технологий Андрей Осипцов
Профессор Центра добычи углеводородов Сколковского института науки и технологий Андрей Осипцов
Фотография: Дмитрий Лыков

Замечу, что, когда мы говорим об этих технологиях, мы объединяем добычу нефти и добычу газа, потому что все они более или менее релевантны.

Успешность операции ГРП — задача, на решение которой сейчас нацелен наш Центр добычи углеводородов Сколтеха. Мы разрабатываем отечественную технологию ГРП полного цикла, от моделирования до создания соответствующих химических реагентов — препаратов для добавления в жидкости для гидроразрыва и для контроля за реологией этой смеси.

Недавно мы открыли в нашем центре новейшую лабораторию с оборудованием, которому нет аналогов в России. Прежде всего это стенд для испытаний пластового материала в экстремальных условиях с возможностью изучения тепловых методов воздействия, созданный в партнерстве с Университетом Калгари. Один из вопросов, который сейчас решает наш центр, таков: как поставить эксперимент в лаборатории, чтобы процесс ГРП был динамически подобен тому, что происходит в полевых условиях. Процесс в лаборатории должен описываться теми же безразмерными параметрами, что и процесс в полевых условиях.

На Западе технологии интенсификации добычи очень быстро развиваются, потому что там нефтяная отрасль гораздо более восприимчива к инновациям. Мы в Сколтехе хотели бы перенести все лучшее на российскую землю, но для этого наша индустрия, конечно же, должна воспринимать это быстрее.

— Вы считаете это возможным?

А. О.: Безусловно! Но это должен быть, конечно же, государственный заказ. И государство этим сейчас действительно занимается. Скажем, в этом году проводился конкурс «Кибер ГРП» на определение ведущего консорциума для создания отечественного симулятора ГРП. Это прекрасный пример того, как государство в лице Минпромторга, Минэнерго, Минкомсвязи совместно с ведущими нефтяными компаниями («Газпром нефть», «Роснефть», «ЛУКойл» и ряд других) поддерживают развитие отечественных технологий и импортоопережение.

В рамках этого конкурса Сколтех совместно с МФТИ возглавил проектный консорциум и привлек к сотрудничеству ряд ведущих вузов — Губкинский институт, Санкт-Петербургский политехнический университет и академических институтов — Институт гидродинамики, Институт прикладной математики, Институт нефтегазовой геологии и геофизики, — а также IT-компании. Финал прошел 22 июня 2017 года. Наш консорциум по итогам голосования оказался первым. В этом проекте Сколтех будет осуществлять экспертно-координационную функцию, тогда как Инжиниринговый центр МФТИ будет отвечать за руководство проектом и интеграцию элементов симулятора в единый продукт.

pencil-striped-symbol-for-interface-edit-buttons.pngРеология

Раздел физики, изучающий деформации и текучесть вещества. Изучая деформационные свойства реальных сплошных сред, реология занимает промежуточное положение между теорией упругости и гидродинамикой. Термин предложен американским ученым Юджином Бингамом и принят в 1929 году.

Как вы смогли уже, наверное, понять по составу участников конкурса, создание технологий гидроразрыва — мультидисциплинарный вызов, объединяющий ученых и инженеров из самых разных областей. Если вы хотите этим технологиями обладать, то прежде всего вы нуждаетесь в соответствующем программном обеспечении для моделирования процессов роста трещины гидроразрыва и сопутствующего течения многофазной смеси. Для того чтобы создать такое программное обеспечение, нужна совместная работа математиков, физиков и химиков. Нужны специалисты по численным методам для внедрения этих моделей в виде симуляторов. Нужно, наконец, проводить эксперименты в лаборатории для тестирования этих процессов.

Кроме того, есть тут еще и инженерный вызов, связанный с оборудованием для ГРП. На Западе в рамках этой технологии используют, к примеру, так называемые sliding sleeves — это управляемые муфты, которые приводятся в движение с поверхности, и с их помощью адресно стимулируется конкретная точка скважины, конкретный выход в пласт. У нас в России такого оборудования пока не производится.

