В представленной статье исследуются опубликованные данные и обобщаются современные взгляды на классификацию запасов трудноизвлекаемой нефти и на оценку их качества. В последние годы наблюдается рост добычи трудноизвлекаемых запасов нефти и расширение переработки этих типов нефти, которые трудно добывать из-за их аномальных свойств, а также из-за сложных геологических условий, что делает крайне важным и необходимым изучение качественных свойств трудноизвлекаемой (тяжелой) нефти. В статье представлены результаты анализа и систематизации показателей свойств проб нефти, отобранных на различных месторождениях Казахстана, и их классификации, подготовленной с использованием алгоритма нечеткого кластерного анализа. В качестве классификационных признаков различных типов запасов трудноизвлекаемой нефти рассматривались три группы признаков: 1) признаки, характеризующие состав, это содержание серы, хлоридов; 2) свойства, в эту группу входят плотность и вязкость нефти, 3) форма проявления, т.е. проницаемость на месте. Проведен предварительный анализ для определения текущего состояния вопроса классификации запасов и оценки качества трудноизвлекаемых запасов нефти. Обзор результатов классификации запасов трудноизвлекаемой нефти продемонстрировал необходимость разбить весь набор данных (совокупность) на однородные группы с использованием ряда классификационных признаков, для чего наиболее подходящим решением является нечеткий кластерный анализ. Также в данной статье был предложен параметр, характеризующий качество нефти. Получены три кластера, каждый из которых характеризует сложность добычи, сформулированы лингвистические правила соответствия ряда характеристик нефти и суммарного коэффициента качества.

Ключевые слова: нефть, трудноизвлекаемые запасы, функция принадлежности, плотность, вязкость, состав


ЛИТЕРАТУРА

Akhmetov D.A., Efendiyev G.M., Karazhanova M.K., Koylibaev B.N. Classification of hard-to-recover hydrocarbon reserves of Kazakhstan with the use of fuzzy cluster-analysis. 13th International Conference on theory and application of fuzzy systems and soft computing – ICAFS-2018, Springer Nature Switzerland. Warsaw, Poland, 27-28 Au-gust 2018, pp. 865-872.

Aliev R.A., Guirimov B.G. Type-2 Fuzzy neural networks and their applications. Springer International Publishing. 2014, 190 p., http://www.springer.com/us/book/9783319090719.

Efendiyev G.M., Mammadov P.Z., Piriverdiyev I.A., Mammadov V.N. Clustering of geological objects using FCM-algorithm and evaluation of the rate of lost circulation. Procedia Computer Science, Vol. 102, 2016, pp. 159-162.

Efendiyev G., Mammadov P., Piriverdiyev I., Mammadov V. Estimation of the lost circulation rate using fuzzy clustering of geological objects by petrophysical properties. Visnyk Taras Shevchenko National University of Kyiv, Vol. 81, No. 2, 2018, pp. 28-33.

Karazhanova M.K., Zhetekova L.B., Aghayeva K.K. Quality assessment of tight oil based on fuzzy clustering and statistical analysis. 10th International Conference on theory and application of soft computing, computing with words and perceptions – ICSCCW-2019. Advances in Intelligent Systems and Computing book series, Vol. 1095, 2019, pp. 254-258.

Nardone P.J. Well testing project management. Well Test Description, 2009, pp. 73-105, https://doi.org/10.1016/B978-1-85617-600-2.00003-0.

Santos R.G., Loh W., Bannwart A.C., Trevisan O.V. An overview of heavy oil properties and its recovery and transportation methods. Brazilian Journal of Chemical Engineering, Vol. 31, No. 3, 2014, pp. 571-590.

Turksen I.B. Full Type 2 to Type n fuzzy system models. Seventh International Conference on soft computing, computing with words and perceptions in system analysis, decision and control, Turkey, Izmir, 2013, p. 21.

Антониади Д.Г., Савенок О.В. Анализ структуры трудноизвлекаемых запасов и тенденций увеличения темпа прироста. ГеоИнжиниринг, Т. 18, No. 2, 2013, с. 76-80.

Елисеева О.А. и Лукьянов А.С. О системной оценке экономически приемлемых ресурсов нефтегазоносных провинций России с учетом инновационных технологий. Георесурсы, геоэнергетика, геополитика (Электронный научный журнал), Т. 9, No. 1, 2014. http://oilgasjournal.ru/vol_9/eliseeva.pdf.

Классификация нефтей. https://studfiles.net/preview/1772355/page:2/

Клубков С. Стимулирование разработки ТРИЗ поможет поддержать уровень добычи нефти в России. Oil and Gas Journal Russia, No. 7(95), 2015, с. 6-11.

Крицкая Е.Б., Чиж Д.В. Изучение изменений физико-химических параметров нефтей Предкавказья. Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Химия, Биология, Фармация, No. 1, 2013, с. 21-23.

Лисовский Н.Н., Халимов Э.М. О классификации трудноизвлекаемых запасов. Вестник ЦКР Роснедра, No. 6, 2009, с. 33-35.

Максутов Р., Орлов Г., Осипов А. Освоение запасов высоковязких нефтей в России. Технологии ТЭК, No. 6, 2005, с. 36-40.

Раупов И.Р., Кондрашева Н.К., Бурханов Р.Н. Разработка мобильного устройства для измерения оптических свойств нефти при решении геолого-промысловых задач. Электронный научный журнал «Нефтегазовое дело», No. 3, 2014, c. 17-32.

Шпуров И.В., Растрогин А.Е., Браткова В.Г. О проблеме освоения трудноизвлекаемых запасов нефти Западной Сибири. Нефтяное хозяйство, No. 12, 2014, с. 95-97.

Ященко И.Г., Полищук Ю.М. Трудноизвлекаемые нефти и анализ их свойств на основе классификации по качеству нефти. Вестник Российской Академии естественных наук (Западно-Сибирское отделение), No. 19, 2016, с. 37-44.