New approaches to determine the technological challenged of oil fields at the late stage of development

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Background: The main problem of the process of field development in the later stages is the limitation of free funds associated with the decline in production and the corresponding decrease in the profitable part of enterprises. At the same time, the accumulated effect of critical production problems is manifested, for the solution of which in practice a significant amount of capital investments is required in different areas of field development.

The late stage of development of fields is associated with a number of problems, the main of which are the deterioration of the structure of the reserves and the slow pace of their replenishment, low withdrawal rates and high water cut, frequent failure of ground equipment, technological limitations of the production infrastructure, the quality of construction and completion of wells, a short turnaround time of production wells affecting the wells’ operation coefficient, and insufficient coverage of production processes with digitalization.

Aim: Considering the large amount of work involved in the oil production process (from geology to onshore infrastructure), an internal benchmarking analytical tool is needed to identify current and most common technological challenges, to focus scientific, technical and production personnel in a certain direction and develop a systematic approach to solving production problems. The purpose of this work is to develop such a tool

Materials and methods: As the input data, historical data on the production, hydrocarbons reserves, the current technological parameters of underground and surface equipment of 12 oil fields of the group of the NK “Kazmunaygaz” JSC companies were used. 17 basic criteria were formed in the areas of geology, development, oil production, drilling and infrastructure, which served as the basis for internal benchmarking of oil fields.

Results: As a result of this work, a tool was developed for the diagnosis of key production problems of KMG oil fields. The diagnostic chart is effective for determining zones of the spread of production problems both in one oil field and in all oil fields of KMG. This approach can be scaled to the level of oil fields and horizons.

Conclusion: The developed internal benchmarking tool serves as the basis for the annual analysis of key problems of the oil fields of the group of the NC “KazMunaygaz” JSC companies and the formation of a long -term plan to solve key production challenges.

About the authors

Zhassulan T. Zhetruov

KMG Engineering

Author for correspondence.
Email: zh.zhetruov@niikmg.kz
ORCID iD: 0000-0003-3639-4390
Kazakhstan, Astana

Bakytzhan K. Khassanov

KMG Kashagan B.V.

Email: b.khassanov@kbv.kz
Kazakhstan, Astana

Zhanibek K. Nugmanov

KMG Engineering

Email: zh.nugmanov@niikmg.kz
Kazakhstan, Astana

References

  1. Abusheva VE, Kolosova OG. Benchmarking as an effective direction of modern analysis. Vestnik ekonomiki I menedgmenta. 2022;2:21–26. (In Russ).
  2. Mamazhumayev SR. Primenenie metoda benchmarkinga v upravlenii neftegazovoy promyshlennost'yu i dobychej nefti i gaza. Academic Research in Educational Sciences. 2022; 3(1):76–81. (In Russ).
  3. ar2021.kmg.kz [Internet]. Strategic Report: Performance Highlights [дата обращения 17.07.2023]. Доступ по ссылке: https://ar2021.kmg.kz/ru/strategic-report/performance-highlights. (In Russ).
  4. Andrianova AM, Belonogov EV, Korovin AY, et al. The benchmarking of base production. Oil industry journal. 2018;1138:39–42. doi: 10.24887/0028-2448-2018-8-39-41.
  5. Mikhailova EA. Fundamentals of benchmarking. Management in Russia and abroad. 2001;2:114 –121.
  6. Stapenhurst T. The Benchmarking Book: Best Practice for Quality Managers and Practitioners. Oxford (UK): Butterworth-Heinemann; 2009.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Table 2. Diagnostic chart of key oil fields

Download (902KB)
3. Figure 1. Share of mature oil fields in the structure of NC KMG

Download (49KB)
4. Figure 2. Most common complications in the development of KMG's mature oil fields

Download (71KB)
5. Figure 3. Diagnostic chart for assessment of technological parameters of oil fields

Download (418KB)
6. Figure 4. Calculation scheme for the complex parameter

Download (76KB)
7. Figure 5. Calculated values of the complex parameter

Download (127KB)
8. Figure 6. Example of developing a decision tree for the problem of "Low value of well TAT"

Download (207KB)
9. Figure 7. Example of a Efficiency chart including measures to address technological challenges

Download (245KB)

Copyright (c) 2023 Zhetruov Z.T., Khassanov B.K., Nugmanov Z.K.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

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».