Разработка методики расчета и прогнозирования основных свойств нефти с использованием экспериментальных данных при неполной исходной информации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.17, кандидат наук Хадавимогаддам Фахиме

• Хадавимогаддам Фахиме
• кандидат наук
• 2021

Оглавление диссертации кандидат наук Хадавимогаддам Фахиме

Введение

Глава 1. Обзор исходных данных для оценки свойств нефти и газа

1.1 Важность оценки точности PVT-свойств углеводородов

1.2 Краткая характеристика нефтяных месторождений Ирана

1.3 Приближенная взаимосвязь пластовой температуры с пластовым давлением и газосодержанием нефти для некоторых разрабатываемых нефтяных месторождений

1.4 Анализ известных эмпирических корреляционных зависимостей

для прогноза свойств нефти и газа

1.5 Основные подходы, используемые для создания регрессионных зависимостей свойств нефти и газа

1.6 Выводы к главе

Глава 2. Разработка методики расчета основных PVT-свойств нефти

и растворенного газа

2.1 Использование экспериментальных данных по месторождениям Ирана для разработки методики

2.2 Расчетная методика определения плотностей газонасыщенной

нефти

2.3 Корреляция вязкости насыщенной нефти

Глава 3. Сравнительный анализ прогноза свойств нефти и газа с

использованием современных алгоритмов машинного обучения и классических корреляционных зависимостей

3.1 Методология создания алгоритма для расчета PVT-свойств нефти

и растворенного газа

3.2 Разработка алгоритма для расчета давления насыщения

3.3 Разработка алгоритма для расчета объёмного коэффициента нефти

3.4 Разработка алгоритма расчета газосодержания

3.5 Разработка алгоритма для расчета плотности пластовой нефти

3.6 Разработка алгоритма для расчета плотности растворенного газа

3.7 Разработка алгоритма для расчета вязкости насыщенной нефти

3.8 Разработка алгоритма для расчета вязкости недонасыщенной нефти

3.9 Разработка алгоритма для расчета вязкости дегазированной нефти

3.10 Разработка методики для расчета вязкости дегазированной

тяжелой нефти

Глава 4. Расчет основных свойств пластовой нефти в функции

давления и температуры

4.1 Краткая характеристика методов расчёта свойств нефти и газа

4.2 Разработка методики расчета основных свойств нефти и газа анализируемых месторождений Ирана

Заключение

Список литературы

Приложение А. Характеристика существующих корреляций

А.1 Перечень определяемых параметров по разным корреляциям . . . .161 А.2 Характеристика существующих корреляций для определения

давления насыщения Рнас

А.3 Характеристика существующих корреляций для определения

обьемного коэффицента Ьн

А.4 Характеристика существующих корреляций для определения

вязкости дегазированной нефти ц,вд

А.5 Характеристика существующих корреляций для определения

вязкости насыщенной нефти ^

А.6 Характеристика существующих корреляций для определения

вязкости недонасыщенной нефтиц,не

Приложение Б. Акт внедрения

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка методики расчета и прогнозирования основных свойств нефти с использованием экспериментальных данных при неполной исходной информации»

Введение

Актуальность темы исследования. Наличие достоверных данных о PVT-свойствах пластовых флюидов играет ведущую роль при подсчете запасов нефтяных и газовых залежей, оценке коэффицента извлечения нефти, исследовании скважин, численном моделировании коллекторов и для принятия обоснованных решений при проектировании разработки месторождений. На практике результаты промысловых, лабораторных и теоретических исследований используются одновременно для обоснования свойств природных углеводородных смесей. На каждом из отмеченных этапов специалисты стремятся повысить достоверность получаемых данных и развить методы их интерпретации. Определение свойств пластовых флюидов нефтяного месторождения является обязательным условием эффективноого применения различных методов воздействия на призабойную зону скважин, подбора оборудования для эксплуатации скважин. Свойства пластовых флюидов определяются различными термобарическими условиями и меняются в зависимости от текущего состояния пласта и характеристики изменения пластового давления. Все известные методы определения свойств пластовых флюидов делятся на две группы: экспериментальные и расчётные. Каждая из групп имеет как преимущества, так и определённые недостатки. Проведение экспериментальных исследований требует сложного и дорогостоящего оборудования, а также высококвалифицированного персонала. Кроме того, сам отбор глубинных проб является сложной операцией. К настоящему времени накоплен значительный информационный банк данных по свойствам флюидов нефтяных месторождений. В таких условиях расчётные методы могут оказаться предпочтительными.

Разработанность темы диссертации. Проблемам анализа и моделирования PVT-свойств пластовых флюидов нефти и газа посвящено множество научных работ как российских, так и зарубежных ученых. Современные методы PVT-моделирования базируются на использовании расчётных методов, основывающиеся на различных полуэмпирический или эмпирических соотношениях. Несмотря на некоторое количество известных расчётных методов, не все они получили одинаковое распространение в практике разработки нефтяных месторождений. В случае, когда надежные экспериментальные данные по PVT свойствам нефтей недоступны или вообще отсутствует, для расчетов могут ис-

пользоваться два подхода. Первый подход связан с использованием известных уравнений состояния, но он требует точной информации о компонентах пластовых флюидов. Получение такой информации требует много времени, большого количества вычислений и является достаточно дорогостоящим. Например, метод расчёта свойств, исходя из фазового состояния углеводородов, требует значения констант фазовых равновесий, характеризуемых отношением молярной доли его в жидкой фазе. Этот метод является достаточно трудоёмким, т.к. требует определения давления схождения, используемого при расчёте констант фазового равновесия. Второй подход связан с применением известных корреляционных взаимосвязей между свойствами флюидов. Большинство таких корреляций для нефтей представляется в виде линейных или нелинейных уравнений регрессии. Недостатком таких корреляций является ограниченная их точность, связанная с ограниченным диапазоном использованных наборов исходных данных, на базе которых они построены. Наряду с отмеченными проблемами, в практической инженерной деятельности существует необходимость в создании расчетных методик восстановления оценки PVT-свойств пластовых флюидов при неполной исходной информации для нефтяных месторождений Ирана.

Целью диссертационной работы данной работы является создание методики прогнозирования и практическое внедрение методов моделирования PVT-свойств нефти при проектировании и мониторинга разработки месторождений нефти Ирана.

Для достижения поставленной цели необходимо было решить следующие задачи:

1. Сбор и обработка данных по свойствам нефтей месторождений Ирана.

2. Выявление корреляционных связей плотности газонасыщенной нефти, давления насыщения, плотности растворенного газа, вязкости дегазированной нефти, вязкости нефти, вязкости недонасыщенной нефти, объемного коэффициента нефти.

3. Разработка подхода к прогнозированию PVT-свойств нефти при ограниченной исходной информации.

4. Исследование влияния параметров на расчетные величины основных PVT-свойств.

5. Разработка методики расчета основных свойств пластовой нефти в функции давления и температуры.

6. Создание поэтапного метода построения PVT-модели пластовой нефти для месторождений Ирана, корректно описывающей основные результаты лабораторных и промысловых исследований.

7. Обоснование работоспособности разработанной методики.

Научная новизна:

1. Разработан поэтапный инженерный метод идентификации PVT-свойств пластовой нефти, который позволяет с высокой точностью воспроизводить основные результаты лабораторных исследований.

2. Создана методика прогнозирования свойств пластовой нефти, позволяющая получать согласованные PVT-свойства при использования в технологических расчетах для нефтяных месторождений Ирана.

3. Получены регрессионные уравнения и разработана методика для основных свойств нефти при изменении термобарических условий для нефтяных месторождений Ирана с погрешностю менее 7%.

Теоретическая и практическая значимость работы. Разработанная методика может быть использована для оценки параметров PVT при неполной исходной информации для всех типов нефти и газа в пределах исследовательского диапазона данных, используемых в этом исследовании. Представленные наработки могут быть использованы специалистами-разработчиками для дальнейших исследований по прикладному применению методов машинного обучения в различных задачах прогнозирования PVT-свойств с целью их оптимизации. В процессе работы над диссертацией автор апробировал созданную методику для нефтяных месторождений Ирана с различными свойствами пластовой нефти, в том числе для месторождений Ахваз, Азадеган, Соруш, Ядаваран. Разработанная методика также включена в программу курса для сотрудников компании.

Методология и методы исследования. Методологической основой исследований послужили труды российских и зарубежных ученых в области геолого-промыслового анализа, При проведении исследования и обоснования полученных результатов использовался системный подход и основные методы научного познания: корреляционно-регрессионный анализ и методы машинного обучения. Программы численного расчета разработаны с использованием пакета MATLAB и языка Python.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Поэтапный подход и методика оперативного прогнозирования свойств пластовых флюидов при неполной исходной информации (с ошибкой менее 8%) для месторождений Ирана с точностю более 92 %.

2. Метод идентификации PVT-свойств пластовой нефти, который позволяет максимально точно воспроизводить основные результаты экспериментальных исследований.

3. Научно-методический подход к идентификации PVT-свойств пластовой нефти при ограниченной информации.

Достоверность результатов. Результаты находятся в соответствии с итогами, полученными другими авторам. Достоверность полученных результатов исследований подтверждена согласованностью теоретических научных выводов и экспериментальных данных (с применением зарегистрированных программных продуктов MATLAB и языка Python), апробацией разработанной методики на фактически выполненных расчетах на реальных месторождениях УВ Ирана и сравнением с данными, полученными в лабораторных условиях, а также за счет неоднократного обсуждения результатов исследования на международных и всероссийских научных конференциях.

