Разработка и эксплуатация нефтяных месторождений

РАЗРАБОТКА И ЭКСПЛУАТАЦИЯ НЕФТЯНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ
УДК 622.276.031:532.529.5
© Т.С. Ющенко, А.И. Брусиловский, 2015
Эффективный метод построения и адаптации PVT-моделей
пластовых флюидов газоконденсатных месторождений
и газовых шапок нефтегазоконденсатных залежей
Т.С. Ющенко,
А.И. Брусиловский, д.т.н.
(ООО «Газпромнефть НТЦ»)
Адреса для связи: [email protected],
[email protected]
Effective method for creating and adapting
PVT-model of reservoir fluid of gas-condensate
deposits and gas cap for oil-gas-condensate
reservoirs
T.S. Yushchenko, A.I. Brusilovsky
(Gazpromneft NTC LLC, RF, Saint-Petersburg)
E-mail: [email protected],
[email protected]
Key words: reservoir gas condensate mixture, pVT-model,
equation-of-state, gas-oil ratio, z-factor, CVD process.
Ключевые слова: пластовая газоконденсатная смесь,
PVT-модель, уравнение состояния, конденсатогазовый
фактор, Z-фактор, процесс CVD.
В
настоящее время проектирование и мониторинг
разработки практически любых углеводородных
залежей сопровождаются построением гидродинамических моделей, одним из важных этапов которого
является создание PVT-модели пластовой углеводородной смеси. В инженерной практике при построении термодинамических моделей природных углеводородных
систем наиболее современной и удобной является методика, основанная на применении трехпараметрического
уравнения состояния Пенга – Робинсона и алгоритмов
моделирования парожидкостного равновесия многокомпонентных систем. Уравнение состояния включает
большое число настраиваемых параметров (критические давление и температура, ацентрический фактор
фракций группы С6+, шифт – параметр компонентов,
коэффициенты парного взаимодействия и др.), поэтому
процесс построения адекватной термодинамической модели природных углеводородных систем не является
простым и требует использования фундаментальных
положений физической химии.
В работах [1–5] предлагаются алгоритмы построения
PVT–моделей природных углеводородных систем (пластовых нефтей, газоконденсатных систем) и их настройки на результаты лабораторных исследований. В работах [1, 6, 7] основное внимание уделяется методике разбиения группы Cn+ на псевдокомпоненты различными
методами и определение их свойств (критические давление, температура, ацентрический фактор) на базе корреляций, но при этом не указывается, какие параметры
уравнения состояния настраиваются и каким образом.
Почти во всех работах методика адаптации термодина-
56
01’2015
НЕФТЯНОЕ ХОЗЯЙСТВО
The article is considering a new engineering method for creating PVT-models of natural gas condensate mixtures. The method can be applied for fluids
of gas condensate reservoirs and gas cap of two-phase deposits. The
method is based on the reproducing of the results of field measurements and
basic laboratory studies of representative samples in thermodynamic modeling using equation of state. The procedure of equation of state parameters
consequent setting was developed. PVT-models created on the base of the
proposed method, provide reliable information on the properties of a reservoir fluid in development of flow simulation both using a reservoir simulation
compositional models and using pseudo models “black oil” with “wet gas”.
The method is illustrated by the example of creation of the adequate PVTmodels of various regions of Russia reservoir condensate field’s mixtures.
мической модели к экспериментальным данным не конкретизирована, для ее применения на практике необходимы опыт и творческий подход.
Инженерный поэтапный подход к построению адекватной термодинамической модели пластовой нефти изложен в работе [8], авторы которой разработали алгоритм последовательной адаптации PVT–модели к основным характеристикам пластовой нефти. Для газоконденсатных систем создание подобного метода является еще более сложной задачей вследствие ретроградной конденсации и большей чувствительности углеводородной системы к изменению термобарических
условий. Наиболее важные параметры пластового газа,
которые необходимо учитывать при проектировании,
изучены в работе [9].