— Вы упомянули математические методы… А кто-то еще в России так серьезно занимается применением математических методов в нефтегазовом секторе?

Дмитрий Коротеев: Следует отметить компанию Rock Flow Dynamics, которой удалось создать конкурентоспособный симулятор пластовых течений.

У многих ведущих компаний разветвленная сеть технологических и научных центров. Причем пропорция обычно такая: научных центров один-два, их немного, а технологических центров может быть множество. У «Роснефти» целая сеть отраслевых институтов, включая научный центр в Уфе, где научное руководство осуществляет известный эксперт в области математического моделирования профессор Виталий Анварович Байков. У «ЛУКойла» тоже значительное количество и инженерных, и научных центров. У компании «Газпром нефть» есть огромный многопрофильный научно-технический центр в Санкт-Петербурге, которым руководит один из ведущих российских экспертов по развитию технологий нефтедобычи профессор Марс Магнавиевич Хасанов. У «НоваТЭКа» есть технологические центры. У «Газпрома» есть ВНИИГАЗ.

Профессор Центра добычи углеводородов Сколковского института науки и технологий Дмитрий Коротеев
Профессор Центра добычи углеводородов Сколковского института науки и технологий Дмитрий Коротеев
Фотография: Дмитрий Лыков

А. О.: В структуре Академии наук также есть институты, руководство которых сознательно приняло решение пойти навстречу отечественной нефтегазовой индустрии. Они инициативно идут на контакт с нефтяными компаниями и участвуют в проектах, в том числе в сотрудничестве с нами. В Новосибирском Академгородке — уже упомянутый участник консорциума «Кибер ГРП» Институт гидродинамики имени Лаврентьева Сибирского отделения Академии наук, которым руководит профессор Сергей Валерьевич Головин, один из ведущих российских экспертов, в том числе по моделированию роста трещин ГРП. Я бы хотел упомянуть ключевые группы: в Новосибирске это Институт вычислительных технологий СО РАН и Институт нефтегазовой геологии и геофизики имени Трофимука. В Москве — Институт прикладной математики имени Келдыша, Институт проблем механики имени Ишлинского, в Уфе — Институт механики УНЦ РАН.

Говоря об университетской науке, следует отметить успехи Инжинирингового центра МФТИ по трудноизвлекаемым полезным ископаемым. Есть очень активные группы на нескольких факультетах МГУ, в Университете нефти и газа имени Губкина, где складывалась научная школа подземной гидромеханики еще в советское время, нефтегазовый центр под руководством профессора Антона Мирославовича Кривцова в Политехническом Университете Петербурга, в СПбГУ, БГУ в Уфе.

Благодаря текущим проектам мы установили рабочие контакты практически со всеми научными коллективами, специализирующимися в области матмоделирования для нефтегазовой отрасли, и я боюсь кого-то забыть, пусть коллеги меня простят, но в целом академическая и университетская наука адаптируется, по крайней мере те группы, которые интересуются индустриальным запросом и готовы выйти из «зоны комфорта».

— Гидроразрыв пласта — это технология добычи, которая обычно ассоциируется с добычей трудноизвлекаемой, сланцевой нефти…

А. О.: Применение ГРП не сводится только к сланцам. Если говорить о России, то помимо сланцевой нефти, той же Баженовской свиты, которая уже у всех на слуху, есть и другие породы, которые формально не относятся к сланцевым, но они тоже низкопроницаемые. Тот же ачимовский горизонт2, где также требуется горизонтальное бурение и многостадийный гидроразрыв, чтобы простимулировать добычу. По некоторым оценкам, более половины скважин, которые ежегодно бурятся в России, проходят процедуру стимуляции нефтеотдачи с помощью гидроразрыва.

