logo
  • Головна
  • Статті та випуски
    • Поточний випуск
    • Архів
  • Про журнал
    • Цілі та проблематика
    • Редакційна колегія
    • Індексація журналу
  • Для авторів
    • Подання статті
    • Умови публікації
    • Загальні вимоги до оформлення рукописів
    • Процес рецензування
    • Договір про передачу прав від автора до видавця
    • Збори та фінансування
  • Етика та політики
    • Публікаційна етика
    • Конфлікт інтересів
    • Політика відкритого доступу
    • Політика архівування матеріалів
    • Політика скарг
    • Положення про конфіденційність
    • Положення про відкликання публікацій
    • Політика антиплагіату
    • Політика використання генеративного ШІ
  • Контакти
  • uk
    • English

Розвідка та розробка нафтових і газових родовищ

  • Подати статтю
  • Головна
  • Статті та випуски
    • Поточний випуск
    • Архів
  • Про журнал
    • Цілі та проблематика
    • Редакційна колегія
    • Індексація журналу
    • Джерела фінансування
  • Для авторів
    • Подання статті
    • Умови публікації
    • Загальні вимоги до оформлення рукописів
    • Процес рецензування
    • Редакційні збори
    • Договір про передачу прав від автора до видавця
  • Етика та політики
    • Публікаційна етика
    • Конфлікт інтересів
    • Політика відкритого доступу
    • Політика архівування матеріалів
    • Політика скарг
    • Положення про конфіденційність
    • Положення про відкликання публікацій
    • Політика антиплагіату
    • Політика використання генеративного ШІ
  • Пошук
  • Контакти

Стаття

Сучасні аналітичні методи оцінки технологічних показників у піщаних свердловинах

Шахін Ісмайлов, Заур Мірзаєв, Вусал Іскендеров, Нізат Ісмаїлов
Анотація

Метою дослідження було визначення ключових технологічних показників, що впливають на продуктивність та ризик видобутку піску під час експлуатації пісковмісних свердловин на морському родовищі. Методологія включала польові та лабораторні дослідження 32 виробничих свердловин різної геометрії, проведені з січня 2024 року по червень 2025 року. Такі параметри, як дебіт, градієнт температури, тиск на вибійному та пластовому рівнях, а також частота вібрацій, контролювалися за допомогою цифрових датчиків та оброблялися методами зменшення розмірності та машинного навчання. Результати показали суттєві відмінності між вертикальними та горизонтальними свердловинами: при середньому дебіті 74,71 м3/добу вертикальні свердловини мали коефіцієнт продуктивності 11,01 м3/добу·МПа, тоді як горизонтальні свердловини мали коефіцієнт продуктивності 22,56 м3/добу·МПа при дебіті 66,10 м3/добу. Метод головних компонент виявив найбільшу значущість градієнта температури та швидкості потоку (коефіцієнти навантаження 0,667), а також вирішальну роль вібраційної активності у формуванні нестабільних режимів (коефіцієнт 0,851), визначених у цьому дослідженні як режими роботи, що демонструють швидкі зміни швидкості потоку та варіації тиску, що перевищують 15 % протягом 24-годинного періоду. Розрахований коефіцієнт Спірмена (ρ = 0,88, p < 0,0001) між коливаннями температури та змінами продуктивності підтвердив прямий вплив термодинаміки на процеси фільтрації. Серед прогностичних моделей XGBoost продемонстрував найкращу точність регресії (RMSE = 3,45; MAPE = 8,23 %; R2 = 0,91). Однак, для оцінки ризику видобутку піску як завдання класифікації були розраховані додаткові показники: F1-оцінка = 0,91, AUC = 0,94, Precision = 0,88, Recall = 0,93, що підтверджує придатність моделі для цієї мети. Практичне значення отриманих результатів полягає в можливості використання розроблених підходів службами технологічного моніторингу, проектними організаціями та операторами родовищ для побудови інтелектуальних систем управління, спрямованих на зниження аварійності, підвищення стабільності виробництва та оптимізацію режимів роботи пісковмісних пластів

Завантажити статтю

Отримано 07.05.2025

Доопрацьовано 30.09.2025

Прийнято 08.12.2025

https://doi.org/10.63341/pdogf/2.2025.64
Взято з Том 25, № 2, 2025
Сторінки 64-74

ЦИТУВАТИ

Ismayilov, Sh., Mirzayev, Z., Iskenderov, V., & Ismayilov, N. (2025). Advanced analytical methods for evaluating technological indicators in sand-prone wells. Prospecting and Development of Oil and Gas Fields, 25(2), 64-74. https://doi.org/10.63341/pdogf/2.2025.64