Апробация работы. Основные результаты работы были представлены в виде докладов на конференциях: "Student Technical conference" (Фрайберг, Германия, 2018), "Сибирская конференция молодых учёных по наукам о земле" (Новосибирск, 2018), "Инновационные технологии: теория, инструменты, практика" (Пермь, 2018), "Annual Student Energy congress" (Загреб, Хорватия, 2019), "Future petroleum engineer forum" (Пекин, Китай, 2019), "Нефть и Газ 2019" (Москва, 2019), "Нефтегазовые горизонты" (Москва, 2019), "Западно-Сибирский нефтегазовый конгресс" (Тюмень, 2019), VI Международная научно-практическая конференция обучающихся, аспирантов и ученых «Опыт, актуальные проблемы и перспективы развития нефтегазового комплекса» (г Нижневартовск, 2019), "Ломоносов" (Москва 2019), "Student Technical Congress GSSPE" (Германия, 2020). Соискатель пятикратно награжден дипломами за лучший устный доклад на международных конференциях, а также получил награду в номинации "Инновация в моделировании" в конкурсе "Нефтегазовые проекты, взгляд в будущее: международный конкурс молодых ученых" (2019), является победителем международного конкурса молодых ученых Gifaward 2020.

Личный вклад. В рассматриваемых исследованиях автору принадлежит постановка задач, их решение, анализ результатов, выводы и рекомендации. Автором выполнены: анализ PVT-свойств месторождений Ирана, получение корреляционных зависимостей PVT-свойств на примере месторождений Ирана, создание программы расчета PVT-свойств с использованием машинного обучения.

Публикации. Основные результаты по теме диссертации изложены в 18 научных работах, в том числе 3 статьи, в рецензируемых научных изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ и 3 статьи, входящие в международные реферативные базы данных и системы цитирования.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы из 171 наименований и двух приложений. Полный объем диссертации 166 страниц текста с 116 рисунками и 30 таблицами.

Благодарности. Автор выражает искреннюю признательность научному руководителю, доктору технических наук, профессору Л.Н. Назаровой и профессору И.Т Мищенко за введение в проблематику PVT-моделирования и руководство в течение трех лет, за конструктивное обсуждение основных положений диссертационной работы. Автор выражает искреннюю признательность работникам кафедры за высказанные пожелания и рекомендации.

Глава 1. Обзор исходных данных для оценки свойств нефти и газа

1.1 Важность оценки точности PVT-свойств углеводородов

PVT-свойства углеводородов используются в большинстве расчётов показателей при разработке нефтяных месторождений и добыче нефти. Неточная оценка PVT-свойств углеводородов может привести к значительным ошибкам при принятии решения об установлении режимов разработки и эксплуатации скважин. Spivey [1] изучил влияние ошибок в данных PVT на результаты интерпретации работы скважин. Анализ показал, что ошибки в оценке, например, коэффицента сжимаемости жидкости влияют на расчеты расстояния до границ пласта, а эта величина влияет на данные пробной эксплуатации работы скважины. Ошибки в оценке вязкости жидкости влияют не только на точность оценки проницаемости, но и на точность других комплексных характеристик, определяемых по сжимаемости жидкости и результатам анализа скважины. Ошибки в определении сжимаемости жидкости и коэффициента упругоёмкости пласта оказывают влияние, на расчетный скин-фактор и другие параметры. Ambastha and van Kruysdijk [2] провели исследование ошибок, чтобы количественно оценить их влияние по методу материального баланса при расчете запасов газа. Авторы пришли к выводу, что ошибки в данных PVT по газу в дополнение к ошибкам в оценке пластового давления могут привести к значительным ошибкам в расчете начальных геологических запасов газа. Используя метод Монте-Карло, они показали, что ошибки в оценке начальных геологических запасов газа в зависимости от точности входных данных могут достигать 80% и более.

Baker [3] изучил влияние ошибок исходных данных PVT на результаты расчета методом материального баланса нефтяных месторождений. Также изучено влияние систематических и случайных ошибок в данных PVT при использовании метода материального баланса в двух случаях:

1. Если снижение пластового давления по истории добычи в разрабатываемом нефтяном пласте невелико;

2. Если нефть летучая, её газосодержание находится в диапазоне 360-540 м3/м3.

В процессе разработки и эксплуатации нефтяных месторождений управляющими параметрами являются давление Р и температура Т, поэтому взаимосвязь между ними для каждого конкретного месторождения и скважины является важ-

ной при расчете свойств нефти и газа. Кроме давления и температуры, важным параметром является газосодержание пластовой нефти Спл. Точность расчета свойств нефти и газа зависит не только от обьема исходной информации (которая в ряде случаев является недостаточной), но и от ее достоверности и согласованности. Далее рассмотрим вопрос о взаимосвязи Рпл, Тпл, Спл по результатом экспериментальных исследований, выполненных в различных нефтяных регионах.

1.2 Краткая характеристика нефтяных месторождений Ирана

Доказанные запасы нефти в Иране, по данным правительства, занимают примерно четвертое место в мире по состоянию на 2019 год, хотя поднимаются на третье место, если исключить канадские запасы нетрадиционной нефти. По данным Национальной Иранской нефтяной компании (NЮC), извлекаемые запасы жидких углеводородов в Иране на конец 2019 года составляли 138,4 млрд баррелей. Иран имеет более чем столетнюю историю разведки и добычи; первой успешной разведочной скважиной была Масджид Сулейман-1, пробуренная 26 мая 1908 года. С тех пор, на основании последних отчетов по нефти и газу, в Иране было открыто 297 месторождений нефти и газа, причем многие месторождения имеют несколько зон разработки. В общей сложности имеется 102 нефтяных и 43 газовых месторождения, а также 205 резервуаров для нефти и 92 резервуара для природного газа. Около 23 месторождений углеводородов находятся в приграничных районах и разделены между Ираном и соседними странами, включая Кувейт, Ирак, Катар, Бахрейн, ОАЭ, Саудовскую Аравию и Туркменистан. На рисунке 1.1 представлена карта месторождений углеводородов Исламской Республики Иран.

Рисунок 1.1 — Карта месторождений Ирана

В таблице 1 показаны крупнейшие нефтяные месторождения. Таблица 1 — Пять крупнейших нефтяных месторождений И

рана

Ранг Месторождение Запасы нефти Начальные извлекаемые запасы АР1

1 Ахваз 65.5 25.5 25.5-32.6

2 Марун 46.7 21.9 33

3 Агаджари 30.2 17.4 34.6

4 Гачсаран 52.9 16.2 31.1

5 Карджани 11.2 5.7 34.4

В дополнение к большим открытым запасам у Ирана есть огромный потенциал для открытия новых месторождений газа: такие районы, как Каспийское море, Северо-Восток, Центральный Кавир и особенно районы, начиная от газовых месторождений Агар и Далан в провинции Фарс до Ормузского пролива и Центрального Парса. Персидский залив обладает значительными ресурсами газа. По данным разведочного управления НИНК, в Иране насчитывается около 150 еще не разведанных антиклиналей. В бассейнах Загроса и Персидского залива высокопористые меловые и третичные карбонатные породы образуют очень важные нефтяные коллекторы, в то время как пермо-триасовые карбонаты, особенно формации Далан и Канган, являются основными газовыми и конденсатными кол-

лекторами. Сообщается, что в формациях Далан и Канган только в этих бассейнах было обнаружено 38 газоконденсатных залежей. Все известные промышленные залежи нефти Ирана находятся в нефтегазоносном бассейне (НГБ) Персидского залива, крупнейшей аккумуляции нефтей на планете. Осадочный чехол НГБ отличается большой мощностью, причём продуктивные комплексы встречаются почти на всех структурных этажах осадочного выполнения. В Иране разведан и отрабатывается только верхний, мел-кайнозойский этаж нефтеносности. Глубинные горизонты практически не исследованы и могут содержать крупные скопления углеводородов. Наиболее значительные находки на суше сделаны на рубеже веков: это гигантские месторождения Азандеган и Ядеваран. В эксплуатацию они пока не введены. В акватории Персидского залива примерно в те же годы открыты такие крупные скопления нефти, как Северный Парс, Соруш, Новруз. В таблице 2 приведены основные нефтяные месторождения Ирана.

Таблица 2 — Основные нефтяные месторождения Ирана

Месторождение Доказанные запасы, млн.т API

Ахваз-Асмари 1384 32.6

Марун 1301 33

Агаджари 1192 34.6

Гачсаран 1164 31.1

Бангестан 890 29.8

Новруз+Соруш 22 18-21

Карандж+Парси 637 33.9

Раге-Сафид 329 28.6

Южный Парс 178* 27

Сирри А+Е/С+Д 164 31-32

Салман 110 35

Доруд 1+2 82 34

Абузар 68,5 26

Азадеган 900* 18-34

Ядеваран 420* 22-40

В данной диссертации использованы данные о свойствах нефти и газа месторождений Ирана из различных географических регионов и разных разрабатываемых объектов (см. рисунок 1.2 ).

Рисунок 1.2 — Карта нефтяных месторождений Ирана, содержащая исследуемые

обьекты

Месторождения расположены в Иране и характеризуются широким диапазоном физико-химических свойств, что является важным условием получения корреляционных зависимостей, и результаты могут быть экстраполированы на залежи других областей или определенный класс нефти.