Количество операций ГРП в России по годам

Д. К.: Сейчас, к сожалению, вся Западная Сибирь, состоящая из большого количества высокопроницаемых песчаников, сильно истощена. Там нужно применять уже даже не операции гидроразрыва на отдельных скважинах, а технологии увеличения нефтеотдачи в масштабе пластов и месторождений.

 

Начинать надо с данных

— А как можно прогнозировать или моделировать там, где ничего не видно, под землей, не представляя, какая там геологическая ситуация, где какие резервуары и трещины?

А. О.: Очень правильный вопрос. Один из самых важных для нас вопросов — валидация модели, потому что мы имеем дело с процессом, который очень сложно контролировать. Ведь даже геометрию трещин, получившихся в результате ГРП, мы узнаем только косвенно, по микросейсмическим исследованиям, когда на экране мы видим некое облако точек, которые интерпретируем.

— Как удается это облако увидеть?

Д. К.: Для этого есть так называемые трейсеры, то есть те же проппанты3, помеченные определенным способом. Например, с помощью радионуклидных меток. Или, скажем, информацию о них считывают, расшифровывая акустические возмущения, когда эти самые проппанты, попавшие в пласт, начинают реагировать на сдавливающее напряжение и создавать видимость сейсмического события, а сенсоры у соседних скважин записывают эти сигналы. Потом с помощью математического алгоритма можно эти сигналы обработать, чтобы понять, откуда они пришли. Таким образом можно регистрировать край трещины. Но в среднем эти методы пока не дают желаемой точности.

Вообще, стоит признать, что мы, нефтяники, очень плохо знаем, что происходит даже на небольшом удалении от скважины. Лишь очень косвенные измерения, основанные на интерпретации данных, дают нам общие представления, по которым потом и проводится моделирование пласта. Но для того, чтобы точно сказать, как поведет себя какой-нибудь, условно говоря, полимер, который мы хотим закачать в определенном месте, необходимо сначала провести эксперименты в лабораторных условиях с образцами горных пород — кернами. Керны достают из скважины, когда ее пробурят. Каждый керн от начала до конца скважины в виде цилиндров должен храниться по закону. С кернами удобно работать в лабораторных условиях. Как мы уже упомянули, такая уникальная лаборатория есть у нас в Сколтехе.

Кстати сказать, в нашем центре, наряду с моделированием и работой в лаборатории, мы разрабатываем технологии применения методов машинного обучения для оптимизации самых разных процессов при разведке и добыче нефти.

pencil-striped-symbol-for-interface-edit-buttons.pngБаженовская свита 

Группа нефтематеринских горных пород (свита), выявленная на территории около миллиона квадратных километров в Западной Сибири.

— Для чего в вашем случае они нужны?

Д. К.: Обычно, когда строятся модели пластов, процесс построения сильно персонализирован. Каждый геолог и петрофизик по-своему «рисует» модели пласта и делает это все медленно. Машинное обучение позволяет здорово ускорить этот процесс. Потому что если, грубо говоря, «скормить» правильно подобранному алгоритму машинного обучения исходные данные, например трехмерные сейсмические кубы или двумерные срезы, полученные в рамках сейсморазведки, дополнить данными с самой этой скважины, то машина сама научится их интерпретировать, сама будет строить трехмерные модели пласта. И уже строит.

Кроме того, например, уже сейчас мы видим по публикациям, что на Западе от дизайна некоторых работ по интенсификации притока к скважине с помощью физически обоснованных моделей на основе уравнений и законов сохранения переходят к оптимизации дизайна с помощью методов машинного обучения.

А. О.: Когда мы делаем гидроразрыв, мы можем по-разному расположить скважину, по-разному создавать трещины, расстояния между ними, выбрать разные параметры жидкостей, концентрации примесей частиц от времени, график закачки от времени и так далее. И наступает момент, когда параметров становится настолько много, что инженер уже не в состоянии определить корреляции между входными и выходными параметрами. В этом случае и появляется потребность в машинном обучении, чтобы помочь инженеру увидеть эти зависимости. В своей работе мы рассчитываем оптимизировать этот процесс.