В данной статье рассматривается новый инженерный
метод создания многокомпонентных PVT-моделей природных газоконденсатных смесей. Метод основывается на
воспроизведении результатов промысловых измерений и
базовых лабораторных термодинамических исследований
представительных проб при математическом моделировании с использованием уравнения состояния.
Построение PVT-модели
Основой создания PVT-модели пластовой газоконденсатной смеси являются данные о компонентном составе
и результаты комплекса лабораторных исследований
термодинамических и физико-химических свойств пластовой системы и стабильного конденсата, которые приводятся в технических отчетах в соответствии с требованиями руководства [10].
Адаптация термодинамической модели
Для адаптации создаваемой термодинамической модели к результатам лабораторных исследований предлагается инженерный метод, заключающийся в последовательной настройке параметров PVT-модели на воспроизведение основных свойств газоконденсатной
смеси. Идентификация параметров PVT-модели выполняется по следующей методике.
I. Воспроизводим потенциальное содержание группы
С5+ в пластовом газе, уточняя молекулярную массу
остатка Cn+. Поскольку
N
∑ z C 5 +i M C 5 +i
П С 5+ =
i =0
(
0,02404 ⋅ 1 − zC 5+
(1)
)
молекулярная масса будет однозначно определяться
по формуле
(
)
N −1
0,02404 ⋅ 1 − zC5+ ⋅ П С5+ − ∑ zC5+i MC5+i
M C n+ =
zCn+
i =0
,
(2)
где ПС5+ – потенциальное содержание группы С5+ в пластовом газе, г/м3 сухого газа; zC5+, MC5+i – соответственно
мольная доля и молекулярная масса i-й фракции группы
С5+ в пластовом газе; N – число компонентов в группе С5+.
Если молекулярная масса последней фракции Сn+ получилась меньше, чем молекулярная масса предпоследней
фракции Сn-1, то необходимо сгруппировать эти фракции
и вычислить молекулярную массу объединенной псевдофракции по формуле (2) для настройки на потенциальное
содержание группы C5+ в пластовом газе.
II. Если мольная доля остатка (группы Cn+) более 2 %,
то разбиваем остаток (используя результаты лабораторных отчетов или математически) таким образом, чтобы
мольная доля последнего компонента в разбиении не
превышала 1 %.
III. Рассчитываем критические температуру, давление и
ацентрический фактор фракций группы С6+ с помощью
метода, описанного в работе [11]. Критическую температуру рассчитываем по корреляции Кеслер - Ли, критическое давление и ацентрический фактор - из системы уравнений, состоящей из уравнения состояния Пенга – Робинсона для стандартных условий и корреляции Эдмистера
для ацентрического фактора.
IV. Выполняем настройку на кривую потерь насыщенного конденсата, полученную из лабораторного исследования процесса CVD. В качестве параметров, с помощью которых будет проведена настройка, выбираем шифт-параметр и критическую температуру группы Cn+ (если эту
группу разбили на какое-то число псевдокомпонентов, то
можно выполнить настройку изменением критической
температуры и шифт-параметра всех псевдокомпонентов), а также коэффициенты парного взаимодействия
между метаном и Cn+ (или всеми псевдокомпонентами
разбиения группы Сn+). Критическое давление и ацентрический фактор пересчитывают [11].
Наиболее важным отрезком кривой, на который необходимо настроиться, является участок от начала конденсации до давления забрасывания. Настройку выполняем следующим образом.
1. Настраиваем плотность стабильного конденсата с
помощью шифт-параметра группы Cn+ (последней
фракции). Если рассчитанная плотность стабильного
конденсата меньше экспериментальной, то увеличиваем
шифт-параметр.
2. Изменением критической температуры фракции
Cn+ настраиваем (желательно использовать графическое
представление) количество выпавшего конденсата в
диапазоне давлений, при которых идет процесс ретроградной конденсации. Если расчетная кривая оказывается выше экспериментальной, то следует уменьшить
критическую температуру группы Cn+ и в соответствии с
этим пересчитать критическое давление и ацентрический фактор фракции.