Таблица 3 — Основные исходные промысловые данные РУТ-исследований

Параметр Т Т пл? оС Ут% Уа% Go, м3/м3 р 1 нас? МПа Рн^ кг/м3 Рн, кг/м3 Рг, кг/м3

Мин. 33 8,30 0,00 10,70 2,94 654,80 558 0,68

Макс. 162 98,37 28,2 380 40,7 999 927 1,654

1.3 Приближенная взаимосвязь пластовой температуры с пластовым давлением и газосодержанием нефти для некоторых разрабатываемых

нефтяных месторождений

Температура в недрах Земли с увеличением глубины возрастает, начиная от температуры нейтрального слоя Тнс, находящегося на расстоянии Ннс от нескольких метров до 30-40 м от поверхности Земли. Расстояние от поверхности Земли до нейтрального слоя нс и его температура зависят от географического положения региона. В частности, для некоторых регионов Земли температура нейтрального слоя следующая: Республика Коми +4°С ,Западная и Восточная Сибирь +5°С; Урало-Поволжье (Самарская область, Волгоградская и Оренбургская области, Башкирия, Татарстан) +6°С; Белоруссия, Украина +9°С; Краснодарский и Ставропольский край, Чечня, Ингушетия +13,5°С; Азербайджан , Казахстан, Средняя Азия +16°С. Расстояние до нейтрального слоя этих регионов меняется от 20 до 40 метров. Взаимосвязь пластовой температуры с глубиной залегания пласта выражается через геотермический градиент ш:

где Тпл , Тнс - соответственно температура пласта и нейтрального слоя, °С , Нпл,Ннс— соответственно глубина кровли пласта и нейтрального слоя, м. Значения геотермического градиента для некоторых нефтяных регионов бывшего СССР следующие: Куйбышевская область ш = 0,025 град/м; Волгоградская область ш = 0,0265 град/м; Украина ш = 0,029 град/м; Краснодарский край ш = 0,033 град/м; Ставропольский край ш = 0,034 град/м; Казахстан ш = 0,036 град/м; Западная и Восточная Сибирь ш = 0,040 град/м; Белоруссия ш = 0,024 град/м. Для нефтяников практический интерес представляет глубина кровли продуктивного пласта и геотермический градиент, данные о которых для некоторых месторождений зарубежных нефтедобывающих стран приведены ниже: Иран (объект А = 2203 ^ 3570 , ш = 0,0265 ^ 0,037 град/м; обьект В Нкп = 2275 ^ 6416, ш = 0,01860,0292 град/м; объект С Нпл=2850 ^ 3700 м, ш = 0,0210,0286 град/м; объект G Нкп = 2590 ^ 3250, ш = 0,0316 ^ 0,0413 град/м; объект I : Нпл = 2313 ^ 2611, ш = 0,02880,0371 град/м; Боливарианская Республика Венесуэла ( месторождения региона St Barbara-Pirital): М1 Нкп=5158 м, ш = 0,0245 град/м; М2 Нпл = 5157, ш = 0,026 град/м; М3 Нкп=5097 м, ш = 0,026 град/м; М4 Нпл = 5339,7, ш = 0,026 град/м. В условиях сокращения объёма достоверной информации о свойствах нефти и газа и о влиянии

(1.1)

на них термобарических условий весьма актуальным становится получение корреляционных зависимостей между параметрами, их анализ и обобщение. При открытии новых нефтяных месторождений, особенно в процессе разведочного бурения, отсутствует информация не только о физико-химических свойствах флюидов, но и об их термобарических условиях залегания. Если пластовое давление в скважине Рпл стабилизировано во времени, его значение рассчитывается достаточно легко и точно с использованием статического уровня жидкости в скважине. Измерение, а тем более расчет пластовой температуры Тпл является достаточно сложной процедурой, связанной с большими временными и материальными затратами. Тепловое поле нефтяных месторождений зависит от большого количества различных факторов, определяющих состояние их разработки. Именно поэтому изучение температуры в нефтяных месторождениях и нахождение ее взаимосвязи с пластовым (забойным) давлением и газосодержанием нефти представляется достаточно актуальным и важным. В этих условиях может оказаться обоснованным применение приближенной оценки пластовой температуры по экспериментально определённой величине пластового давления Тпл = ] (Рпл).

1.3.1 Взаимосвязь пластовой температуры и пластового давления

На рисунке 1.3 приведены результаты обработки и анализа экспериментальных данных по 173 разрабатываемым нефтяным месторождениям [4], которые разделены на четыре группы по различным интервалам по р и Тпл (рисунок 2) .Как показали исследования по 173 месторождениям, между пластовой температурой и пластовым давлением существует тесная статическая связь, которая позволяет рекомендовать корреляционное уравнение связи между пластовым давлением и пластовой температурой для различных групп интервалов данных в виде следующих уравнений.

Температура,! [С°]

\ / ч / ф /У^ Ф / //V ' \ \ \ 2

3 { X 4

■ и /

Рисунок 1.3 — Зависимости Тпл = /(Р): 1,2, 3, 4 - соответствующие зависимости

для различных интервалов Р и Тпл и групп

На рисунке пунктирные линии означают диапазон экспериментальных значений Р и Тпл. Группа 1 (23 месторождения): 12 ^ Рпл ^ 34 МПа и 30 ^ Тпл ^ 145,5°С Аналитическое выражение зависимости Тпл — /(Рпл) имеет вид:

Тпл — 145.5 - 5.25(34 - Рпл) (1.2)

Группа 2 (30 месторождений): 20,5 < Рпл ^ 75 МПа и 75 < Тпл < 162,5°С Аналитическое выражение зависимости Тпл — / (Рпл) имеет вид:

Тпл — 162,5 - 1,605(75 - Рпл) (1.3)

Группа 3 (105 месторождений): 2 < Рпл < 35 МПа и 10 < Тпл < 75,5°С Аналитическое выражение зависимости Тпл — / (Рпл) имеет вид:

Тпл — 75,5 - 1,985(35 - Рпл) (1.4)

Группа 4 (15 месторождений) : 11 < Рпл < 34 МПа и 10 < Тпл < 20°С Аналитическое выражение зависимости Тпл — / (Рпл) имеет вид:

Тпл — 20 - 0,435(34 - Рпл) (1.5)

где величины 5,25; 1,605; 1,985 и 0,435 - размерные числовые коэффициенты, имеющие размерность град/м. Таким образом, зависимости (1.2, 1.3, 1.4, 1.5) могут быть использованы для оценочных расчетов пластовой температуры по замеренному значению пластового давления. Если по изучаемому региону имеются

данные по геотермическому градиенту ш, оценка пластовой температуры может быть проведена также с использованием формулы 1.1. Дальнейшие расчеты могут проводиться с использованием оценочной величины Тпл , рассчитанной по формуле (1.1) или по зависимостям (1.2, 1.3, 1.4, 1.5) . В процессе проводимых расчетов, по мере возможности, необходимо уточнять величину Тпл с использованием появляющейся дополнительной информации. На рисунке 1.3 показаны зависимости Рпл = ] (Тпл) для различных интервалов Рпл и Тпл и различных групп.

Рисунок 1.4 — Зависимости Рпл = /(Тпл); 1, 2, 3 - соответствующие зависимости для различных интервалов Рпл и Тпл и различных групп

Отклонение свыше 12% между экспериментальным и расчетным значениями пластового давления получилось на примере исследуемых месторождений.

1.3.2 Взаимосвязь газосодержания пластовой нефти и пластовой

Известно [4] , что «...давление насыщения зависит от температуры. С увеличением температуры нефти давление насыщения возрастает». Кроме того, с увеличением температуры нефти возрастает и газонасыщенность ее (нефти) — Спл. Для анализа [4] отобраны нефтяные месторождения с температурой пласта более 100°С, каковых насчитывается 33 (Таблица 4). Для таких месторождений желательно проводить предварительную оценку соответствия газонасыщенности пластовой нефти и пластовой температуры (Таблица 4).

Температура,! [С°]

200 г ПЛ

10 20 30 40 50 60 70 НО

температуры

Таблица 4 — Основные исходные данные по 33 месторождениям бывшего СССР с пластовой температурой Тпл > 100°С и диапазоном Рпл (группа №1)

Тпл,°С Спл,м3/т Рпл, МПа

107 27866 31

104 228 32

105 226 35,3

103 227

115 341 47,5

115 376 48,5

140 560 54

146 694 55

115 395 38

Для группы 1 (9 месторождений) : 230 ^ Спл ^ 690м3/т и 102,5 ^ Тпл ^ 146°С аналитическое выражение зависимости Спл = /(Тпл) таково:

Спл = 690 - 10,575(146 - Тпл) (1.6)

В группу 2 вошли 17 месторождений с основными РУТ-свойствами (таблица 5).

Таблица 5 — Основные исходные данные по 17 месторождениям с пластовой нефтью Тпл > 100°С и диапазоном Рпл (группа №2)

Тпл,°С Спл, м3/т Рпл, МПа

130 83,2 31,5

121 111,5 28,8

123 107,5 31,4

127 134,1 29,6

128 122,1 32,2

126 113,7 32,5

130 232,8 30,7

130 102 31,2

128 143 28,3

130 301,8 27,9

130 194,6 30,5

130 144,9 29,5

130 158,5 28,6

130 217,5 31,2

130 196,1 30

135 257 44,5

150 465 72

Для группы 2 (17 месторождений) 30 < Спл < 480м3/ти 120 < Тпл < 150°С аналитическое выражение зависимости Спл = /(Тпл)таково :

Спл = 480 - 15,0(150 - Тпл) (1.7)

В группу 3 вошли 7 месторождений с основными РУТ-свойствами (таблица 6).

Таблица 6 — Основные исходные данные по 7 месторождениям бывшего СССР с пластовой температурой Тпл > 100° С и диапазоном Рпл (группа №3)

Тпл,°С Спл, м3/т Рпл, МПа

135 92 30,0

144 102 30,2

133 47,9 30,0

148 122,3 30,0

135 60,3 33,4

153 60,3 63,0

164 376 75,0

Для группы 3 (7 месторождений) :50 < Спл < 350м3/т133 < ТпЛ < 164,5°С аналитическое выражение зависимости Спл = / (Тпл). Полученная зависимость имеет вид:

Спл = 350 - 9,524(164,5 - Тпл)

(1.8)

где 10,575 ; 15,0 ; 9,524 - размерные числовые коэффициенты, м3/((т.°С)).

