Аңдатпа
Актуальность работы. Работа посвящена разработке алгоритма выбора скважин-кандидатов для зарезки боковых стволов в условиях неопределённости геолого-промысловой информации. Недостаток релевантных методик выбора скважин при длительной разработке карбонатных коллекторов турнейского яруса Волго-Уральской нефтегазоносной провинции снижает эффективность управленческих решений и геолого-технических мероприятий. Цель исследования. Создание алгоритма подбора скважин-кандидатов для эффективной реализации зарезки боковых стволов на основе комплексного анализа геолого-технологических показателей. Методы исследования. Объектом исследования являются залежи карбонатных коллекторов турнейского яруса. Скважины были разделены в зависимости от значения продуктивности для выявления скрытых закономерностей. Использованы методы распознавания образов, статистические тесты и последовательная процедура Вальда для построения зависимостей геолого-технологических показателей от показателя частости. Результаты. Построены зависимости изменения параметров для различных групп скважин, разработан алгоритм оценки информативности критериев и прогнозные модели эффективности зарезки боковых стволов, основанные на взаимосвязи прироста дебита нефти с набором показателей. Показана возможность применения алгоритма для оптимизации процессов добычи нефти и повышения эффективности зарезки боковых стволов Relevance. The work is devoted to the development of an algorithm for selecting candidate wells for sidetracking in conditions of uncertainty of geological and field information. The lack of relevant well selection methods during long-term development of Tournaisian carbonate reservoirs of the Volga-Ural oil and gas province reduces the effectiveness of management decisions and geological and technical measures. Aim. To develop an algorithm for selecting candidate wells for the effective implementation of sidetracking based on a comprehensive analysis of geological and technological indicators. Methods. The object of the study is the deposits of carbonate reservoirs of the Tournaisian stage. The wells were divided based on the productivity value to identify hidden patterns. Results. Parameter change dependencies were constructed for various well groups, and an algorithm for assessing the information content of criteria and predictive models for sidetracking efficiency were developed, based on the relationship between oil flow rate increment and a set of indicators. The potential of the algorithm for optimizing oil production processes and increasing the efficiency of sidetracking is demonstrated