3. Настраиваем количество выпавшего конденсата
вблизи давления начала конденсации с помощью коэффициента парного взаимодействия метана и фракции
Cn+ (увеличение коэффициента приводит к росту давления начала конденсации).
Пункты 1–3 выполняем последовательно, итерационно, пока не достигнем желаемой точности настройки на
кривую потерь насыщенного конденсата.
Влияние параметров на кривую пластовых потерь насыщенного конденсата Vконд/Vсист (Vконд, Vсист – объем
соответственно насыщенного конденсата и системы) показано на рис. 1.
V. Снова настраиваем плотность стабильного конденсата изменением шифт-параметра группы Cn+. С увеличением его значения плотность стабильного конденсата растет.
VI. Расcчитанный конденсатогазовый фактор настраиваем с использованием шифт-параметра газовых компонентов С2-С4. Уменьшение их значений повышает конденсатогазовой фактор. При этом плотность стабильного конденсата будет немного меняться, и ее следует подстраивать
использованием шифт-параметра фракции Сn+.
VII. Настраиваем Z-фактор пластового газа при пластовых условиях изменением шифт-параметра метана.
Увеличение шифт-параметра уменьшает Z-фактор и наоборот.
Таким образом, метод позволяет настроиться на начальное содержание конденсата в пластовом газе, Z-фактор
пластового газа, конденсатогазовый фактор при газоконденсатных исследованиях, плотность стабильного конденсата, давление начала ретроградной конденсации, результаты исследования на истощение при постоянном объеме.
НЕФТЯНОЕ ХОЗЯЙСТВО
01’2015
57
РАЗРАБОТКА И ЭКСПЛУАТАЦИЯ НЕФТЯНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ
При подсчете запасов стабильного конденсата и сухого
газа используются данные о Z-факторе пластового газа и
потенциальном содержании в нем группы C5+. Большое
значение имеют также конденсатогазовый фактор при
промысловых газоконденсатных исследованиях, плотность стабильного конденсата и динамика выпадения насыщенного конденсата при лабораторных исследованиях
процесса истощения при постоянном объеме (Constant
Volume Depletion – CVD). Наиболее важным участком
кривой потерь насыщенного конденсата является диапазон от давления начала конденсации до давления забрасывания, которое для газоконденсатных месторождений
обычно составляет не менее 3-4 МПа.
РАЗРАБОТКА И ЭКСПЛУАТАЦИЯ НЕФТЯНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ
Параметры
Пластовая температура, °С
Примеры создания PVT-моделей
газоконденсатных смесей
Пластовые газоконденсатные смеси по содержанию стабильного конденсата (С5+) подразделяют на следующие
группы [12]:
– низкоконденсатные – до 25 г/м3;
– среднеконденсатные – 25 – 100 г/м3;
– высококонденсатные – 100 – 500 г/м3;
– уникальноконденсатные – более 500 г/м3.
Для низкоконденсатных залежей исследования не проводятся, а коэффициент извлечения конденсата определяют по корреляциям или графическим зависимостям
[10]. С повышением потенциального содержания С5+ в
пластовой газоконденсатной смеси увеличивается доля
тяжелых фракций, свойства которых трудно определить,
поэтому осложняется создание адекватной PVT-модели.
Рассмотрим примеры настройки PVT-моделей для смесей с различным содержанием стабильного конденсата.
Основные свойства газоконденсатных смесей с различным содержанием С5+ приведены в таблице.
1. Высококонденсатная смесь с содержанием С5+, равным 231 г/м3 сухого газа (смесь 1).