На основании обработки фактических РУТ-данных этих месторождений были выделены три группы в зависимости от интервалов изменения Спл и Тпл, ниже приведены основные результаты анализа (рисунок 1.5) и соответствующие приближенные взаимосвязи Спл[м3/т] и Тпл[°С].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Хадавимогаддам Фахиме, 2021 год

Список литературы

1. Errors in Input Data and the Effect on Well-Test Interpretation Results [Текст]. — Society of Petroleum Engineers. 1998.

2. Effects Of Input Data Errors On Material Balance Analysis For Volumetric, Gas And Gas-Condensate Reservoirs [Текст] / A. K. Ambastha, J. van Kruysdijk [и др.] // Annual Technical Meeting. — Petroleum Society of Canada. 1993.

3. PVT error analysis for material balance calculations [Текст]. — Petroleum Society of Canada. 2003.

4. Требин, Г. Ф. Нефти месторождений Советского Союза: Справочник [Текст] / Г Ф. Требин, Н. В. Чарыгин, Т. М. Обухова. — Недра, 1980.

5. Vazquez, M. Correlations for fluid physical property prediction. JPT 32 (6): 968-970 [Текст] : тех. отч. / M. Vazquez, H. Beggs ; SPE-6719-PA. DOI: 10.2118/6719-PA.- 1980.

6. Abdulmajeed, R. K. New viscosity correlation for different Iraqi oil fields [Текст] / R. K. Abdulmajeed // Iraqi Journal of Chemical and Petroleum Engineering. — 2014. — Т.15, № 3. — С. 71—76.

7. Брусиловский, А. Научно обоснованный инженерный метод определения компонентного состава и PVT свойств пластовых углеводородных смесей при неполной исходной информации [Текст] / А. Брусиловский, Т. Ющен-ко // PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. — 2016. — № 1. — С. 68—74.

8. Viscosity correlations for Saudi Arabian crude oils [Текст]. — Society of Petroleum Engineers. 1987.

9. Дунюшкин, И. И. Расчеты физико-химических свойств пластовой и промысловой нефти и воды [Текст] / И. И. Дунюшкин, И. Т. Мищенко, Е. И. Елисеева. — Нефть и газ, 2004.

10. A novel multi-hybrid model for estimating optimal viscosity correlations of Iranian crude oil [Текст] / B. Ghorbani [и др.] // Journal of Petroleum Science and Engineering. — 2016. — Т. 142. — С. 68—76.

11. Empirical PVT correlations applied to Egyptian crude oils exemplify significance of using regional correlations [Текст] / H. Hanafy [и др.] // International Symposium on Oilfield Chemistry. — Society of Petroleum Engineers. 1997.

12. An improved temperature-viscosity correlation for crude oil systems [Текст] / J. Ng, E. Egbogah [и др.] // Annual Technical Meeting. — Petroleum Society of Canada. 1983.

13. Jain, D. Crude oil viscosity correlations: A novel approach for Upper Assam Basin [Текст] / D. Jain, A. D. Bihani // PetroTech 2014: The 11 th International Oil and Gas Conference and Exhibition. — 2014.

14. Naseri, A. A correlation approach for prediction of crude oil viscosities [Текст] / A. Naseri, M. Nikazar, S. M. Dehghani // Journal of petroleum science and engineering. — 2005. — Т. 47, № 3/4. — С. 163—174.

15. Edreder, E. A. Testing the performance of some dead oil viscosity correlations [Текст] / E. A. Edreder, K. M. Rahuma // Petroleum & Coal. — 2012. — Т. 54, № 4. - С. 397—402.

16. О применении корреляционных зависимостей для определения физических свойств нефтей белорусских месторождений [Текст] / И. Мельников [и др.] // Вестник ГГТУ имени П О Сухого: научно - практический журнал. — 2015. — № 1. —С. 24—30.

17. Standing, M. B. Volumetric and phase behavior of oil field hydrocarbon systems: PVT for engineers [Текст] /M. B. Standing. — California Research Corp., 1951.

18. Valko, P. Reservoir oil bubblepoint pressures revisited; solution gas-oil ratios and surface gas specific gravities [Текст] / P. Valko, W. McCain Jr // Journal of Petroleum Science and Engineering. — 2003. — Т. 37, № 3/4. — С. 153—169.

19. Al-Marhoun, M. A. Pressure-volume-temperature correlations for Saudi crude oils [Текст] : тех. отч. / M. A. Al-Marhoun ; Univ. of Petroleum ; Minerals. — 1985.

20. McCain, W. The Properties of Petroleum Fluids: PennWell [Текст] / W. McCain. - Tulsa, 1990.

21. A correlation approach for prediction of crude oil PVT properties [Текст]. — Society of Petroleum Engineers. 2007.

22. Prediction of heavy oil viscosity [Текст]. Т. 2. — 1998. — С. 4.

23. PVT properties and viscosity correlations for Gulf of Mexico oils [Текст]. — Society of Petroleum Engineers. 2001.

24. The viscosity of air, water, natural gas, crude oil and its associated gases at oil field temperatures and pressures [Текст] / C. Beal [и др.] // Transactions of the AIME. - 1946. - Т. 165, № 01. — С. 94-115.

25. Assessment and development of heavy oil viscosity correlations [Текст]. — Society of Petroleum Engineers. 2005.

26. Pressure-volume-temperature correlations for heavy and extra heavy oils [Текст] / G. De Ghetto, F. Paone, M. Villa [и др.] // SPE International Heavy Oil Symposium. — Society of Petroleum Engineers. 1995.

27. New correlations for crude oil physical properties [Текст] / T. R. Kartoatmodjo, Z. Schmidt [и др.]. — 1991.

28. Гагина, М. Комплексный методический подход к оценке свойств пластовой нефти нефтегазоконденсатных месторождений [Текст] / М. Гагина // Территория «НЕФТЕГАЗ». — 2017. — № 7/8. — С. 100—105.

29. A viscosity correlation for gas-saturated crude oils [Текст] / J.-N. Chew, C. A. Connally Jr [и др.]. - 1959.

30. Al-Khafaji, A. H. Viscosity correlation for dead, live and undersaturated crude oils [Текст] / A. H. Al-Khafaji, G. H. Abdul-Majeed, S. F. Hassoon // J. Pet. Res. — 1987. — Т. 6, № 2. — С. 1—16.

31. Elsharkawy, A. Models for predicting the viscosity of Middle East crude oils [Текст] / A. Elsharkawy, A. Alikhan // Fuel. — 1999. — Т. 78, № 8. — С. 891-903.

32. Estimating the viscosity of crude oil systems [Текст] / H. D. Beggs, J. Robinson [и др.] // Journal of Petroleum technology. — 1975. — Т. 27, № 09. — С. 1—140.

33. Generalized pressure-volume-temperature correlations [Текст] / O. Glaso [и др.] // Journal of Petroleum Technology. — 1980. — Т. 32, № 05. — С. 785—795.

34. Petrosky, G. E. PVT correlations for gulf of mexico crude oils [Текст] : дис. ... канд. / Petrosky George E. — University of Southwestern Louisiana, 1990.

35. Labedi, R. Improved correlations for predicting the viscosity of light crudes [Текст] / R. Labedi // Journal of Petroleum Science and Engineering. — 1992. — Т. 8, № 3. — С. 221-234.

36. Reservoir oil viscosity determination using a rigorous approach [Текст] / A. Hemmati-Sarapardeh [и др.] // Fuel. — 2014. — Т. 116. — С. 39—48.

37. Ghorbani, B. A hybrid artificial neural network and genetic algorithm for predicting viscosity of Iranian crude oils [Текст] / B. Ghorbani, M. Ziabasharhagh, M. Amidpour // Journal of Natural Gas Science and Engineering. — 2014. — Т. 18. — С. 312—323.

38. Lashkenari, M. S. Viscosity prediction in selected Iranian light oil reservoirs: Artificial neural network versus empirical correlations [Текст] / M. S. Lashkenari, M. Taghizadeh, B. Mehdizadeh // Petroleum Science. — 2013. - Т. 10, № 1. — С. 126-133.

39. New viscosity correlations for dead crude oils [Текст] / M. Sattarin [и др.] // Petroleum & Coal. — 2007. — Т. 49, № 2. — С. 33—39.

40. Ubong, U.Improved dead oil viscosity model [Текст] / U. Ubong, K. Oyedeko // J Energy Technol Policy. — 2014. — Т. 4, № 7. — С. 32—41.

41. Prediction of crude oil viscosity and gas/oil ratio curves using recent advances to neural networks [Текст]. — European Association of Geoscientists & Engineers. 2009. — cp—170.

42. Heavy components control reservoir fluid behavior [Текст] / W. D. McCain Jr [и др.] // Journal of Petroleum Technology. — 1994. — Т. 46, № 09. — С. 746-750.

43. Monitoring of asphaltene precipitation: Experimental and modeling study [Текст] / H. Nakhli [и др.] // Journal of Petroleum Science and Engineering. — 2011. —Т. 78, № 2. — С. 384-395.

44. A study on the application of scaling equation for asphaltene precipitation [Текст] / Y.-F. Hu [и др.] // Fluid phase equilibria. — 2000. — Т. 171, № 1/ 2. — С. 181-195.

45. Phase behavior of binary mixture of asphaltene+ solvent and ternary mixture of asphaltene+ solvent+ precipitant [Текст] / H. S. Orangi [и др.] // Fluid phase equilibria. — 2006. — Т. 245, № 2. — С. 117—124.

46. Хадавимогаддам, Ф. Корреляционные взаимосвязи между некоторыми свойствами нефти и газа, полученные с использованием нейронных сетей [Текст] / Ф. Хадавимогаддам, И. Мищенко // Нефтяное хозяйство. — 2019. - Т. 1, № 7. - С. 104-106.

47. Hinton, G. E. Connectionist learning procedures [Текст] / G. E. Hinton // Machine learning. — Elsevier, 1990. — С. 555—610.

48. Schmidhuber, J. Deep learning in neural networks: An overview [Текст] / J. Schmidhuber // Neural networks. — 2015. — Т. 61. — С. 85—117.

