CC BY
1
ХИМИЧЕСКАЯ ТЕХНОЛОГИЯ
DOI - 10.32743/UniTech.2024.129.12.18814
ОЦЕНКА СТЕПЕНИ ВЛИЯНИЯ ГЕОЛОГИЧЕСКИХ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА ВЕЛИЧИНУ КОЭФФИЦИЕНТА ИЗВЛЕЧЕНИЯ ВЫСОКОВЯЗКИХ НЕФТЕЙ
Агзамов Аваз Хамидуллаевич
профессор,
Каршинский инженерно-экономический институт, Республика Узбекистан, г. Карши E-mail: [email protected]
Султонов Нодир Нормуродович
ст. преподаватель, Каршинский инженерно-экономический институт, Республика Узбекистан, г. Карши
Жураев Эльдор Исроилович
ст. преподаватель, Каршинский инженерно-экономический институт, Республика Узбекистан, г. Карши
Агзамова Севара Авазовна
доцент,
Ташкентский государственный технический университет
им. И. Каримова, Республика Узбекистан, г. Карши
Асадова Хулкар Боймановна
доцент, АО "Узлитинефтгаз", Республика Узбекистан, г. Ташкент
ASSESSMENT OF THE DEGREE OF INFLUENCE OF GEOLOGICAL AND TECHNOLOGICAL FACTORS ON THE VALUE OF THE RECOVERY COEFFICIENT OF HIGH-VISCOSITY OILS
Avaz Agzamov
Professor,
Karshi Engineering and Economics Institute, Republic of Uzbekistan, Karshi
Nodir Sultonov
Senior Lecturer, Karshi Engineering and Economics Institute Republic of Uzbekistan, Karshi
Eldor Zhuraev
Senior Lecturer, Karshi Engineering and Economics Institute, Republic of Uzbekistan, Karshi
Sevara Agzamova
Associate Professor, Tashkent State Technical University named after I. Karimov Republic of Uzbekistan, Tashkent
Библиографическое описание: ОЦЕНКА СТЕПЕНИ ВЛИЯНИЯ ГЕОЛОГИЧЕСКИХ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА ВЕЛИЧИНУ КОЭФФИЦИЕНТА ИЗВЛЕЧЕНИЯ ВЫСОКОВЯЗКИХ НЕФТЕЙ // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. Агзамов А.Х. [и др.]. 2024. 12(129). URL:
https://7universum.com/ru/tech/archive/item/18814
Khulkar Asadova
Associate Professor, JSC Uzlitineftgaz Republic of Uzbekistan, Tashkent
АННОТАЦИЯ
Приведены особенности геологического строения месторождений с высоковязкими нефтями Сурхандарьинского региона Узбекистана, характеризующимися широким диапазонам изменения геолого-физических факторов и параметров реализованных систем разработки.
На основе уточненных параметров, определяющих строение залежей, геологической неоднородности и коллекторских свойств продуктивных пластов, а также реализованных систем, осуществлено обобщение результатов разработки объектов, находящихся в поздней стадии эксплуатации.
С применением метода многофакторного корреляционного и регрессионного анализа создана гео лого -статистическая модель, позволяющая установить качественное и количественное влияние геологических и технологических факторов на коэффициент извлечения высоковязкой нефти.
Показано, что из геолого-физических факторов на коэффициент извлечения высоковязкой нефти наибольшее влияние оказывают фильтрационные свойства и неоднородность продуктивных пластов, вязкость пластовой нефти, а из технологических плотность сетки скважин.
Полученная геолого-статистическая модель коэффициента извлечения нефти рекомендована использовать для обоснования геолого-технологических мероприятий по совершенствованию реализованных систем разработки месторождений высоковязких нефтей Сурхандарьинского региона Узбекистана.
ABSTRACT
The features of the geological structure of deposits with high-viscosity oils of the Surkhandarya region of Uzbekistan, characterized by a wide range of changes in geological and physical factors and parameters of implemented development systems, are presented.
Based on the refined parameters characterizing the structure of deposits, geological heterogeneity and reservoir properties of productive formations, as well as implemented systems, the results of the development of objects in the late stage of operation are summarized.
Using the method of multifactorial correlation and regression analysis, a geological and statistical model has been created that allows us to establish the qualitative and quantitative influence of geological and technological factors on the recovery coefficient of high-viscosity oil.
It is shown that of the geological and physical factors, the filtration properties and heterogeneity of productive formations, the viscosity of reservoir oil, and the technological density of the well grid have the greatest influence on the extraction coefficient of high-viscosity oil.
The obtained geological and statistical model of the oil recovery coefficient is recommended to be used to substantiate geological and technological measures to improve the implemented systems for the development of high-viscosity oil fields in the Surkhandarya region of Uzbekistan.
