Агрегат приготовления смеси

2.3 Разработка модели оценки эффективности гидроразрыва пласта наместорождениях нефти России и Казахстана.После разразившегося нефтяного кризиса, вместе с падением цен на нефть многиепредприятия, занимающиеся сервисным обслуживание нефтедобывающих компаний,прекратили свое существование. В условиях жесткой конкуренции, котораяотмечена в нефтяной отрасли, нельзя допускать ошибок. Но так как ГРП являетсяне только уникальной и даже революционной технологией, а также идорогостоящей, то главной проблемой является убедить потенциальных клиентовв эффективности данного метода.СП “МеКаМинефть” на сегодняшний день является одним из стабильных предприятийтопливно-энергетического комплекса не только Западной Сибири, но и России,обладающее передовой технологией ГРП и ГПП, установкой “гибкая труба” вкомплексе с насосной установкой, оборудованием для освоения скважин путемсвабирования, а также тремя комплектами оборудования для производства ГРП.Один из таких комплектов осуществлял свою деятельность для “Лукойла” вЗападном Казахстане.Но как бы не развивалось предприятие, оно вынуждено само заботится оборганизации рынков сбыта, особенно в условиях экономического кризиса.Существенное изменение структуры запасов нефти обусловливает, необходимостьпоиска, создания и промышленного внедрения новых технологий воздействия напласты и их призабойную зону. И как отмечалось выше, все большее применениенаходят технологии, связанные с методом гидравлического разрыва пласта..Главный недостаток известных работ по оценке эффективности ГРП состоял втом, что использовался дифференцированный анализ результатов на отдельныхскважинах, в которых непосредственно осуществлялось данное мероприятие. Вданной работе предпринята попытка использования комплексной методики, длячего необходима статистика по обширному району внедрения этого метода,включая Казахстан.Необходимым провести систематизированный анализ эффективности проведения ГРПпо различным месторождениям, не только по месторождениям СП “МеКаМинефть”.С целью выявления влияния массового ГРП, в зависимости от проницаемостипород, на нефтеотдачу, а также динамику добычи нефти.Решение задачи исследования планируется осуществить с помощью статистическогоэксперимента с использованием корреляционно-регрессионного анализа.Корреляционно-регрессионный анализ используются для установления взаимосвязимежду некоторыми показателями. Корреляционная зависимость висследовательской практике имеет широкое применение[3,с.56].В процессе статистического исследования можно выделить три – основные цели,расположив их как бы по нарастанию глубины проникновения в содержание задачи.1) Установление самого факта наличия (или отсутствия) статистическизначимой связи между Х и У.2) Прогноз неизвестных значений интересующих нас средних значений,исследуемых результативных показателей У по заданным значениям вводныхпеременных. Исследователя в данном случае не интересует степень влиянияотдельного фактора Хi, если факторов несколько, на результат Уi.3) Выявление причинных связей между переменными Х и результативнымипоказателями У.Первая цель исследования, состоящая только в установление самого фактастатистического связи между явлениями, достигается вычислением абстрактныхчисел – коэффициентов, которые называются коэффициентами корреляции.Коэффициент корреляции вычисляется по формуле (2.5). (2.5)На практике приняты приделы качественной характеристики тесноты связи,представленные в таблице 2.7.

Таблица 2.7 Качественная характеристика тесноты связи

Диапазон изменения R	0,1-0,3	0,3-0,65	0,65-0,80	0,80-0,95	>0,96
Характеристика связи	Связь слабая	Средняя теснота	Связь тесная	Связь очень тесная	связь функциональная

