Идентификация фильтрационно-емкостных параметров неньютоновских нефтей, горные породы которых подвергаются необратимой деформации

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Предлагается методика идентификация фильтрационно-емкостных параметров пласта неньютоновской нефти, горные породы которых подвергаются необратимым деформациям. С помощью этой методики, с учетом реологии горных пород и использованием данных истории разработки, осуществляются расчеты по определению фильтрационно-емкостных параметров пласта неньютоновской нефти.

Об авторах

Б. З. Казымов

Институт нефти и газа Министерства науки и образования Азербайджанской Республики

Автор, ответственный за переписку.
Email: bunyadkazymov1969@gmail.com
Баку, Азербайджан

Список литературы

  1. Абасов М.Т., Джалалов Г.И., Ибрагимов Т.М. и др. Гидрогазодинамика глубокозалегающих деформируемых коллекторов месторождений нефти и газа. Баку: Nafta-press, 2012. 530 c.
  2. Кулиев А. М., Казымов Б. З. Деформация горных пород и ее влияние на их фильтрационно- емкостные свойства и на процессы фильтрации и разработки месторождений нефти и газа. Баку: Элм, 2009. 88 с.
  3. Фейзуллаев Х.А., Халилов М.С., Казымов Б.З. Идентификация коллекторских свойств релаксационно-деформируемого газового пласта на основе данных истории разработки // Дифференциальные уравнения и процессы управления. 2023. № 1. 11 c.
  4. Абасов М.Т., Джалалов Г.И., Фейзуллаев Х.А. Идентификация параметров гидродинамической модели газоконденсатной залежи // Изв. НАНА. Серия Наук о Земле. 2008. № 2. C. 78–90.
  5. Zakirov E.S., Indrupskiy I.M., Liubimova O.V. et al. Geostatistically consistent history matching of 3D oil-and-gas reservoir models // Doklady Earth Sciences. 2017. Iss. 2. P. 1120–1124. https://doi.org/10.1134/S1028334X17100117
  6. Kazymov B.Z. Procedure for determining the dynamic characteristics of a gas reservoir with a creeping porous medium // Fluid Dynamics. Dec. 2018. V. 53. Suppl. 2. P. 169–172. https://doi.org/10.1134/S0015462818060058
  7. Guliyev A., Kazimov B. Numerical Modeling of Development of Oil Deposit with System of Wells Taking into Account the Relaxation of Deformation of Rocks // Materials of the IV International conference “Problems of cybernetics and informatics” (PCİʹ2012, vol. III). Baku: 12–14 September. 2012. P. 135–138. https://doi.org/10.1109/ICPCI.2012.6486399
  8. Новрузова С.Г. Повышение нефтеотдачи месторождений аномальных нефтей: Особенности разработки. М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2019. 210 с.
  9. Васильев Ф.П. Методы решения экстремальных задач. М.: Наука, 1980. 400 c.
  10. Хасанов М.М., Булгакова Г.Т. Нелинейные и неравновесные эффекты в реологически сложных средах. М., Ижевск: Ин-т компьют. исслед., 2003. 288 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».