Том 337 № 5 (2026)
DOI https://doi.org/10.18799/24131830/2026/5/5252
Оптимизация газлифтных систем на газоконденсатных скважинах с применением эжекторов и численного моделирования
Актуальность определяется необходимостью повышения эффективности разработки газоконденсатных месторождений на поздней стадии, когда падение пластового давления приводит к ретроградной конденсации и снижению продуктивности скважин. Решение этой задачи имеет ключевое значение для продления рентабельного срока эксплуатации активов и максимизации добычи ценных углеводородов. Цель. Сравнительный анализ и количественная оценка технологических показателей (дебита конденсата, удельного расхода газа) трех сценариев газлифтной эксплуатации газоконденсатной скважины: 1) стандартного при неоптимальном расходе рабочего агента; 2) с оптимизированным расходом газа; 3) с применением комбинированной системы «газлифт+эжектор». Методы. Численное моделирование многофазных потоков в системе «пласт–скважина». Результаты и выводы. Построена комплексная гидродинамическая модель типовой газоконденсатной скважины, для которой определен оптимальный расход инжектируемого газа (35 тыс. м³/сут), обеспечивающий максимальный дебит конденсата (45 т/сут). Показано, что эксплуатация при неоптимальном расходе (50 тыс. м³/сут) приводит к снижению добычи на 9 %. При интеграции в компоновку скважины двухфазного струйного насоса (эжектора) дебит конденсата при том же оптимальном расходе газа возрастает до 52 т/сут, что на 15 % выше, чем в стандартной оптимизированной системе. Дополнительно установлено снижение удельного расхода газа на 22 %. Сделан вывод, что эффективность эжектора обусловлена созданием дополнительной депрессии на пласт. Таким образом, доказана высокая технологическая и экономическая целесообразность комплексного подхода, сочетающего оптимизацию режима инжекции и применение эжекторных технологий для интенсификации добычи на истощенных месторождениях.
Для цитирования: Зейналов Ф.С. Оптимизация газлифтных систем на газоконденсатных скважинах с применением эжекторов и численного моделирования. Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов, 2026, Т. 337, № 5, С. 7–13. https://doi.org/10.18799/24131830/2026/5/5252
Ключевые слова:
газлифт, газоконденсатное месторождение, численное моделирование, оптимизация добычи, струйный насос, эжектор, многофазный поток
Библиографические ссылки:
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Minimah M., Ifeanyi S., Bright B. Prediction of condensate banking with relative permeability to oil-gas and saturation in a gas condensate reservoir. African Journal of Engineering and Environment Research, 2020, Vol. 1, № 2, P. 2–18.
2. Understanding gas-condensate reservoirs. L. Fan, B.W. Harris, A. Jamaluddin, J. Kamath, R. Mott, G.A. Pope, A. Shandrygin, C.H. Whitson. Oilfield Review, 2005, Vol. 17, № 4, P. 14–27.
3. Myhr E.L. Analysis and prediction of gas lift stability from field data. Modern Petroleum Production Engineering. Ed. by A.A. Harald. Trondheim: Stavanger Tech Press, 2017. P. 27–68.
4. Мищенко И.Т. Скважинная добыча нефти. М.: Изд-во «Нефть и газ» РГУ нефти и газа им. И. М. Губкина, 2003. 816 с.
5. Мухаметшин А.А., Мухаметшин В.В. Газлифтные скважины. Модели проектирования и оптимизация работы. PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти, 2017, Т. 2, № 2, С. 28–39.
6. Алиев Ф.А., Ильясов М.Х., Джамалбеков М.А. Моделирование работы газлифтной скважины. Доклады НАНА, 2008, № 4, С. 107–116.
7. Machine learning for predicting and optimizing well rates in gas-lifted wells with web application integration. S. Igemhokhai, K. Bello, U. Okeligho, A. Ajayi, A. Adejumo. SPE Nigeria Annual International Conference and Exhibition, 2025. DOI: 10.2118/228708-MS.
8. Amao A. Mathematical model for Darcy–Forchheimer flow with applications to well performance analysis: master thesis. Austin, 2007. 154 p.