Но чтобы определить такую корреляцию, требуется большое количество измерений. И чем больше спектр входных параметров, тем больший объем данных нужен для того, чтобы статистика работала.

Д. К.: Чтобы машинное обучение появилось в российском ТЭКе, в первую очередь необходимо решить проблему сбора и хранения большого количества качественных данных. И вот это очень важно! С этого надо начинать!

В России пока нет достаточного количества качественных измерений и систем сбора и хранения данных измерений, чтобы потом на этой базе можно было бы разворачивать и тестировать любую модель пласта или технологического процесса на выбор. В этих условиях любой метод машинного обучения реализовать будет очень сложно.

magnifier.png Обычно, когда строятся модели пластов, процесс построения сильно персонализирован. Каждый геолог и петрофизик по-своему «рисует» модели пласта и делает это все медленно. Машинное обучение позволяет здорово ускорить этот процесс

На некоторых месторождениях, на которых оперируют западные компании, зачастую все наоборот. Там по каждой скважине уже доступны измерения как на поверхности (расход, концентрация закачиваемых частиц, давление на поверхности и прочее), так и в призабойной зоне. Более того, данные хорошего качества там доступны в реальном времени, что позволяет контролировать исполнение работ и менять их по ходу. Особенно часто такие данные хорошо записываются на дорогих шельфовых месторождениях.

— И много полезных данных можно вытащить из скважины?

Д. К.: Данных очень много, и они разные. Скажем, в процессе бурения генерируется большое количество данных, получаемых как с поверхности, где измеряются моменты нагрузки на двигатель, скорости циркуляции бурового раствора и прочее, так и данные, которые измеряются непосредственно за долотом.

За долотом обычно закреплено каротажное оборудование — несколько сенсоров, которые измеряют параметры породы: электрическое сопротивление, гамма-излучение, запускают даже нейтроны для определения «нейтронной пористости». Эти данные важны главным образом для того, чтобы постоянно оставаться в пласте во время направленного бурения, потому что пласт изогнутый и есть опасность выйти за его пределы и бурить там, где уже углеводородов нет.

Погружные насосы сейчас также оборудованы телеметрией, измеряющей давление, уровни вибрации, температуру в разных точках.

Схема многоступенчатой операции ГРП в почти горизонтальной скважине для стимулирования добычи сланцевого газа

Я уже не говорю про классический каротаж — это исследования внутри скважины, в ходе которых меряют упругие свойства, измеряют и собирают электрические свойства, реакцию на электромагнитное возмущение, нейронное, гамма-изучение. И каждое из этих измерений дает какую-то информацию о каком-то свойстве конкретного пласта. В комплексе эти массивы данных представляют огромную ценность.

— Не получится ли так, что к каждой скважине теперь суперкомпьютер придется ставить?

Д. К.: Тут две стадии есть. В алгоритмах машинного обучения или интеллектуального анализа данных, когда они придумываются, сначала много неопределенностей. И для того, чтобы их «обучить», требуется достаточно большое количество времени и вычислительных мощностей. Но это, конечно, не суперкомпьютер. Достаточно несколько хороших машин с мощными процессорами и с графическими картами в облаке. А если видеокарт больше и они лучше, то обучение идет быстрее. Но как только алгоритм обучен, то достаточно одного более или менее современного компьютера с мощной видеокартой. После обучения такая программа-алгоритм очень быстро работает.

— Каждый раз для новой скважины должен начинаться новый процесс обучения?

Д. К.: Если мы хотим, чтобы алгоритм работал только на конкретной скважине или на кусте скважин, тогда достаточно данных с этой скважины. Но если мы хотим, чтобы алгоритм работал в разных геологических условиях, то мы должны взять для обучения максимально широкий набор условий, и тогда система машинного обучения будет более универсальной. Чем из большего количества примеров взяты данные, тем выше предсказательная способность алгоритма.