Ключевые слова: месторождение, пласт, фактор, неоднородность, вязкость, разработка, корреляция, анализ, статистика, модель, коэффициент, извлечение.
Keywords: deposit, formation, factor, heterogeneity, viscosity, development, correlation, analysis, statistics, model, coefficient, extraction.
Введение
В настоящее время эффективность разработки месторождений с высоковязкими нефтями значительно ниже, чем на объектах с их маловязкими аналогами. Например, достигнутая средняя величина коэффициента извлечения высоковязкой нефти на месторождениях Сурхандарьинского региона состав-ляет-0,211, тогда как величина этого показателя для маловязких нефтей месторождений Ферганского региона Узбекистана равна-0,391 [9, а 3-5; 10, а 5359; 11, а 125-135; 7, а 3-5 и др.].
По оценкам специалистов из общих мировых ресурсов нефти, составляющих примерно от 9 до 13х1012 (триллионов) баррелей на долю маловязких нефтей, приходится лишь около 30 %. Вот почему повышение коэффициента извлечения высоковязких нефтей является одной из актуальных проблем мировой нефтедобычи [14, а 38-58].
Для повышения коэффициента извлечения высоковязких нефтей с различной эффективностью применяется большое количество технологий, основанных на тепловом воздействия на призабойную зону скважин и продуктивного пласта в целом [1, а 161-178; 12; 13; 17; 18; и др.]. Однако из-за не полного соответствия геолого-физических условий критериям эффективного применения тепловых методов и принадлежностью месторождений Сурхандарьинского региона по запасам и категории мелких, они разрабатываются в режимах истощения. Для обоснования на этих месторождениях геолого-технологических мероприятий по повышению эффективности реализованных систем разработки актуальным является оценка доли влияния различных геологических и технологических факторов на коэффициент извлечения нефти (КИН).
Материалы
Геолого-физические условия месторождений высоковязких нефтей Сурхандарьинского региона Узбекистана освещены в многочисленных научных работах, последними из которых являются исследования А.Х. Каршиева [4, с. 33-39] и Л.З. Игамбердиевой [3, с. 27-29].
Месторождения Сурхандарьинского региона являются многопластовыми. Например, на месторождении Ляльмикар в алайских слоях горизонта «L» вскрыта нефтегазовая залежь. В бухарских слоях палеогена выявлены пять горизонтов. Из них три содержат нефтегазовые (I, II, III) и два-нефтяные (IV, V) залежи (рис. 1).
На остальных месторождениях выявлены нефтяные залежи в бухарских слоях палеогеновых отложений.
Залежи на месторождении Амударья относятся к пластово-сводовому, а на остальных месторождениях пластово-сводовому тектонически экранированному типу (рис. 2).
Залежи нефти приурочены к линейно-вытянутным узким антиклинальным складкам длиной от 1,8 до 9,05 км и шириной от 0,6 до 0,9 км, при высоте от 15 до 230 м.
Горизонт «L» состоит из чередования прослоев известняков и мергелей с зелеными глинами. Известняк-ракушняк серый, пористый, рыхлый, водонасыщенный. Мергели серые, плотные, участками трещиноватые.
Горизонт V представлен известняками светло-и темно-серыми, органогенными, песчанистыми, пористыми с прослойками серых мергелистых глин.
Горизонт IV сложен чередованием светло-серого известняка, пористого, кавернозного, пелитоморф-ного, с известковистым доломитом, буровато-светлосерым, слоистым, местами пористым, битуминозным. Наблюдаются тонкие прослойки плотных известняков и мергелистых глин. Горизонт III сложен переслаиванием известняков и доломитов с прослоями ангидритов. Известняк светло-серый с буроватым оттенком, почти белый, пелитоморфный, доломити-зированный, глинистый, средней крепости, пористый, битуминозный, с включениями светло-серого ангидрита. Доломиты серовато-коричневого цвета, плотные крепкие, с включением ангидритов.
Горизонт II представлен переслаивающимися серыми и буровато-светло-серыми известняками, пелитоморфными, органогенными, трещиноватыми, пористыми, битуминозными. Доломиты известко-вистые, трещиноватые, битуминозные. Ангидриты белые, голубовато-серые, крепкие, массивные, мраморовидные, местами трещиноватые.
Продуктивный горизонт I сложен известняком от светло-серого до темно-зеленого цвета, с включением песчаного материала, глинистого массивного, плотного, с обломками микрофауны, нередко трещиноватого; с прослоями ангидритов белых и светло-серых, плотных и крепких.