49. Laan, M. J. van der. Super learner. UC Berkeley Division of Biostatistics Working Paper Series [Текст] / M. J. van der Laan, E. C. Polley, A. E. Hubbard // Available atbiostats. bepress. com/ucbbiostat/paper222. Accessed November. — 2007. — Т. 1.-С. 2014.

50. Polley, E. C. Super learner in prediction [Текст] / E. C. Polley, M. J. Van Der Laan. — 2010.

51. Sen, A. Regression analysis: theory, methods, and applications [Текст] / A. Sen, M. Srivastava. — Springer Science & Business Media, 2012.

52. Layton, R. Learning data mining with python [Текст] / R. Layton. — Packt Publishing Ltd, 2015.

53. Massaron, L. Regression Analysis with Python [Текст] / L. Massaron, A. Boschetti. — Packt Publishing Ltd, 2016.

54. Ahmed, T. Hydrocarbon phase behavior [Текст] / T. Ahmed. — 1989.

55. A new approach for predicting the crude oil properties [Текст] / H. Hanafy [и др.] // SPE Production Operations Symposium. — Society of Petroleum Engineers. 1997.

56. A pressure-volume-temperature correlation for mixtures of California oils and gases [Текст]. — American Petroleum Institute. 1947.

57. Toward reservoir oil viscosity correlation [Текст] / A. Hemmati-Sarapardeh [и др.] // Chemical Engineering Science. — 2013. — Т. 90. — С. 53—68.

58. Smart models for predicting under-saturated crude oil viscosity: a comparative study [Текст] / M. Razghandi [и др.] // Energy Sources, Part A: Recovery, Utilization, and Environmental Effects. — 2019. — Т. 41, № 19. — С. 2326-2333.

59. Isehunwa, O. A correlation to predict the viscosity of light crude oils [Текст] / O. Isehunwa, O. Olamigoke, A. Makinde. — 2006.

60. Organization of asphaltenes in a vacuum residue: a small-angle X-ray scattering (SAXS)-viscosity approach at high temperatures [Текст] / J. Eyssautier [и др.] // Energy & fuels. — 2012. — Т. 26, № 5. — С. 2696—2704.

61. New models to predict the viscosity of extra-heavy oil in colombian fields [Текст] / M. Pertuz-Parra [и др.] // CT&F-Ciencia, Tecnología y Futuro. — 2014. - Т. 5, № 4. - С. 23-34.

62. Measurements and correlation of Mexican heavy dead crude oil viscosities [Текст] / J. L. M. de la Cruz [и др.] // Journal of Petroleum Science and Engineering. —2013. — Т. 110. — С. 184—192.

63. Viscosity prediction of kuwaiti heavy crudes at elevated temperatures [Текст] / O. A. Alomair, A. M. Elsharkawy, H. A. Alkandari [и др.] // SPE heavy oil conference and exhibition. — Society of Petroleum Engineers. 2011.

64. Alomair, O. A viscosity prediction model for Kuwaiti heavy crude oils at elevated temperatures [Текст] / O. Alomair, A. Elsharkawy, H. Alkandari // Journal of Petroleum Science and Engineering. — 2014. — Т. 120. — С. 102—110.

65. Naji, H. S. The Dead Oil Viscosity Correlations AC-Sharp Simulation Approach [Текст] / H. S. Naji // Journal of King Abdulaziz University: Engineering Sciences.—2011. —Т. 149, № 641. —С. 1—54.

66. Egbogah, E. O. An improved temperature-viscosity correlation for crude oil systems [Текст] / E. O. Egbogah, J. T. Ng // Journal of Petroleum Science and Engineering. — 1990. — Т. 4, № 3. — С. 197—200.

67. Mathematical Modelling of Oil Viscosity at Bubble point Pressure and Dead Oil Viscosity of Nigerian Crude [Текст] / Y. Adeeyo [и др.] // SPE Nigeria Annual International Conference and Exhibition. — Society of Petroleum Engineers. 2019.

68. Movagharnejad, K. Using Intelligent Methods and Optimization of the Existing Empirical Correlations for Iranian Dead Oil Viscosity [Текст] / K. Movagharnejad, S. Ghanbari // Journal of Chemical and Petroleum Engineering. — 2017. — Т. 50, № 2. — С. 9—17.

69. Imamverdiyev, Y. ^.Evaluation of Oil Viscosity Based Various Empirical Correlations for Azerbaijan Crude Oils [Текст] / Y. N. Imamverdiyev, M. S. Hajirahimova. — 2019.

70. High viscosity-reducing performance oil-soluble viscosity reduction agents containing acrylic acid ester as monomer for heavy oil with high asphaltene content [Текст] / L. Zhu [и др.] // Journal of Petroleum Science and Engineering. — 2018. — Т.163. — С. 37—44.

71. Pergushev, L. Crude oil viscosity study [Текст] / L. Pergushev // Neftyanoe Khozyaistvo. -- .

72. Satter, A. 17-Enhanced oil recovery processes: thermal, chemical, and miscible floods [Текст] / A. Satter, G. Iqbal // Reservoir Engineering: The Fundamentals, Simulation, and Management of Conventional and Unconventional Recoveries. — 2016. — С. 313—337.

73. Hemeida, A. M. Rheological Behavior of Saudi Crude Oils [Текст] / A. M. Hemeida // Journal of King Saud University-Engineering Sciences. — 1990. - Т. 2, № 1. - С. 181-193.

74. A new correlation for prediction of viscosities of Omani Fahud Field crude oils [Текст] / N. Al-Rawahi [и др.] // Advances in Modelling of Fluid Dynamics, 12th. -2012. — С. 293-300.

75. Брусиловский, А. Методология системного обоснования свойств пластовых нефтей при подсчете запасов и проектировании разработки месторождений (часть I) [Текст] / А. Брусиловский, А. Нугаева, И. Хватова // Недропользование XXI век. — 2009. — № 5. — С. 23—30.

76. Брусиловский, А. И. О методических подходах к уточнению PVT-свойств пластовой нефти двухфазных залежей [Текст] / А. И. Брусиловский, И. О. Промзелев // Вести газовой науки. — 2013. — 1 (12).

77. Брусиловский, А. Научно обоснованный инженерный метод определения компонентного состава и PVT свойств пластовых углеводородных смесей при неполной исходной информации [Текст] / А. Брусиловский, Т. Ющен-ко // PROHEФТЬ. Профессионально о нефти. — 2016. — № 1. — С. 68—74.

78. Крикунов, В. В. Термодинамическое моделирование фазового поведения природных углеводородных систем (на примере нефтяных месторождений Западной Сибири) [Текст] / В. В. Крикунов. — 2001.

79. Евдокимов, И. Отсутствие аддитивности свойств нефтяных смесей [Текст] / И. Евдокимов, А. Лосев, А. Фесан // Бурение и нефть. — 2012. — № 1. — С. 27.

80. Окунев, Д. В. Исследование термобарических условий работы добывающих скважин с учетом изменения свойств флюидов (на примере нефтяных месторождений Волгоградской области)/Дисс. на соискание ученой степени канд. техн. наук [Текст] / Д. В. Окунев. — М, 2007.

81. Ющенко, Т. Эффективный метод построения и адаптации РУТ-моделей пластовых флюидов газоконденсатных месторождений и газовых шапок нефтегазоконденсатных залежей [Текст] / Т. Ющенко, А. Брусиловский // Нефтяное хозяйство. — 2015. — № 1. — С. 56—60.

82. Методика расчета газосодержания пластовой нефти при давлении ниже давления насыщения [Текст] / М. Хасанов [и др.] // Нефтяное хозяйство. — 2014. — № 12.-С. 56-59.

83. Штоф, М. Расчет свойств пластовых нефтей. Методическое руководство. [Текст] / М. Штоф. — Гипровостокнефть, 1940.

84. Дунюшкин, И. Расчет основных свойств пластовых нефтей при добыче и подготовке нефти [Текст] / И. Дунюшкин, И. Мищенко // М.: МИнХиГП. — 1982.

85. Дунюшкин, И. И. Расчеты физико-химических свойств пластовой и промысловой нефти и воды [Текст] / И. И. Дунюшкин, И. Т. Мищенко, Е. И. Елисеева. — Нефть и газ, 2004.

86. Дунюшкин, И. Метод расчета объемного коэффициента и плотности нефти [Текст] / И. Дунюшкин, Е. Константинович, В. Павленко // Нефтепромысловое дело. — 1978. — № 10.

87. Дунюшкин, И. И. Теоретические основы и практические рекомендации по расчетам физико-химических свойств скважинной продукции при разработке и эксплуатации нефтяных месторождений [Текст]: дис. ... канд. / Дунюшкин Иван Игнатьевич. — Российский государственный университет нефти и газа им. И.М. Губкина, 2005.

88. Дунюшкин, И. Зависимость объема выделившегося газа от давления при изотермическом контактном разгазировании [Текст] / И. Дунюшкин, В. Леонов, И. Мищенко // Нефтепромысловое дело и транспорт нефти. — 1984.—№7. —С. 22.

89. Дунюшкин, И. Расчет зависимости физических свойств пластовой нефти от давления при 20° С [Текст] / И. Дунюшкин, И. Мищенко // Нефть, газ и бизнес. — 2005. — № 1. — С. 27—30.

90. Мищенко, И. Т. О взаимосвязях между основными свойствами нефтей и газов при содержании в газе более 60% метана [Текст] / И. Т. Мищенко, А. А. Андреев // Нефть, газ и бизнес. — 2015. — № 8. — С. 47—49.

91. Мищенко, И. Т. Влияние содержания азота в попутно-добываемом газе на его плотность и коэффициент растворимости [Текст] / И. Т. Мищенко // Труды Российского государственного университета нефти и газа им. И.М. Губкина. — 2015. — № 2. — С. 49—55.