9. Галлямов Р.Р. Разработка моделей и алгоритмов расчета и оптимизации работы газлифтных скважин с учетом нелинейных эффектов: автореф. дис. … канд. техн. наук. Уфа, 2012. 24 с.
10. Брусиловский А.И. Фазовые превращения при разработке месторождений нефти и газа. М.: Грааль, 2002. 575 с.
11. Басниев К.С., Дмитриев Н.М., Розенберг Г.Д. Нелинейные эффекты при фильтрации газа в пористых средах. Нефтегазовая геология. Теория и практика, 2012, Т. 7, № 1, С. 1–15.
12. Yudin E., Khabibullin R. Modeling of a gas-lift well operation with an automated gas-lift gas supply control system. SPE Russian Petroleum Technology Conference, 2019. DOI: 10.2118/196816-MS
13. Aliev F., Jamalbayov M. Theoretical basics of mathematical modeling of the gas lift process in the well-reservoir system. SPE Annual Caspian Technical Conference & Exhibition, 2015. DOI: 10.2118/176641-MS.
14. Integrating Peng Robinson EOS with association term for better minimum miscibility pressure estimation. M.S. Al-Kadem, A.S. Al-Mashhad, M.S. Al-Dabbous, A.S. Sultan. SPE Kingdom of Saudi Arabia Annual Technical Symposium and Exhibition, 2018. DOI: 10.2118/192327-MS.
15. Николаев Е.В., Харламов С.Н. Исследование процессов сепарации многокомпонентных углеводородных систем в режимах функционирования оборудования установок предварительной подготовки нефти. Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов, 2016, Т. 327, № 7, С. 84–99.
16. Voutsas E., Novak N., et al. Thermodynamic Modeling of Natural Gas and Gas Condensate Mixtures. Natural Gas Processing from Midstream to Downstream. Eds. J.H. Williams, R.D. Clark. Hoboken: Wiley, 2018. Vol. 1, P. 57–87. DOI: 10.1002/9781119269618.ch3.
17. Hashemi M., Monfaredi K., Sedaee B. An inclusive consistency check procedure for quality control methods of the black oil laboratory data. Journal of Petroleum Exploration and Production Technology, 2020, Vol. 10, P. 1759–1781. DOI: 10.1007/s13202-020-00869-6.
18. Jansen J.D. Multiphase flow correlations. Nodal Analysis of Oil and Gas Production Systems. Ed. by J.D. Jansen. Society of Petroleum Engineers, 2017. P. 53–70. DOI: 10.2118/9781613995648.
19. Ughulu E.O., Soremukun I.O., Farotimi T.A. A new modification to the Hagedorn – brown correlation for prediction of two-phase pressure gradient in horizontal wells. SPE Nigeria Annual International Conference and Exhibition, 2025. DOI: 10.2118/228663-MS.
20. Lin L. Evaluation of multiphase flow models in wellbores. Preprints, 2023, Vol. 1, P. 1–12. DOI: 10.20944/preprints202312.1807.v1
21. Abbasova S., Mammadova G. Selection of the operation mode of a gaslift wells group based on the theory of decision-making under risk conditions. RT&A, 2024, Vol. 19, № 6, P. 374–380.
REFERENCES
1. Minimah M., Ifeanyi S., Bright B. Prediction of condensate banking with relative permeability to oil-gas and saturation in a gas condensate reservoir. African Journal of Engineering and Environment Research, 2020, vol. 1, no. 2, pp. 2–18.
2. Fan L., Harris B.W., Jamaluddin A., Kamath J., Mott R., Pope G.A., Shandrygin A., Whitson C.H. Understanding gas-condensate reservoirs. Oilfield Review, 2005, vol. 17, no. 4, pp. 14–27.
3. Myhr E.L. Analysis and prediction of gas lift stability from field data. Modern Petroleum Production Engineering. Ed. by A.A. Harald. Trondheim, Stavanger Tech Press, 2017. pp. 27–68.