Значит чем больше R, тем точнее результаты [13,с.350].В качестве оцениваемых параметров эффективности метода ГРП нами выбраны- технологический эффект (Эот);- общий удельный эффект, т/скважино-операцию (Эоу);- увеличение нефтеотдачи, %;- интенсификация разработки, % (Ки);- кратность увеличения дебита нефти.Если установлено, что связь довольно тесная, то можно перейти к достижениювторой цели - оценке формы этой связи.Вторая цель решается оценкой формы связи, которая характеризуется функциейрегрессии, т.е. типом функциональной зависимости, которым мы приближеннопытаемся описать зависимость исследуемых нами явлений. Полученное при этомуравнение регрессии используется для содержательного описания изучаемогопроцесса, прогнозирования, выбора оптимального варианта и т.д. Если вуравнение регрессии включены признаки-факторы, учитывающие и возможноеслучайное поведение результативного признака, то такое выражение представляетрегрессионную модель явления или процесса. Наибольшее применение получилиуравнения регрессии, отражающие взаимосвязь одного результативного признака содним (парная регрессия) или несколькими (множественная регрессия)признаками-факторами.Данный метод лучше графического и табличного методов выявления взаимосвязи, таккак позволяет оценить эту связь количественно. При построение регрессионнойзависимости производится сглаживание экономических показателей по сравнению сосредним арифметическим. Для этого используют метод наименьших квадратов. Вкачестве начальной гипотезы будем считать, что , т.е. форма регрессионной модели имеет линейный характер. Для определениячисленных значений a₀ и a₁ будем использоватьэмпирические значения Xi и Yi.На основе этих данных требуется подобрать функцию y = f (х), которая бы внекотором смысле наилучшем образом отражала зависимость между Х и Y.Определить вид функции y = f (х) можно либо из теоретических соображений, либоанализируя характер расположения точек на координатной плоскости. Выбрав видфункции y = f (х₀,а₀, а₁.,а_n),необходимо подобрать входящие в ее выражение параметры а0, а1.,аn так, чтобыиз всех функций данного вида выделить ту, которая лучше других описываетзависимость между изучаемыми величинами, т.е. обеспечивает наименьшееотклонение экспериментальных значений зависимой переменной от значений,получаемых в результате вычислений с помощью этой функции.Одним из методов решения поставленной задачи является метод наименьшихквадратов [13.c.330-335]. Он заключается в следующем: (2.6)Решим систему (2.6) в общем виде: , (2.7) (2.8)Определив значения а, а₁ и подставив их в уравнение связи у = а₀ + а₁х находим значение у, зависящие только от заданногозначения х.Для практического использования моделей регрессии большое значение ихадекватность, т.е. соответствие фактическим статистическим данным.Корреляционно-регрессионный анализ обычно проводится для ограниченной пообъему совокупности. Поэтому показатели регрессии и корреляции – параметрыуравнения регрессии, коэффициенты корреляции и детерминации могут бытьискажены действием случайных факторов. Чтобы проверить насколько этипоказатели характерны для всей генеральной совокупности, не являются ли онирезультатом стечения случайных обстоятельств, необходимо проверитьадекватность построенных статистических моделей.В качестве критерия адекватности используем критерии Фишера, выполняемый, поформуле (2.9). ,(2.9)где S²_yx - дисперсия обусловленная регрессией;S²_ост - остаточная дисперсия, называемая стандартной ошибкой.Значение S²_yx и S²_ост вычисляются по формулам (2.10) и (2.11). ,(2.10) (2.11)Значение F_крит находят в таблицах [4,с.246].Если F_p>=F_крит при степенях свободы K₁=n-d,где d число значащих коэффициентов в уравнении регрессии и K₂=n-d,где n - объем выборки и уровни значимости x=0.05, то будет считать, что модельадекватна. Для регрессионного моделирования мы выдвигаем следующие гипотезы о формах связи:Э_от = а₀ + а₁х,(2.12)где Э_от – общий технологический эффект.И = а₀+ а₁ х + а₂ х²,(2.13)где И – интенсификация.Э_оу = а₀+ а₁ х + а₂ х² +а₃х³ +а₄х⁴ + а₅х⁵, (2.14)где Э_оу – общий удельный эффект, т/скважино-операцию.Фактические формы данных моделей будут найдены в третьем разделе порезультатам статистических исследований. 2.3 Маркетинговое прогнозирование экономической эффективности биополимера. Конечно, доходы нефтяной промышленности, их рост или падение – напрямуюзависят от состояния цен на сырье, однако современная техника позволяетнефтедобывающим компаниям получать солидную прибыль даже в условияхпостоянного снижения цен. В настоящее время большинство ведущих нефтяныхкомпаний мира добились столь значительного сокращения производственныхзатрат, что добыча жидкого углеводородного сырья на новых месторожденияхбудет для них рентабельной даже в том случае, если цены на нефть упадут[12,с.30-35].Впрочем, сказанное не нужно понимать в том смысле, что в условиях падения ценна нефть все добывающие компании будут по прежнему преуспевать. Но те, чтопостоянно совершенствуют технику добычи и э0ффективность освоенияместорождений, безусловно оставят позади других, которые не в силах идти вногу с ними.Специалистами СП “МеКаМинефть” в течении длительного периода времениразрабатывался материал (биополимер), оказывающий эффективное воздействие напласты разрабатываемых месторождений, т.к. значительные валютные средствапредприятий уходят на Запад на закупку не только оборудования, инструмента инасосно- компрессорных труб но и материалов, только по причине отсутствиякоординации деятельности однопрофильных предприятий и аккумуляции средствдля поддержки отечественных производителей.С учетом больших перспектив применения биополимерных композицийотечественного производства, положительного опыта лабораторных и промысловыхработ представляется необходимым дать экономическую оценку технологическойэффективности биополимерного воздействия на пласты разрабатываемыхместорождений с целью увеличения коэффициента извлечения нефти.На месторождениях ОАО “Славнефть – Мегионнефтегаз” в течении последних трехлет проводятся опытно-промышленные работы по применению отечественныхводорастворимых биополимеров для выравнивания профиля приемистостинагнетательных скважин о ограничения водопритоков. В качестве биополимераиспользованы микробные полисахариды в виде постферментационной жидкост,полученные по технологии, разработанной специалистами СП “МеКаМинефть”.Положительные реезультаты этих работ, низкая цена биополимера и отсутствиересурсных ограничений для его производства значительно расширить масштабыприменения биополимера.В результате этого нами был выполнен цикл исследований по применениюотечественного биополимера с целью увеличения коэффициенты извлечения нефтипутем организации биополимерного заводнения, результаты котор