92. Мищенко, И. Т. О взаимосвязи плотности попутно-добываемых газов нефтяных месторождений с содержанием в них метана (на примере месторождений бывшего СССР) [Текст] / И. Т. Мищенко // Технологии нефти и газа. — 2015. — № 5. — С. 41—42.

93. Хадавимогаддам, Ф. Разработка методики расчета основных свойств нефти и газа (на примере нефтяных месторождений Исламской Республики Иран) [Текст] : автореф. дис. ... канд. тех. наук : 121.04.01 / Хадавимогаддам Фахиме. — М., 2017. — 134 с.

94. An empirical correlation for oil FVF prediction [Текст] / G. H. Abdul-Majeed, N. H. Salman [и др.] // Journal of Canadian Petroleum Technology. — 1988. — Т. 27, № 06.

95. New correlation for estimating the viscosity of undersaturated crude oils [Текст] / G. H. Abdul-Majeed, R. R. Kattan, N. H. Salman [и др.] // Journal of Canadian Petroleum Technology. — 1990. — Т. 29, № 03.

96. Ahmed, T. Oil Recovery Mechanisms and the Material Balance Equation Reservoir Engineering Handbook [Текст] / T. Ahmed // Gulf Prof Publ. — 2010. —С. 733-809.

97. PVT correlations for Middle East crude oils [Текст] / M. A. Al-Marhoun [и др.] // Journal of Petroleum Technology. — 1988. — Т. 40, № 05. — С. 650—666.

98. New correlations for formation volume factors of oil and gas mixtures [Текст] / M. A. Al-Marhoun [и др.] // Journal of Canadian Petroleum Technology. — 1992. — Т. 31, №03.

99. The coefficient of isothermal compressibility of black oils [Текст]. — Society of Petroleum Engineers. 2003.

100. Al-Marhoun, M. A. A New correlation for undersaturated isothermal oil compressibility [Текст] / M. A. Al-Marhoun // Middle East. — 2006. — Т. 3, № 43.4. — С. 25—5.

101. AL-MEHAIDEB, R. Improved PVT correlations for UAE offshore crudes [Текст] / R. AL-MEHAIDEB // Journal of The Japan Petroleum Institute. — 1997. - Т. 40, № 3. - С. 232-235.

102. Al-Najjar, H. Correlations for bubble-point pressures, gas oil ratios and formation volume factors for Iraqi crude oils [Текст] / H. Al-Najjar, N. Al-Soof, K. Al-Khalisy // Journal of Petroleum Research (June 1988). — 1988. — Т. 13.

103. Bubble point pressure and oil formation volume factor correlations [Текст] / A. Al-Shammasi [и др.] // Middle East Oil show and conference. — Society of Petroleum Engineers. 1999.

104. Andrade, E. C. The viscosity of liquids [Текст] /E. Andrade//Nature. — 1930. — Т. 125, № 3148. — С. 309-310.

105. Frick, T. C. Petroleum Production Handbook: Reservoir engineering [Текст]. Т. 2 / T. C. Frick. — McGraw-Hill, 1962.

106. Pressure-volume-temperature correlations for western Canadian gases and oils [Текст] / S. Asgarpour [и др.] // Journal of Canadian Petroleum Technology. — 1989. — Т. 28, №04.

107. Bergman, D. Don't Forget Viscosity [Текст] / D. Bergman // Petroleum Technology Transfer Council 2nd Annual Reservoir Engineering Symposium, Lafayette, Louisiana. Т. 28. — 2004.

108. An update to viscosity correlations for gas-saturated crude oils [Текст]. — Society of Petroleum Engineers. 2007.

109. Undersaturated oil viscosity correlation for adverse conditions [Текст] / R. P. Sutton, D. F. Bergman [и др.] // SPE annual technical conference and exhibition. — Society of Petroleum Engineers. 2006.

110. Bolondarzadeh, A. The new PVT generated correlations of Iranian oil properties [Текст] / A. Bolondarzadeh, S. Hashemi, B. Solgani // 4th Iranian Petroleum Engineering Student conference. — 2006.

111. Calhoun Jr, J. New methods for determining permeability [Текст] / J. Calhoun Jr // The Petroleum Engineer, February. — 1947. — С. 103—108.

112. Casey, J.Estimate GOR and FVF using dimensionless PVT analysis [Текст] / J. Casey // World Oil;(United States). - 1992. - Т. 213, № 11.

113. Correlation of PVT Properties for UAE Crudes (includes associated papers 26135 and 26316) [Текст] / M. Dokla, M. Osman [и др.] // SPE Formation Evaluation. — 1992. — Т. 7, № 01. — С. 41-46.

114. Elam, F. M. Prediction of bubble point pressures and formation volume factors from field data [Текст] : дис. ... канд. / Elam Frank McGhee. — University of Texas, 1957.

115. New modified black-oil PVT correlations for Gas condensate and volatile oil fluids [Текст] / A. H. El-Banbi, K. A. Fattah, H. Sayyouh [и др.] // SPE Annual Technical Conference and Exhibition. — Society of Petroleum Engineers. 2006.

116. Prediction of bubblepoint pressure and bubblepoint oil formation volume factor in the absence of PVT analysis [Текст] / S. K. Elmabrouk, A. Y. Zekri, E. E. Shirif [и др.] // SPE Latin American and Caribbean petroleum engineering conference. — Society of Petroleum Engineers. 2010.

117. Elsharkawy, A. M. Correlations for predicting solution gas/oil ratio, oil formation volume factor, and undersaturated oil compressibility [Текст] / A. M. Elsharkawy, A. A. Alikhan // Journal of Petroleum Science and Engineering. — 1997. — Т. 17, № 3/4. — С. 291—302.

118. Elsharkwy, A. Comparing classical and neural regression techniques in modeling crude oil viscosity [Текст] / A. Elsharkwy, R. Gharbi // Advances in Engineering Software. - 2001. - Т. 32, № 3. - С. 215-224.

119. Empirical PVT correlations for Colombian crude oils [Текст] / F. Frashad [и др.] // SPE Latin America/Caribbean petroleum engineering conference. — Society of Petroleum Engineers. 1996.

120. Fitzgerald, D. A Predictive Method for Estimating the Viscosity of Undefined Hydrocarbon Liquid Mixtures [Текст] / D. Fitzgerald // MS, Pennsylvania State University, State College, PA. — 1994.

121. Hassan, O. F. Correlation for solution gas-oil ratio of Iraqi oils at pressures below the bubble point pressure [Текст] / O. F. Hassan // Iraqi Journal of Chemical and Petroleum Engineering. — 2011. — Т. 12, № 2. — С. 1—8.

122. New Screening Technique for PVT Correlations as Applied to the Niger Delta Crude [Текст] / S. Ikiensikimama [и др.] // Refereed Proceedings, Paper SPE. — 2008. — Т. 119710.

123. Modeling approach for Niger-Delta oil formation volume factor prediction using artificial neural network [Текст] / S. Ikiensikimama, I. Azubuike [и др.] // Nigeria Annual International Conference and Exhibition. — Society of Petroleum Engineers. 2012.

124. Newbubblepoint pressure empirical PVT correlation [Текст] / S. S. Ikiensikimama, O. Ogboja [и др.] // Nigeria Annual International Conference and Exhibition. — Society of Petroleum Engineers. 2009.

125. A new empirical correlation for estimating bubble point oil formation volume factor [Текст] / M. Karimnezhad [и др.] // Journal of Natural Gas Science and Engineering. — 2014. — Т. 18. — С. 329—335.

126. Kartoatmodjo, T. Large data bank improves crude physical property correlations [Текст] / T. Kartoatmodjo, Z. Schmidt // Oil and Gas Journal;(United States). — 1994. — Т. 92, №27.

127. Kaye, S. Offshore California viscosity correlations [Текст] / S. Kaye // COFRC, TS85000940,(Aug. 1985). - 1985.

128. Khairy, M. PVT correlations developed for Egyptian crudes [Текст] / M. Khairy, S. El-Tayeb, M. Hamdallah // Oil and Gas Journal. — 1998. — Т. 96, № 18.

129. Novel empirical correlations for estimation of bubble point pressure, saturated viscosity and gas solubility of crude oils [Текст] / E. Khamehchi [и др.] // Petroleum Science. — 2009. — Т. 6, № 1. — С. 86—90.

130. Khazam, M. New PVT Correlations for Libyan Crudes [Текст] / M. Khazam, M. Alkhaboli, M. Shlak. —.

131. Correlation of oil formation volume factor and solution gas-oil ratio [Текст] / C. Knopp, L. Ramsey [и др.] // Journal of Petroleum Technology. — 1960. — Т. 12, № 08. — С. 27—29.

132. Kouzel, B. How pressure affects liquid viscosity [Текст] / B. Kouzel // Hydrocarb. Process.(March 1965). — 1965. — Т. 120.

133. Labedi, R. M. PVT correlations of the African crudes [Текст] / R. M. Labedi. — 1982.

134. Use of production data to estimate the saturation pressure, solution GOR, and chemical composition of reservoir fluids [Текст] / R. M. Labedi [и др.] // SPE Latin America petroleum engineering conference. — Society of Petroleum Engineers. 1990.

135. Bubble point pressure correlation [Текст] / J. Lasater [и др.] // Journal of Petroleum Technology. — 1958. — Т. 10, № 05. — С. 65—67.

136. Levitan LL, M. M. New correlations estimate PH, FVF [Текст] / M. M. Levitan LL // Oil Gas Journal. — 1999. — Т. 10, № 05. — С. 1—10.

137. Macary, S. Derivation of PVT correlations for the Gulf of Suez crude oils [Текст] / S. Macary, M. El-Batanoney // Journal of The Japan Petroleum Institute. — 1993. — Т. 36, № 6. — С. 472—478.