В состав пластового газа входят (мольные доли):
N2 – 0,00734; CO2 – 0,00413; C1 – 0,79745; C2 – 0,07135; C3
– 0,04885; iC4 – 0,01187; nC4 – 0,01165; C5 – 0,00988;
C6 – 0,00499; C7 – 0,01152; C8 – 0,00577; C9 – 0,00391;
C10 – 0,00276; C11+ – 0,00853. Мольная доля С11+ близка к
0,01, и на кривой пластовых потерь насыщенного конденсата (рис. 2, а) выделяется зона вблизи давления начала
конденсации, в которой происходит постепенное выпадение конденсата. При настройке PVT-модели на кривую потерь насыщенного конденсата с приведенным выше компонентным составом не удалось обеспечить точное соответствовие давлению начала конденсации, так как его расчетная величина оказалась ниже экспериментальной.
В этих случаях для одновременной настройки на давление начала конденсации и кривую потерь насыщенного конденсата необходимо, чтобы мольная доля последней фракции в PVT-модели была не более 0,001. Поэтому математически с помощью метода гамма-распределения Витсона [13,14] фракция C11+ была разбита на пять
псевдофракций таким образом, чтобы мольная доля последней фракции оказалась менее 0,001. После разбиения псевдофракции имели следующие мольные доли:
1. С11+ – 0,00514; 2. С11+ – 0,00170; 3. С11+ – 0,00104;
4. С11+ – 0,00046; 5. С11+ – 0,00020. Характеристики
псевдофракций были рассчитаны с использованием метода, изложенного в работе [11].
58
01’2015
НЕФТЯНОЕ ХОЗЯЙСТВО
Смесь 2
86
107,9
Пластовое давление, МПа
27,4
65,4
Давление начала конденсации, МПа
26,6
50,5
Z – фактор при пластовых условиях
0,89
1,48
Потенциальное содержание С5+
в пластовом газе, г/м3 сухого газа
75,4
430
21
12
Температура в сепараторе, °С
Рис. 1. Влияние параметров уравнения состояния на кривую пластовых потерь насыщенного конденсата
Смесь 1
Давление в сепараторе, МПа
3,58
4,51
Конденсатогазовый фактор, см3/м3
465
761
755,8
793
130
159
Плотность стабильного
конденсата, кг/м3
Молекулярная масса стабильного
конденсата
Рис. 2. Кривая потерь насыщенного конденсата по результатам
моделирования процесса CVD для смесей 1 (а) и 2 (б)
2. Высококонденсатная смесь с потенциальным содержанием С5+, равным 430 г/м3 сухого газа (смесь 2).
В состав пластового газа входят (мольные доли): N2 –
0,002547; CO2 – 0,005439; C1 – 0,788134; C2 – 0,076822; C3
– 0,040576; iC4 – 0,009422; nC4 – 0,013089; iC5 – 0,004548;
C6 – 0,004302; C7 – 0,007444; C8 – 0,009133; C9 – 0,005261;
C10 – 0,004443; C11 - 0,003063; C12 – 0,00235; C13 –
0,002078; C14 – 0,001802; C15 – 0,001745; C16 – 0,001662; C17
– 0,001164; C18 – 0,001333; C19 – 0,001002; C20 – 0,000749;
С21 – 0,000762; С22 – 0,000679; С23 – 0,000453; С24 –
0,000539; С25 – 0,000479; С26 – 0,000439; С27 – 0,000348;
С28 – 0,000351; С29 – 0,000294; С30 – 0,000308; С31 –
0,000208; С32 – 0,000203; С33 – 0,000174; С35 – 0,000129;
С36+ – 0,001068. Мольные доли некоторых тяжелых фракций менее 0,001. Использование при моделировании тяжелых фракций с такой мольной долей рекомендуется
Построение зависимостей PVT-свойств
газоконденсатной смеси от давления
для моделирования разработки месторождений
PVT-модели, создаваемые на основе предлагаемого метода, дают надежную информацию о свойствах пластовой
углеводородной системы для гидродинамического моделирования разработки залежей с использованием как модели многокомпонентной фильтрации, так и псевдобинарных моделей с учетом растворимости конденсата в газовой фазе (black oil с опцией wet gas). Рассмотрим особенности подготовки данных для их применения в гидродинамическом моделировании.