Рисунок 1. Месторождение Ляльмикар. Геологический профиль
Рисунок 2. Месторождение Миршади. Структурная карта по кровле горизонта II
Средняя плотность дегазированной нефти составляет от 944,5 до 977,1кг/м3, газонасыщенность от 1-2 до 5 м3/т, содержание парафинов от 3,1 до 7,53 %, асфальтенов от 4,1 до 12,82 % смол от 14,2 до 92 %, вязкость пластовой нефти от 40 до 130 мПа-с (табл.1).
Месторождения высоковязких нефтей Сурханда-рьинской нефтегазоносной области введены в разработку в различные годы: Хаудаг - 1935 г.; Кокайты -1939 г.; Лялмикар - 1979 г.; Амударья - 1966 г.; Коштар - 1967; Миршади -1985 г.
Залежи нефти работают при упруговодонапорном режиме. В связи с тем, что объекты разработки представляют собой узкие, линейно вытянутые залежи, скважины согласно проектам разработки обычно размещались по равномерной сетке. Учитывая небольшие размеры (запасы) залежей, небольшое расстояние между продуктивными горизонтами, сходство пластовых нефтей для улучшения технико-экономических показателей разработки месторождения были введены в эксплуатацию с объединением
всех продуктивных горизонтов в единый объект разработки.
Анализ работы скважин свидетельствует о том, что при равномерном их расположении в узких, линейно вытянутых залежах, работающих на упруго-водонапорных режимах, на долю центральных скважин, составляющих не более 30 % общего фонда, приходится 50-70 % всей добычи нефти. Остальное количество нефти добывается приконтурными скважинами, составляющими 70 % эксплуатационного фонда. Последние быстро обводняются (на их долю приходится более 70 % всей добываемой воды), выбывают из строя и способствуют неравномерному движению ВНК. Вследствие этого можно сделать вывод, что расположение скважин вдоль оси складки повысило эффективность разработки и способствовало равномерному продвижению водонефтяного контакта.
С целью повышения эффективности разработки месторождений высоковязких нефтей Сурхандарьин-ского нефтегазоносного региона были реализованы
различные геолого-технические мероприятия по объединению продуктивных пластов в единый объект эксплуатации, уплотнению первоначальной сетки скважин, поддержанию пластового давления и форсированию отборов жидкости.
В настоящее время все объекты месторождений высоковязких нефтей Сурхандарьинского региона находятся в завершающей стадии разработки и достигнутые величины КИН практически равны на их предельным значениям.
Таблица 1.
Геолого-промысловые факторы использованные для получения геолого-статистической модели КИН
месторождений Сурхандарьинского региона
№ Месторождение Продуктивный горизонт Проницаемость мкм2 Вязкость нефти в пластовых условиях мПа-с Коэффициент песчанистости, доли ед. Плотность сетки скважин, га/скв Средний темп отбора жидкости, % Коэффициент извлечения нефти, доли ед.
1 Хаудаг I+II+III+IV 0,36 40 0,6 3,67 4,52 0,331
2 Кокайты I+II+III 0,28 69 0,58 12,1 3,67 0,273
3 Лялмикар I+II+III+IV+V+ VI 0,18 57 0,48 21,72 10,99 0,193
4 Амударья I+II+III 0,09 130 0,2 17,64 8,12 0,11
5 Коштар II+III 0,1 130 0,34 11,71 10,03 0,104
6 Миршады I+II+III 0,351 45,6 0,79 12,9 3,55 0,305
7 Учкызыл I+II+III 0,244 80,3 0,55 15,1 8,05 0,245
8 Жайронхона I 0,15 83,5 0,47 34,2 13,05 0,125
Методы
В исследованиях по установлению управляющих КИН факторов широко используют методы построения статистических моделей, газирующихся на принципе «чёрного ящика» - модели, когда известны только входные и выходные переменные, а процесс их взаимодействия описывается простыми статистическими зависимостями. Основное допущение при статистическом моделировании заключается в том, что выходные переменные являются случайными величинами, подчиняющимися закону нормального распределения, вероятностный характер которых обусловлен случайными неконтролируемыми факторами [8, с. 18-29; 5, с. 32-41; 6, с. 75-82; 2, с. 112-121 и др.].
В настоящее время для получения статистической модели широко используется метод многофакторного регрессионного анализа, который позволяет установить не только качественное, но и количественное влияние различных факторов на коэффициент извлечения нефти [16, с. 6-14; 13, с. 20-27; 8, с. 14-15 и др.].