4. Mishchenko I.T. Oil well production. Moscow, Neft i gaz Publ., 2003. 816 p. (In Russ.)
5. Mukhametshin A.A., Mukhametshin V.V. Gas-lift wells. Design and optimization models. PROneft. Professionally about oil, 2017, vol. 2, no. 2, pp. 28–39. (In Russ.)
6. Aliyev F.A., Ilyasov M.Kh., Djamalbekov M.A. Modeling of gas-lift well operation. Doklady NANA, 2008, no. 4, pp. 107–116. (In Russ.)
7. Igemhokhai S., Bello K., Okeligho U., Ajayi A., Adejumo A. Machine learning for predicting and optimizing well rates in gas-lifted wells with web application integration. SPE Nigeria Annual International Conference and Exhibition, 2025. DOI: 10.2118/228708-MS.
8. Amao A. Mathematical model for Darcy–Forchheimer flow with applications to well performance analysis: master thesis. Austin, 2007. 154 p.
9. Gallyamov R.R. Development of models and algorithms for calculation and optimization of gas-lift wells operation considering non-linear effects. Cand. Diss. Abstract. Ufa, 2012. 24 p. (In Russ.)
10. Brusilovsky A.I. Phase transformations in the development of oil and gas fields. Moscow, Graal Publ., 2002. 575 p. (In Russ.)
11. Basniev K.S., Dmitriev N.M., Rosenberg G.D. Nonlinear effects in gas filtration in porous media. Neftegazovaya geologiya. Teoriya i praktika, 2012, vol. 7, no. 1, pp. 1–15. (In Russ.)
12. Yudin E., Khabibullin R. Modeling of a gas-lift well operation with an automated gas-lift gas supply control system. SPE Russian Petroleum Technology Conference, 2019. DOI: 10.2118/196816-MS.
13. Aliev F., Jamalbayov M. Theoretical basics of mathematical modeling of the gas lift process in the well-reservoir system. SPE Annual Caspian Technical Conference & Exhibition, 2015. DOI: 10.2118/176641-MS.
14. Al-Kadem M.S., Al-Mashhad A.S., Al-Dabbous M.S., Sultan A.S. Integrating Peng Robinson EOS with association term for better minimum miscibility pressure estimation. SPE Kingdom of Saudi Arabia Annual Technical Symposium and Exhibition, 2018. DOI: 10.2118/192327-MS
15. Nikolayev E.V., Kharlamov S.N. Research of multicomponent hydrocarbon systems separation in modes of functioning of oil preliminary preparation equipment. Bulletin of the Tomsk Polytechnic University. Geo Assets Engineering, 2016, vol. 327, no. 7, pp. 84–99. (In Russ.)
16. Voutsas E., Novak N., Thermodynamic modeling of natural gas and gas condensate mixtures. Natural Gas Processing from Midstream to Downstream. Eds. J.H. Williams, R.D. Clark. Hoboken, Wiley, 2018. Vol. 1, pp. 57–87. DOI: 10.1002/9781119269618.ch3.
17. Hashemi M., Monfaredi K., Sedaee B. An inclusive consistency check procedure for quality control methods of the black oil laboratory data. Journal of Petroleum Exploration and Production Technology, 2020, vol. 10, pp. 1759–1781. DOI: 10.1007/s13202-020-00869-6
18. Jansen J.D. Multiphase flow correlations. Nodal Analysis of Oil and Gas Production Systems. Ed. by J.D. Jansen. Society of Petroleum Engineers, 2017. pp. 53–70. DOI: 10.2118/9781613995648.
19. Ughulu E.O., Soremukun I.O., Farotimi T.A. A new modification to the Hagedorn – brown correlation for prediction of two-phase pressure gradient in horizontal wells. SPE Nigeria Annual International Conference and Exhibition, 2025. DOI: 10.2118/228663-MS.
20. Lin L. Evaluation of multiphase flow models in wellbores. Preprints, 2023, vol. 1, pp. 1–12. DOI: 10.20944/preprints202312.1807.v1
21. Abbasova S., Mammadova G. Selection of the operation mode of a gaslift wells group based on the theory of decision-making under risk conditions. RT&A, 2024, vol. 19, no. 6, pp. 374–380.