1. Модель многокомпонентной фильтрации.
При использовании PVT-модели в композиционном моделировании процесса разработки месторождений большое значение имеет число компонентов в модели пластовой смеси, от которого зависит скорость расчета процесса
разработки. Поэтому перед использованием созданной на
основе предлагаемого метода PVT-модели, ее нужно модифицировать, сократив число компонентов в смеси посредством группировки. Методы группировки компонентов
приведены в работах [2, 11].
Далее приведено несколько рекомендаций по правилам
группировки компонентов:
– газовые (CO2, N2, H2S, C1-C4) и нефтяные (C5+) компоненты нельзя группировать друг с другом, так как это
может повлиять на перераспределение газожидкостного
равновесия в системе;
– газовые компоненты лучше объединять следующим
образом: N2-C1, CO2–H2S-C2, C3-C4;
– если планируется закачка газа (например, CO2), то
данный компонент не рекомендуется объединять с
остальными;
– тяжелые компоненты рекомендуется объединять так,
чтобы закономерность распределения мольной доли в зависимости от молекулярной массы компонентов сохранялась; для более точного моделирования ретроградных
процессов вблизи давления начала конденсации несколько последних фракций не следует объединять.
Рис. 3. Кривая потерь насыщенного конденсата Vконд/Vсист, рассчитанная в модели с группировкой компонентов системы и без нее
После объединения компонентов в псевдокомпоненты
рекомендуется проверить, насколько точно модифицированная PVT-модель воспроизводит основные свойства газоконденсатной смеси. При необходимости она уточняется с помощью описанной выше методики.
На примере смеси 1 показано возможное объединение
ее компонентов. В результате группировки получен следующий компонентный состав смеси (мольные доли):
N2+C1 – 0,80479; CO2+C2 – 0,07548; C3+C4 – 0,07237;
C5+C6 – 0,01487; C7+C8+C9+C10 – 0,02396; C11 + C12 +
+ C13 + C14 – 0,006122; C15+C16+C17 – 0,001206; C18+ 0,001202 (восемь компонентов). На рис. 3 приведена кривая потерь насыщенного конденсата до и после группировки компонентов.
2. Модель black oil с опцией wet gas (псевдобинарная модель с учетом растворимости конденсата в газовой фазе).
Адекватная многокомпонентная PVT-модель газоконденсатной системы может эффективно использоваться
для установления зависимостей PVT-свойств природной
углеводородной системы от давления при проектировании процесса разработки месторождений с помощью метода black oil + wet gas. С целью создания требуемых зависимостей комплексно применяются данные процесса CVD
при пластовой температуре и схема промысловой сепарации, при которой из газовой фазы в жидкую (конденсат)
перейдут практически все фракции группы С5+. Для этого
на одной из ступеней сепарации температура должна быть
не выше –25 °С. Такой подход позволяет правильно воспроизводить добычу стабильного конденсата.
Зависимости потерь насыщенного конденсата от давления получены в современных компьютерных симуляторах
(например, Eclipse, VIP, MORE, PVTsim). Характеристики
газовой и жидкой фаз определяются моделированием сепарации на каждом шаге процесса CVD пластовой газоконденсатной смеси. Для реализации метода требуется использование адекватной многокомпонентной термодинамической модели пластовой газоконденсатной системы
изучаемого объекта разработки. Алгоритм создания таких
моделей рассмотрен в статье.