Використані джерела

  1. Alkhasli, S., Zeynalov, G., & Shahtakhtinskiy, A. (2022). Quantifying occurrence of deformation bands in sandstone as a function of structural and petrophysical factors and their impact on reservoir quality: An example from outcrop analog of productive series (Pliocene), South Caspian Basin. Journal of Petroleum Exploration and Production Technology, 12, 1977-1995. doi: 10.1007/s13202-021-01448-z.
  2. Artun, E., & Kulga, B. (2020). Selection of candidate wells for re-fracturing in tight gas sand reservoirs using fuzzy inference. Petroleum Exploration and Development, 47(2), 413-420. doi: 10.1016/s1876-3804(20)60058-1.
  3. Asadi, S., & Khaksar, A. (2023). Sand production evaluation: Experimental testing, analytical solution, numerical simulation and field implications. In 57th U.S. rock mechanics/geomechanics symposium (article number ARMA-2023-0618). Atlanta: One Petro. doi: 10.56952/ARMA-2023-0618.
  4. Asfha, D.T., Latiff, A.H.A., Otchere, D.A., Tackie-Otoo, B.N., Babikir, I., Rafi, M., Riyadi, Z.A., Putra, A.D., & Adeniyi, B.A. (2024). Mechanisms of sand production, prediction – a review and the potential for fiber optic technology and machine learning in monitoring. Journal of Petroleum Exploration and Production Technology, 14, 2577-2616. doi: 10.1007/s13202-024-01860-1.
  5. Ashraf, U., Shi, W., Zhang, H., Anees, A., Jiang, R., Ali, M., Mangi, H.N., & Zhang, X. (2024). Reservoir rock typing assessment in a coal-tight sand based heterogeneous geological formation through advanced AI methods. Scientific Reports, 14, article number 5659. doi: 10.1038/s41598-024-55250-y.
  6. Awan, M.M.A., & Kirmani, F.U.D. (2025). Reservoir characterization, seal integrity assessment, and monitoring to ensure safe and effective implementation of carbon storage: A critical review. Petroleum. doi: 10.1016/j.petlm.2025.09.004.
  7. Carpenter, C. (2022). Passive acoustic tools aid analysis of sand-screen completion. Journal of Petroleum Technology, 74(10), 110-112. doi: 10.2118/1022-0110-jpt.
  8. Dheyauldeen, A., Alkhafaji, H., Alfarge, D., Al-Fatlawi, O., & Hossain, M. (2021). Performance evaluation of analytical methods in linear flow data for hydraulically-fractured gas wells. Journal of Petroleum Science and Engineering, 208(B), article number 109467. doi: 10.1016/j.petrol.2021.109467.
  9. Efendiyev, G., Isayev, R., & Piriverdiyev, I. (2021). Decision-making while drilling wells based on the results of modeling the characteristics of rocks using probabilistic-statistical methods and fuzzy logic. Journal of Physics Conference Series, 1828(1), article number 012016. doi: 10.1088/1742-6596/1828/1/012016.
  10. Efendiyev, G.M., Karazhanova, M.K., Piriverdiyev, I.A., Kasanova, A.G., & Asgarov, M.B. (2024). Assessment of the characteristics of the geological section of wells based on probabilistic-fuzzy analysis of complex geophysical and geological-technological information. SOCAR Proceedings, 3, 3-8. doi: 10.5510/ogp20240300987.
  11. Gietz, H., Sharma, J., & Tyagi, M. (2024). Machine learning for automated sand transport monitoring in a pipeline using distributed acoustic sensor data. IEEE Sensors Journal, 24(14), 22444-22457. doi: 10.1109/jsen.2024.3408140.
  12. Hermawan Manuaba, I.B.G., Ghanim, R.A., Bikchandaev, E., & Taher, A. (2024). Reducing well placement uncertainty and improving reservoir understanding in multi-target horizontal wells using advanced far-field petrophysics. In ADIPEC (article number SPE-222856-MS). Abu Dhabi: One Petro. doi: 10.2118/222856-MS.
  13. Hu, J., Fu, M., Yu, Y., & Li, M. (2024). New method for monitoring and early warning of fracturing construction. Processes, 12(4), article number 765. doi: 10.3390/pr12040765.
  14. Hussain, W., Ali, M., Sadaf, R., Al-Khafaji, H.F., Sadiq, I., Hu, C., Daud, H., & Ahmed, S.A.A. (2024). Advanced AI approach for enhanced predictive modeling in reservoir characterization within complex geological environments. Modeling Earth Systems and Environment, 10, 5043-5061. doi: 10.1007/s40808-024-02049-5.