138. Mazandarani, M. T. Correlations for predicting solution gas-oil ratio, bubblepoint pressure and oil formation volume factor at bubblepoint of Iran crude oils [Текст] / M. T. Mazandarani, S. M. Asghari // European Congress of Chemical Engineering, Copenhagen. — 2007.

139. Reservoir-Fluid Property Correlations-State of the Art (includes associated papers 23583 and 23594) [Текст] / W. McCain Jr [и др.] // SPE Reservoir Engineering. — 1991. — Т. 6, № 02. — С. 266—272.

140. The coefficient of isothermal compressibility of black oils at pressures below the bubblepoint [Текст] / W. D. McCain Jr, J. B. Rollins, A. J. V. Lanzi [и др.] // SPE formation evaluation. — 1988. — Т. 3, № 03. — С. 659—662.

141. Mehran, F. New correlation for estimation of formation vilume factor and bubblepoint pressure for Iranian oil Fields [Текст] / F. Mehran, K. Movagharnejad, A. Didanloo // 1st Iranian Pet. Eng. Conference. — 2006.

142. New Oil Formation Volume Factor Empirical Correlation for Middle East Crude Oils [Текст] / B. Moradi [и др.] // International Journal of Petroleum and Geoscience Engineering (IJPGE). — 2013. — С. 12—23.

143. Moradi, B. Oil Formation Volume Factor Correlation For Middle East Crude Oils [Текст] / B. Moradi, E. Malekzadrh, R. Kharrat // Shiraz 2009-1st EAGE International Petroleum Conference and Exhibition. — European Association of Geoscientists & Engineers. 2009. — cp—125.

144. A neural network model and an updated correlation for estimation of dead crude oil viscosity [Текст] / A. Naseri [и др.] // Brazilian journal of petroleum and gas.-2012.-Т. 6, № 1.

145. Obomanu, D. Correlating the PVT properties of Nigerian crudes [Текст] / D. Obomanu, G. Okpobiri. — 1987.

146. Improved Correlation for Predicting Stock Tank Gas-Oil Ratio in Niger Delta [Текст] / H. Okeke, O. Sylvester [и др.] // SPE Nigeria Annual International Conference and Exhibition. — Society of Petroleum Engineers. 2016.

147. Bubble point pressure correlations for Niger Delta crude oils [Текст] / I. Okoduwa, S. Ikiensikimama [и др.] //Nigeria Annual International Conference and Exhibition. — Society of Petroleum Engineers. 2010.

148. Development of new modified black oil correlations for Malaysian crudes [Текст] / M. Omar, A. Todd [и др.] // SPE Asia Pacific oil and gas conference. — Society of Petroleum Engineers. 1993.

149. Osorio, J. G. Empirical PVT correlations for Colombian crude oil [Текст] : дис. ... канд. / Osorio Jose Gildardo. — University of Southwestern Louisiana. 1990., 1990.

150. Correlations for the reservoir fluid properties of Alaskan crudes [Текст] / R. Ostermann, O. Owolabi [и др.] // SPE California regional meeting. — Society of Petroleum Engineers. 1983.

151. Owolabi, O. O. Reservoir Fluid Properties Of Alaskan Crudes (Pvt Analysis, Fluid) [Текст] : дис. ... канд. / Owolabi Olubunmi Oyeleye. — 1984.

152. Oyedeko, K. F. Predicting the Dead Oil Viscosity of Reservoir Fluids: A Case Study of the Niger Delta [Текст] / K. F. Oyedeko, U. W. Ulaeto // Journal of Energy Technology and Policy. — 2011. — Т. 3. — С. 1—7.

153. GE, P. Pressure-Volume-Temperature Correlations for Gulf of Mexico Crude Oils [Текст] / P. GE, F. Farshad // SPE Annual Technical Conference and Exhibition. — 1993.

154. Viscosity correlations for Gulf of Mexico crude oils [Текст]. — Society of Petroleum Engineers. 1995.

155. Estimation of solution GOR of black oils [Текст] / J. B. Rollins, W. D. McCain Jr, T. J. Creeger [и др.] // Journal of petroleum technology. — 1990. — Т. 42, №01. — С. 92-94.

156. Applications of the coefficient of isothermal compressibility to various reservoir situations with new correlations for each situation [Текст] / J. P. Spivey, P. P. Valko, W. D. McCain [и др.] // SPE Reservoir Evaluation & Engineering. — 2007. - Т. 10, № 01. - С. 43-49.

157. Sim, S. S. K. Pressure-volume-temperature correlations for crude oils from the Illinois Basin [Текст] / S. S. K. Sim // Illinois petroleum no. 140. — 1993.

158. New correlation for Oil Formation volume factor [Текст] / A. Sulaimon [и др.] // SPE Nigeria Annual International Conference and Exhibition. — Society of Petroleum Engineers. 2014.

159. Twu, C. H. Internally consistent correlation for predicting liquid viscosities of petroleum fractions [Текст] / C. H. Twu // Industrial & Engineering Chemistry Process Design and Development. — 1985. — Т. 24, № 4. — С. 1287—1293.

160. Correlations for fluid physical property prediction [Текст] / M. Vazquez, H. D. Beggs [и др.] // SPE Annual Fall Technical Conference and Exhibition. — Society of Petroleum Engineers. 1977.

161. Correlation of black oil properties at pressures below bubble point pressure-A new approach [Текст]. — Petroleum Society of Canada. 1997.

162. Phase behavior [Текст]. Т. 20 / C. H. Whitson, M. R. Brule [и др.]. — Henry L. Doherty Memorial Fund of AIME, Society of Petroleum Engineers ..., 2000.

163. Дунюшкин, И. Расчет основных свойств пластовых нефтей при добыче и подготовке нефти [Текст] / И. Дунюшкин, И. Мищенко. — 1982.

164. Improved PVT correlations for UAE crude oils [Текст]. — Society of Petroleum Engineers. 1997.

165. Boukadi, F. PVT empirical models for saturated Omani crude oils [Текст] / F. Boukadi, A. Bemani, A. Hashmi // Petroleum science and technology. — 2002. - Т. 20, № 1/2. - С. 89-100.

166. Elsharkawy, A. M. An empirical model for estimating the saturation pressures of crude oils [Текст] / A. M. Elsharkawy // Journal of Petroleum Science and Engineering. — 2003. — Т. 38, № 1/2. — С. 57—77.

167. Malallah, A. Accurate estimation of the world crude oil PVT properties using graphical alternating conditional expectation [Текст] / A. Malallah, R. Gharbi, M. Algharaib // Energy & fuels. — 2006. — Т. 20, № 2. — С. 688—698.

168. Application of constrained multi-variable search methods for prediction of PVT properties of crude oil systems [Текст] / M. Arabloo [и др.] // Fluid Phase Equilibria. - 2014. - Т. 363. - С. 121-130.

169. Jarrahian, A. Empirical estimating of black oils bubblepoint (saturation) pressure [Текст] / A. Jarrahian, J. Moghadasi, E. Heidaryan // Journal of Petroleum Science and Engineering. — 2015. — Т. 126. — С. 69—77.

170. Pressure-volume-temperature correlations for Gulf of Mexico crude oils [Текст]. — Society of Petroleum Engineers. 1993.

171. A consistent and accurate dead-oil-viscosity method [Текст] / D. F. Bergman, R. P. Sutton [и др.] // SPE reservoir evaluation & engineering. — 2009. — Т. 12, №06. — С. 815-840.

Приложение А Характеристика существующих корреляций

А.1 Перечень определяемых параметров по разным корреляциям

Корреляция Pb Rs Cob Bob Pob ЦоЬ C C ou GOR Bou Ц-ou M-od

Abdul-Majeed and Salman [94] ✓

Abdul-Majeed [95] ✓ ✓

Ahmed [54] ✓ ✓ ✓ ✓

Ahmed [96] ✓

Al-Khafaji et al [30] ✓

Almarhoun [19] ✓

Almarhoun[97] ✓ ✓

Almarhoun [98] ✓ ✓ ✓ ✓

Almarhoun[99] ✓ ✓

Almarhoun[100] ✓

Al-Mehaideb[101] ✓ ✓ ✓ ✓ ✓

Al-Najjar et al [102] ✓ ✓

Al-Shammasi[103] ✓ ✓ ✓

Andrade [104] ✓

Frick[105] ✓

Asgarpour[106] ✓ ✓ ✓

Beal [24] ✓ ✓

Beggs and Robinson [32] ✓ ✓ ✓

Bennison[22] ✓

Bergman [107] ✓ ✓ ✓

Bergman and Sutton [108] 7 ✓

Sutton and Begrman [109] ✓

Bolondarzadeh[110] ✓ ✓

Calhoun [111] ✓

Casey[112] ✓ ✓

Chew and Connally [29] ✓

De Ghetto et al [26] ✓

Dindoruk and Christman[23] ✓ ✓ ✓ ✓ ✓

Doklah and Osman[113] ✓ ✓ ✓

Elam [114] ✓ ✓

El-Banbi et al. [115] ✓ ✓

Elmabrouk et al. [116] ✓ ✓ ✓

Elsharkawy and Alikhan [117] ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓

Elsharkawy and Gharbi [118] ✓

Farshadetal. [119] ✓ ✓ ✓ ✓

Fitzgerlad [120] ✓

Glaso[33] ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓

Hanafy etal. [11] ✓ ✓ ✓ ✓ ✓

Hassan [121] ✓ ✓

Hemmati and Kharrat [21] ✓ ✓ ✓

Hossain et al [25] ✓ ✓

Ikiensikimama et al.[122] ✓ ✓

Ikiensikimama and Azubuike [123] ✓

Ikiensikimama and Ogboja [124] ✓ ✓ ✓

Karimnezhad et al.[125] ✓ ✓

Kartoatmdjo and Schmidt [126] ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓

Kaye [127] ✓

Khairy et al [128] ✓ ✓

Khamehchi et al.[129] ✓ ✓ ✓ ✓ ✓

Khan et al. [8] ✓ ✓ ✓

Khazam et al.[130] ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓

Knopp and Ramsey [131] ✓ ✓

Kouzel [132] ✓

Labedi [35; 133; 134] ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓

Lasater[135] ✓ ✓

Levitan and Murtha [136] ✓ ✓

Macary and El Batanony[137] ✓ ✓

Mazandarani and Asghari [138] ✓ ✓ ✓

McCain [139; 140] ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓

Mehran and Movagharnejad[141] ✓ ✓

Moradi et al. [142; 143] ✓ ✓

Naseri et al.[14; 144] ✓ ✓ ✓

Ng and Egbogah [12] ✓

Obomanu and Okpobiri [145] ✓ ✓

Okeke and Sylvester [146] ✓

Okoduwa and Ikiensikimama[147] ✓

Omar and Todd[148] ✓

Osorio [149] ✓

Ostermann and Owolabi [150] ✓ ✓

Owolabi [151] ✓ ✓ ✓

Oyedeko andUlaeto [152]

Petrosky [34] ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓

Petrosky andFarshad [153; 154] ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓

Rollins et al.[155] ✓

Sattarina et al. [39] ✓

Spivey et al. [156] ✓ ✓

Standing [17] ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓

Sim [157] ✓ ✓ ✓ ✓

Sulaimon et al. [158] ✓

Twu[159] ✓

Oyedeko andUlaeto [152] ✓

Valko and McCain [18] ✓

Vasquez and Beggs [160] ✓ ✓ ✓ ✓ ✓

Velarde et al [161] ✓ ✓

Whitson and Brule [162] ✓

Мищенко И.Т. [90] ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓

Данюшкин И.И[163] ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓

А.2 Характеристика существующих корреляций для определения давления

насыщения Рнас

Авторы У API Регион Количество данных

Standing (1947)[56] 16.5-63.8 North America (California) 105

Lasater (1958)[135] 17.9-51.1 North and South America 158

Glas0(1980)[33] 23.7-45.2 North Sea,Middle East,Algeria,United States

Vazquez and Beggs (1980)[160] N/A Worldwide 5008

Al-Marhoun (1988)[97] 19.40- 44.6 Middle East 160

Kartoatmodjo and Schmidt(1991)[27] 14.4-59.0 Indonesia,North America,Middle East,Latin America 5392

Dokla and Osman (1992)[113] 28.21-40.3 UAE 51

Omar and Todd (1993)[148] 26.6— 53.2 Malaysia 93

De Ghetto et al. (1995)[26] 6-22.3 - 1200

Almehaideb (1997)[164] 30,9-48,6 UAE 62

Hanafy etal. (1997)[55] 17,8-47,7 Egypt 324

Petrosky Jr and the Farshad [154] 16,3 - 45 Gulf of Mexico 90

McCain Jr et al. (1988)[140] 12-55 N/A 728

Khairy etal. (1998)[128] 30.7-54.3 Egypt 43

Velarde et al. (1999)[161] 6.0-63.7 World wide 1243

Boukadi et al. (2002) [165] 29.5-45.0 Middle East 32

Elsharkawy (2003)[166] N/A Middle East 60

Valko and McCain (2003)[18] 6.0-63.7 World wide 1745

Dindoruk and Christman (2004)[23] 14.7-40 Gulf of Mexico 104

Malallah et al. (2006)[167] 14.3-59 World wide 5200

Hemmati and Kharrat (2007) [21] 18,8- 48,34 Iran 287

Khamehchi et al. (2009)[129] 33.4-124 Unknown 94

Arablooetal. (2014)[168] 6.00- 56.80 World wide 750+

Jarrahian et al. (2015)[169] 14.08- 51.79 Iran 207

А.3 Характеристика существующих корреляций для определения обьемного

коэффицента Ьн

Авторы У API Регион Количество данных

Standing (1947)[56] 16.5-63.8 North America (California) 105

Vazquez and Beggs (1980)[160] N/A Worldwide 6000

Glas0 (1980)[33] 23.7-45.2 North Sea, Middle East, Algeria and United States 45

Obomanu and Okpobiri (1987)[145] 14.98-43 Nigeria 503

Al-Marhoun (1988)[97] 19.40-44.6 Middle East 160

Kartoatmodjo and Schmidt, (1991)[27] 14.4-59.0 Indonesia, North America, Middle East and Latin America 5392

Dokla and Osman (1992)[113] 28.21-40.3 UAE 51

Al-Marhoun (1992) [98] 9.5- 55.9 Worldwide 4012

Omar and Todd (1993) 26.6—53.2 Malaysia 93

Almehaideb (1997) [164] 30.9-48.6 UAE 62

Hanafy etal. (1997)[11] 17.8-47.7 Egypt 324

Elsharkawy and Alikhan (1997) [117] 19.9-42.76 Kuwait 171

Petrosky Jr and Farshad (1988)[170] 16,3 - 45 Gulf of Mexico 90

Khairy et al. (1998) [128] 30.7-54.3 Egypt 43

Velarde et al. [161] 11,6- 53,4 N/A 2097

Al-Shammasi (2001) [103] 6.0-63.7 Global data 1345

Boukadietal. (2002)[165] 34.8-136 Middle East 32

Dindoruk and Christman (2004)[23] 14.7-40 Gulf of Mexico 99

Malallah et al. (2006) [167] 14.3-59 World wide 5200

Hemmati and Kharrat (2007 [21]) 18,8-48,34 Iran 287

Sutton (2008)[109] 10.6-63 Worldwide 11960

Ikiensikimama and Ajienka (2012) [122] 14.87- 53.23 Niger Delta 250

Arabloo etal. (2014)[168] 6.00-56.80 World wide 750+

А.4 Характеристика существующих корреляций для определения вязкости

дегазированной нефти ц.вд

Авторы YAPI Регион Количество данных

Beal (1946) [24] 10.1-52.2 US 98

Beggs and Robinson (1975) 16-58 0 460

Glas0 (1980) 20.1-45.8 North Sea 38

Ng and Egbogah (1983) 5-58 - 394

Twu (1985) 4-93.1 563

Bennison (1998) - North Sea 16

Kartoatmodjo and Schmidt (1991)[27] 14.4-59.0 Indonesia, North America, Middle East and Latin America 661

Labedi(1992) 32.2-48.0 Libya 91

Petrosky Jr and Farshad (1998)[154] 25,4-46,1 Gulf of Mexico 118

De Ghetto et al. (1995) [26] 6-22.3 - 1200

Elsharkawy and Alikhan (1999) [117] 19,9-48 Middle East 254

Elsharkawy et al. (2003) Worldwide 361

Dindoruk and Christman (2004)[23] 17.4-40 Gulf of Mexico 95

Hossain et al. (2005)[25] 7.1-21.8 - 184

Naseri et al. (2005) [14] 17-44 Iran 472

Bergman and Sutton (2009)[171] 0.45-135.9 Worldwide 9837

El-hoshoudy et al. (2013) 21-52 Egypt 1000

Alomair et al. (2014)[64] 10-20 Kuwait 374/118

А.5 Характеристика существующих корреляций для определения вязкости

насыщенной нефти ц

Авторы У API Регион Количество данных

Beal (1946) [24] 15.8-45.7 US 351

Chew and Connally (1959) NA US 457

Beggs and Robinson (1975) 16-58 - 2073

Khan et al. (1987) 14.3-44.6 Saudi Arabia 150/1691

Kartoatmodjo and Schmidt (1991)[27] 14.4-59.0 Indonesia, North America, Middle East and Latin America 5321

Khan et al. (1987) 21-49 Canada and Middle East 459

Labedi(1992) 32.2-48 Libya 91

Petrosky Jr and Farshad (1995)[154] 25.4-46.1 Gulf of Mexico 864

De Ghetto et al. (1995)[26] 6-22.3 - 1200

Almehaideb (1997)[164] 30.9-48.6 UAE 57

Hanafy etal. (1997)[55] 17,8 -47,7 Egypt 324

Elsharkawy and Alikhan (1999) [117] 19,9-48 Middle East 254

Boukadi etal. (2002)[165] 34.8-136 Middle East 32

Dindoruk and Christman (2004) 17,4-40 Gulf of Mexico 95

Naseri et al. (2005)[14] 17-44 Iran 472

Hossain et al. (2005) [25] 7.1-22.3 - 415

Bergman and Sutton (2007)[108] 6.0-61.7 Worldwide 12474

Khamehchi et al. (2009)[129] 33.4-124 94

El-hoshoudy et al. (2013) 21-52 Egypt 1000

Ghorbani et al. (2016) [10] 21.55-30.62 Iran 600

А.6 Характеристика существующих корреляций для определения вязкости

недонасыщенной нефти цне

Авторы Y API Регион Количество данных

Beal (1946) [24] - US 52

Vazquez and Beggs (1980)[160] - Worldwide 6000

Khan et al. (1987) 14.3-44.6 Saudi Arabia 1503

Kartoatmodjo and Schmidt (1991)[27] 14.4-59.0 Indonesia, North America, Middle East and Latin America 3588

Labedi(1992) 32.2-48 Libya 91

Petrosky Jr and Farshad (1995) [154] 25,4-46,1 Gulf of Mexico 404

De Ghetto et al. (1995)[26] 6-22.3 - 1200

Almehaideb (1997)[164] 30.9-48.6 UAE 328

Elsharkawy and Alikhan (1999) [117] 19,9-48 Middle East 254

Dindoruk and Christman (2004)[23] 17,4 - 40 Gulf of Mexico 93

Naseri et al. (2005)[14] 17-44 Iran 472

Hossain et al. (2005) [25] 7.1-22.3 - 390

Ghorbani et al., (2016)[10] 21.55-37.62 Iran 600

Приложение Б Акт внедрения