У машинного обучения есть один большой недостаток. Если дать обученному алгоритму проанализировать данные из какой-нибудь области, которая вне обучающей выборки, то он окажется совершенно неэффективным и неточным.

pencil-striped-symbol-for-interface-edit-buttons.pngВалидация 

Документально оформленные действия, которые доказывают, что определенная процедура, процесс приводят к ожидаемым результатам.

А. О.: Но, если новые скважины попадают в область применимости алгоритма, то данные по ним можно и не использовать на «тяжелом» этапе обучения, а использовать сразу для построения прогноза.

— Кто должен, по вашему мнению, выступить интегратором, который будет собирать эти данные по скважинам, вырабатывать стандарты отчетности, о которых вы говорили? Сколтех хочет стать этим интегратором?

А. О.: Независимые сервисные компании, к сожалению или к счастью, сейчас не покрывают весь спектр сервисных услуг на российском рынке нефте- и газодобычи. У нас большая доля сервисных услуг выполняется собственными подразделениями нефтяных компаний. И это некая данность. Поэтому мне кажется, что ожидать появления независимого большого, масштабного игрока на рынке сервисных услуг можно только тогда, когда наши нефтяные компании сами придут к тому, что им выгоднее закупать эти сервисные услуги у такого поставщика, чем предоставлять их через свои подразделения. Ну а это уже вопрос, так сказать, стратегического выбора.

Тем не менее, в рамках интегрированного бизнеса или отдельно, но, наверное, рано или поздно в стране сформируется лидер или несколько лидеров сервисной индустрии, которые захотят взять на себя инициативу по стандартизации в отрасли машинного обучения. К тому моменту мы в Сколтехе накопим достаточно экспертных возможностей, чтобы выступить советниками по выработке такого рода стандарта. И это будет касаться всего, не только сбора данных, но и хранения, обработки, анализа, а также сопутствующих методов моделирования.

В лаборатории Центра добычи углеводородов Сколковского института науки и технологий
В лаборатории Центра добычи углеводородов Сколковского института науки и технологий
Фотография: Дмитрий Лыков

Тем более что наш Центр добычи углеводородов работает в связке с Центром по научным и инженерным вычислительным технологиям для задач с большими массивами данных профессора Максима Валерьевича Федорова, и в связке с ним мы будем делать предложения по проектам для индустрии.

В США сервисная индустрия отделена от операторов. И она очень высококонкурентна. Сервисные гранды не покрывают всю отрасль. Там много малых поставщиков услуг, которые находятся в жесточайшей конкуренции друг с другом. Они очень мобильны. Соответственно у них есть возможность проводить высококачественные измерения, обеспечивать доступность данных и в связке со специалистами по численным методам быстро развивать направление оптимизации дизайна с использованием методов машинного обучения. Но мой анализ публикаций говорит о том, что эта революция только на старте.

— Распространено мнение, что объем программного обеспечения, которое уже разработано на Западе, настолько велик, что нам просто уже не под силу тягаться с ними. Возможно ли преодолеть этот разрыв?

А. О.: В чем-то этот разрыв уже преодолевается. В нашей отрасли есть мощное направление, связанное с моделированием пластовых течений, и попытки импортозамещения в этом направлении довольно успешны. Даже вошел в обиход термин «импортоопережение». Симулятор пластовых, многофазных течений в пластах используется для оценки запасов и конечной добычи. Он входит в стандартный набор разработки проекта. Нельзя начать разработку месторождения, не имея модели месторождения, сделанной в данном программном обеспечении. Так вот, в этом направлении в России появилось несколько неплохих программных продуктов. Мы уже упомянули компанию Rock Flow Dynamics. Российская компания. Основной костяк — выпускники МГУ: мехмата и ВМК. Ключевой продукт — симулятор для гидродинамического моделирования пласта. Ноу-хау таких моделей, которые делают эти ребята, — в численной реализации. Поскольку рассматривается трехмерное многофазное течение в пласте, то требуется высокая скорость расчета, потому что инженер не может ждать часами или неделями, ему нужна скорость. И вот коллеги из этой российской компании в своем симуляторе пластовых течений достигли скоростей расчета, сопоставимых с ведущими западными аналогами, а в некоторых случаях даже их превосходят. Так что годами, десятилетиями выстраиваемая научная школа численных методов на мехмате МГУ и в ИВМ РАН дала результат.