  15. Jamshidi, E., Kianoush, P., Hosseini, N., & Adib, A. (2024). Scaling-up dynamic elastic logs to pseudo-static elastic moduli of rocks using a wellbore stability analysis approach in the Marun oilfield, SW Iran. Scientific Reports, 14, article number 19094. doi: 10.1038/s41598-024-69758-w.
  16. Khan, J.A., Cai, B., Zhang, Y., Zainal, A.Z.B., Shao, X., Wang, C., & Maoinser, M.A.B. (2024). Smart standalone screen completion strategy for sand control by balancing fluid influx: A review on sand retention for screen selection, acoustic sand leak detection and sand removal methods from subsurface to surface. Powder Technology, 436, article number 119477. doi: 10.1016/j.powtec.2024.119477.
  17. Kovacevic, S., & Mihailovic, S. (2024). The algorithm for monitoring and managing wells with sanding issues. ADIPEC (article number SPE-222917-MS). Abu Dhabi: One Petro. doi: 10.2118/222917-ms.
  18. Liu, C., Ghosh, D.P., & Salim, A.M.A. (2020). Advanced fluid indicator based on numerical simulation and deep learning. Journal of Applied Geophysics, 182, article number 104161. doi: 10.1016/j.jappgeo.2020.104161.
  19. Ma, C., Deng, J., Dong, X., Sun, D., Feng, Z., Luo, C., Xiao, Q., & Chen, J. (2019). A new laboratory protocol to study the plugging and sand control performance of sand control screens. Journal of Petroleum Science and Engineering, 184, article number 106548. doi: 10.1016/j.petrol.2019.106548.
  20. Nadeem, A., Li, J., Vieira, R.E., & Shirazi, S.A. (2025). Parametric analysis of acoustic sand detectors in multiphase flow pipelines. SPE Journal, 30(7), 4315-4331. doi: 10.2118/222272-pa.
  21. Nawaz, M.N., Akhtar, A.Y., Hassan, W., Khan, M.H., & Nawaz, M.M. (2024). Artificial intelligence-based prediction models of bio-treated sand strength for sustainable and green infrastructure applications. Transportation Geotechnics, 46, article number 101262. doi: 10.1016/j.trgeo.2024.101262.
  22. Razak, R., Alosail, M.S., Musa, K.I., Gago, P.A., Hussain, S., Chen, Z., Tyson, S., & Rahman, S.S. (2024). Spatially resolved CFD-DEM model with innovative experimental validation methods to improve understanding of sand retention in oil and gas wells with the consideration of filter-beds on standalone screens. Powder Technology, 449, article number 120406. doi: 10.1016/j.powtec.2024.120406.
  23. Shadlow, J. (2024). Application of new rock physics method to estimate petrophysical properties. Geophysical Prospecting, 72(8), 2942-2957. doi: 10.1111/1365-2478.13563.
  24. Wang, K., Chang, Z., Wang, Y., Tian, J., Lu, J., & Hu, Y. (2024). A sand particle characterization method for water-bearing high-production gas wells based on a multifrequency collision response. Natural Gas Industry B, 11(2), 154-169. doi: 10.1016/j.ngib.2024.04.004.
  25. Wang, K., Tian, J., Chang, Z., Qin, M., Fu, G., Lu, J., & Yang, K. (2024). Sand particle characterization and identification in annular multiphase flow using an intelligent method. Physics of Fluids, 36(1), article number 013306. doi: 10.1063/5.0181455.
  26. Wei, C., Li, H., Luo, H., Li, Y., & Cheng, S. (2023). Generalized analytical solutions of vertically fractured wells in commingled reservoirs: Field case study. SPE Journal, 29(3), 1419-1433. doi: 10.2118/218391-pa.
  27. Xu, D., Liu, Q., Qin, Y., & Chen, B. (2020). Analytical approach for crack identification of glass fiber reinforced polymer-sea sand concrete composite structures based on strain dissipations. Structural Health Monitoring, 20(5), 2778-2790. doi: 10.1177/1475921720974290.
  28. Xu, Y., Guo, B., Zhang, W., Shen, J., Yuan, B., Zhang, W., Zhao, M., Xiong, H., & Jin, A. (2025). Real-time warning method for sand plugging in offshore fracturing wells. Scientific Reports, 15, article number 6062. doi: 10.1038/s41598-025-90768-9.

Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу 76019, вул. Карпатська, 15, м. Івано-Франківськ, Україна

  • nung@pdogf.com.ua