Выводы
1. Предложенный метод создания многокомпонентной
модели пластовой газоконденсатной смеси основан на
последовательной идентификации параметров композиционной модели с целью точного воспроизведения основ-
НЕФТЯНОЕ ХОЗЯЙСТВО
01’2015
59
РАЗРАБОТКА И ЭКСПЛУАТАЦИЯ НЕФТЯНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ
только для последней фракции с целью корректного воспроизведения ретроградной конденсации при давлениях,
близких к давлению начала конденсации. Некоторые тяжелые фракции были сгруппированы таким образом (С11С12, С13-С14, С15-С18, С19-С22, С23-С28, С29-С35), что мольные доли образованных фракций стали более 0,001. Экспериментальные данные о потерях насыщенного конденсата приведены на рис. 2, б.
В начале поэтапной настройки на основе предложенного алгоритма рассчитывалась молекулярная масса фракции С36+ с использованием лабораторных данных о потенциальном содержании группы С5+. Оказалось, что молекулярная масса фракции С36+ меньше, чем предыдущей
фракции. Для того, чтобы модель была физичной и воспроизводила потенциальное содержание С5+ в пластовом
газе, последние две фракции были объединены.
Таким образом, используя предложенный алгоритм,
удалось с высокой точностью адаптировать все PVT-модели рассмотренных флюидов к основным свойствам газоконденсатных смесей (погрешность составила менее 1 %),
в том числе к кривым потерь насыщенного конденсата при
исследовании на истощение при постоянном объеме.
РАЗРАБОТКА И ЭКСПЛУАТАЦИЯ НЕФТЯНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ
ных результатов экспериментальных исследований представительных проб.
2. Разработанный метод позволяет согласовать свойства
пластовой газоконденсатной системы, используемые при
подсчете запасов и проектировании разработки месторождений.
3. Применение метода эффективно для проектирования
разработки месторождений с использованием моделей
как композиционных, так и типа black oil + wet gas.
Список литературы
1. Адаптационная схема создания адекватных моделей газоконденсатных систем (на примере ачимовских отложений Уренгойского
НГКМ)/Д.К. Токарев, Д.Г. Фатеев, А.Г. Козубовский, А.Д. Ефимов//Территория Нефтегаз. – 2012. – № 12. – C. 46–53.
2. Брусиловский А.И. Методология применения кубических уравнений
состояния для моделирования природных газоконденсатных смесей //
Газовая промышленность. – 2004. - №4. – С.16-19.
3. Щебетов А.В., Галкин М.В. Оценка качества и моделирование газоконденсатных исследований в условиях неопределенности исходных данных // Газовая промышленность. – 2009. – №9. – С. 40–44.
4. Aguilar Zurita Rafael, McCain W.D., Jr. An efficient tuning strategy to calibrate cubic EOS for compositional simulation // SPE 77382. – 2002.
5. Schebetov A., Rimoldi A., Piana M. Quality Check Of Gas-Condensate PVT
Studies And Eos Modeling Under Input Data Uncertainty // SPE 133258. – 2010.
6. Hosein Raffie, McCain W.D., Jr. Extended analysis for gas condensate systems // SPE Reservoir Evalution and Engineering. – 2009.
7. Joergensen M., Stenby E.H. Optimization of pseudo-component selection
for compositional studies of reservoir fluids // SPE 30789. - 1995.
8. Брусиловский А.И., Нугаева А.Н., Хватова И.Е. Рациональный подход к
формированию моделей пластовых нефтей для гидродинамических
расчетов при проектировании и мониторинге разработки // Вестник ЦКР
Роснедра. -2009. – №4. – С.48-56.
9. Whitson C.H. Characteristing hydrocarbon plus fraction// SPE 12233. – 1983.
10. Руководство по исследованию природных газоконденсатных систем
с целью подсчета балансовых и извлекаемых запасов компонентов природного газа, проектирования, анализа и контроля за разработкой месторождений ОАО «Газпром». Р Газпром 2-3, 3-303-2009. – М.: ОАО «Газпром», 2009. – 39 с.
11. Брусиловский А.И. Фазовые превращения при разработке месторождений нефти и газа. – М.: Грааль, 2002. – 575 с.
