Details

Данная работа посвящена разработке композиционной модели материального баланса газоконденсатной скважины. Работа состоит из двух частей. Первая часть посвящена изучению теоретических основ PVT-моделирования. В ней приводится описание базовых концепций, составляющих основу алгоритмов PVT-моделирования, а также описание самих алгоритмов. Научная новизна заключается в использовании в расчетах уравнения состояния Брусиловского А.И., разработанного для корректного описания свойств природных углеводородных систем. Показано сравнительно более точное описание свойств пластового газа при использовании данного уравнения состояния в широком диапазоне давлений и температур. Вторая часть работы посвящена рассмотрению инженерных подходов, используемых в расчетах добычи газа, а также разработке композиционной модели прогноза показателей работы газоконденсатной скважины с учетом основных технологических ограничений. Показано заметное различие динамики основных показателей по сравнению с базовой моделью для пластовых смесей с высоким содержанием конденсата. Для достижения данных результатов был разработан расчетный модуль на языке программирования Python. Для проведения сравнительных расчетов алгоритмов PVT-моделирования использовалось ПО PVTSim.

This study is devoted to the development of a compositional material balance model for a gas-condensate well. The work consists of two parts. The first part focuses on the theoretical foundations of PVT modelling. It describes the basic concepts underlying PVT modelling algorithms, as well as the algorithms themselves. A key feature of the study is the use of Brusilovsky’s equation of state, developed for accurate description of the properties of natural hydrocarbon systems. It is shown that this equation of state provides a comparatively accurate description of reservoir gas properties over a wide range of pressures and temperatures. The second part of the work examines engineering approaches used in gas production calculations and presents the development of a compositional model for forecasting gas-condensate well performance, taking into account the main technological constraints. A noticeable difference in the dynamics of the key performance indicators is demonstrated in comparison with the basic model for high-condensate mixtures. To achieve these results, a computational module was developed in the Python programming language. The PVTSim software package was used to perform comparative calculations for the PVT modelling algorithms.