pencil-striped-symbol-for-interface-edit-buttons.pngЧто такое ГРП

Сущность гидравлического разрыва нефтеносного пласта состоит в образовании и расширении в пласте трещин с помощью жидкости, закачиваемой в скважину под высоким давлением. Это позволяет создать высокопроводящий канал для выхода углеводородов из пласта в скважины. В образовавшиеся трещины нагнетают специальную смесь жидкости с частицами расклинивающего агента — проппанта, роль которых состоит в том, чтобы сохранять трещину открытой после снятия давления и создавать высокопроводящий канал из плотно упакованного гранулированного материала для транспорта углеводородов. В качестве проппанта сейчас используются керамические шарики, которые не крошатся под сдавливающим напряжением внутри трещины

Последние технологические тренды в технологиях ГРП заключаются в том, что во время таких операций закачивают реологически сложные жидкости с примесью полимеров и волокон. Эти жидкости в зависимости от того, в каком месте системы «скважина—трещина» они находятся, должны управляемым образом менять вязкость и проходить несколько стадий превращения. Что и позволяет достичь максимально эффективного размещения проппанта и, как следствие, максимальной нефтеотдачи пласта.

Первая стадия — закачка смеси вниз по скважине. Здесь важно, чтобы жидкость имела низкую вязкость, что требуется для закачки смеси с заданной скоростью при минимальных потерях давления на трение в трубах, что обеспечивает минимизацию расхода дизеля на насосах.

Вторая стадия наступает, когда жидкость достигает горизонтального участка, от которого идут так называемые трансверсальные трещины4 гидроразрыва. На этой стадии нужно обеспечить равномерность роста трещин и равномерность заполнения их проппантом. Для того чтобы транспортировать проппант в эти трещины, жидкость в какой-то момент должна изменить свои свойства — резко повысить свою вязкость, а в идеале приобрести свойства предела текучести, чтобы перенести проппант в трещины, где он заполнит всю их продуктивную поверхность. И вот здесь как раз вступают в дело отложенные химические реакции кросс-линкования5 между длинными полимерными молекулами, в результате чего полимерный гель становится «сшитым». Примесь волокон также позволяет поддерживать стабильность суспензии и предотвращать нежелательное осаждение частиц на дно трещины.

Подобрать рецептуру такой смеси жидкости, волокон и частиц очень сложно даже в лабораторных условиях. И на Западе этот вопрос — ключевой для развития технологии ГРП, рецептура надежно охраняется патентным правом. Для нашей страны разработка собственных технологий — тоже вызов.


1 — Под заканчиванием скважин понимается совокупность процессов вскрытия пластов, закрепление зоны забоя (цементирование), стимуляция притока и собственно освоение залежей нефти или газа.

2 — Ачимовский горизонт относится к самому нижнему уровню нижнемеловых отложений над юрским нефтегазоносным слоем и характеризуется сложным геологическим строением и низкой проницаемостью.

3 — Проппант предназначен для предотвращения смыкания трещины после окончания закачивания. Главный фактор, влияющий на конечный результат операции по разрыву, — сохранение хорошо раскрытой трещины. Проппант за счет высокой прочности и должен обеспечивать и поддерживать проход с высокой проницаемостью для потока жидкости по направлению к стволу скважины.

4 — Поперечные трещины

5 — Кросс-линкование (англ. cross-linking), или «сшивание» геля — образование связей между макромолекулами полимера, что приводит к появлению свойства предела текучести.

Темы: Интервью

Еще по теме