12. Принципы классификации и учета запасов и ресурсов нефти и горючих газов / В.И. Пороскун, Г.А. Габриэлянц, Ю.А. Подтуркин [и др.]// Информационно-аналитический бюллетень (Приложение К журналу «Недропользование XXI век»). – М.: НП НАЭН, 2007. – 40 с.
60
01’2015
НЕФТЯНОЕ ХОЗЯЙСТВО
13. Whitson C.H., Fevang O., Yang T. Gas condensate PVT – What’s really important and Why? // IBC conference Optimisation of gas condensate Fields. – London. – 1999.
14. Whitson C.H., Brule M.R. Phase behavior. - Monograph volume 20. – SPE
Henry L. Doherty series. – Texas, 2000. – 233 p.
References
1. Tokarev D.K., Fateev D.G., Kozubovskiy A.G., Efimov A.D., Adaptation
scheme of creation of adequate models of gas-condensate systems (for example, the Achimov deposits of the Urengoy gas condensate field) (In Russ.),
Territoriya Neftegaz, 2012, no. 12, pp. 46-53.
2. Brusilovskiy A.I., The methodology of the application of cubic state equations for the simulation of natural gas condensate mixtures (In Russ.), Gazovaya promyshlennost' = GAS Industry of Russia, 2004, no. 4, pp.16-19.
3. Shchebetov A.V., Galkin M.V., Quality assessment and modeling of gas
condensate studies in conditions of input data uncertainty (In Russ.), Gazovaya promyshlennost' = GAS Industry of Russia, 2009, no. 9, pp. 40-44.
4. Aguilar Z.R., McCain W.D. Jr., An efficient tuning strategy to calibrate cubic
EOS for compositional simulation, SPE 77382, 2002.
5. Schebetov A., Rimoldi A., Piana M., Quality check of gas-condensate PVT
studies and Eos modeling under input data uncertainty, SPE 133258, 2010.
6. Hosein R., McCain W.D. Jr., Extended analysis for gas condensate systems,
SPE Reservoir Evalution and Engineering, 2009.
7. Joergensen M., Stenby E.H., Optimization of pseudo-component selection
for compositional studies of reservoir fluids, SPE 30789, 1995.
8. Brusilovskiy A.I., Nugaeva A.N., Khvatova I.E., A rational approach to the formation of reservoir oils models for hydrodynamic calculations in the design
and monitoring of field development (In Russ.) Vestnik TsKR Rosnedra, 2009,
no. 4, pp. 48-57.
9. Whitson C.H., Characteristing hydrocarbon plus fraction, SPE. – 1983.
10. R Gazprom 2-3, 3-303-2009, Rukovodstvo po issledovaniyu prirodnykh
gazokondensatnykh sistem s tsel'yu podscheta balansovykh i izvlekaemykh
zapasov komponentov prirodnogo gaza, proektirovaniya, analiza i kontrolya
za razrabotkoy mestorozhdeniy OAO “Gazprom” (Guidelines for the study of
natural gas condensate systems for calculate the balance and recoverable
reserves of natural gas components, design, analysis and monitoring of development of Gazprom's fields), Moscow: Publ. of Gazprom, 2009, 39 p.
11. Brusilovskiy A.I., Fazovye prevrashcheniya pri razrabotke mestorozhdeniy
nefti i gaza (Phase transformations in the development of oil and gas fields),
Moscow: Graal' Publ., 2002, 575 p.
12. Poroskun V.I., Gabrielyants G.A., Podturkin Yu.A. et al., Principles of classification and accounting of reserves and resources of oil and combustible
gases (In Russ.), Annex to the journal “Nedropol'zovanie XXI vek”, 2007, 40 p.
13. Whitson C.H., Fevang O., Yang T., Gas condensate PVT – What’s really important and Why, IBC conference Optimisation of gas condensate fields,
London, 1999.
14. Whitson C.H., Brule M.R., Phase behavior, SPE, 2000.