Для оценки статистической связи используются коэффициенты корреляции, которые вычисляются по формуле:
'ХУ (N-1)GxGy^i-1
Y,y=i(xi -x)(yi- у),
(1)
где гху - коэффициент корреляции между показателями процесса и одним из факторов;
и у^ - математические ожидания; Сжи Су - дисперсии, вычисляемые по формулам:
— Yli-i(xi х)2
N-l l
Gi—^lfyi-y)2-
(2) (3)
Достоверность коэффициента корреляции оценивался критерием надежности:
п _ l'xyl Ur = JN
(4)
где среднеквадратичное отклонение коэффициента
корреляции:
r 1-'xy
Ur VN •
(5)
При критерии > 2,6 с вероятностью 0,95 можно утверждать возможность существования линейной корреляционной связи между анализируемыми параметрами. Коэффициенты корреляции позволяют оценить меру линейной статистической связи между показателями и факторами, а также между самими факторами. Результаты корреляционного анализа являются исходным материалом для построения эмпирических формул, называемых в статистике уравниваниями регрессии или математическими моделями.
Линейное уравнение регрессии имеет вид:
у = ао + а1х1 + а2х2 + а3х3+... +апхп, (6)
где а0, а1, а2, а3,... «„-коэффициенты уравнения регрессии.
2
1
С использованием метода многофакторного регрессионного анализа решаются следующие задачи:
• выявления факторов, характеризующих геологические условия и параметры пласта, оказывающие основное влияние на КИН;
• оценка степени влияния выявленных факторов, как дифференцированно - каждого в отдельности, так и интегрально - в совокупности;
• определение оптимальных и граничных значений факторов;
• обоснование геолого-технических мероприятий по увеличению КИН с учетом геолого-физических условий залежей и текущего состояния разработки объектов.
При этом качестве объектов исследования должны быть выбраны нефтяные залежи, которые характеризуются следующими условиями (табл. 1):
• находится в поздней стадии разработки;
• отличатся широким диапазоном изменения геолого-физических показателей;
• имеет некоторые отличия в элементах технологии, несмотря на единый подход и общие принципы разработки;
• имеют представительный геолого-промысловый материал;
• приурочены к различным стратиграфическим подразделениям.
С учетом результатов построения геолого-статистических моделей КИН по различным нефтегазоносным регионам мира в качестве входных факторов взяты следующие:
1. Средняя проницаемость коллекторов продуктивных горизонтов (К), определённых по результатам исследования кернов и характеризующих способность пород пропускать через себя жидкости и газы при наличии перепада давления.
2. Вязкость пластовой нефти (цн), характеризующая степень ее подвижности в пластовых условиях и значительно влияющая на продуктивность скважин.
3. Коэффициент песчанистости (Кп), характеризующий геологическую неоднородность продуктивных горизонтов и определяемый как отношение средней эффективной мощности продуктивных горизонтов и его средней общей мощности. Необходимо отметить, что коэффициент песчанистости имеет тесную корреляционную связь с коэффициентом расчлененности, являющимся одним из показателей вертикальной неоднородности и показывающим среднее число прослоев коллекторов в границах нефтяной залежи.
4. Плотность сетки скважин фактор характеризующий коэффициент охвата продуктивного горизонта, рассчитанный как отношение начальный площади нефтеносности к общему числу пробуренных добывающих и нагнетательных скважин.
5. Средний темп отбора жидкости (Тж), фактор характеризующий интенсивность разработки нефтяной залежи. Величина данного фактора определена как отношение, выраженное в процентах накопленного отбора жидкости к сроку разработки залежи и начальным геологическим запасом нефти.
6. Выходной параметр - коэффициент извлечения нефти (КИН) рассчитан как отношение (выраженное в долях единицы) суммарного количества нефти добытого из залежи за время ее разработки, к начальным геологическим запасам. Выходной параметр характеризует эффективность реализованной на месторождениях системы разработки.
Результаты
По результатам расчетов исходных геолого-промысловых данных (табл. 1) по приведенному алгоритму составлена корреляционная матрица, приведенная в таблице 2.
Таблица 2.
Корреляционная матрица
Факторы и показатели Коэффициенты корреляции Средние значения Дисперсия
КИН К Цн Кп 8 Тж
КИН 1 0,9835 -0,8635 0,8048 -0,6012 0,7950 0,211 0,1077
К 0,9835 1 0 0 0 0 0,219 34,72
Цн -0,8635 0 1 0 0 0 79,4 0,1775
Кп 0,8048 0 0 1 0 0 0,50 8,96
S -0,6012 0 0 0 1 0 16,1 9,44
Тж 0,7950 0 0 0 0 1 9,3 0,0905
Как видно из таблицы 2 КИН имеет очень высокие корреляционные связи со всеми геолого-физическими параметрами от 0,8048 (коэффициент песчанисто-сти) до 0,9835 (средняя проницаемость пласта), при относительно низких коэффициентах корреляции с технологическими факторами от 0,6012 (плотность сетки скважин) до 0,7950 (средний темп отбора жидкости).
По данным таблицы 2 составлена система уравнений, из которой определены коэффициенты статистической модели:
а0=0,0274; а:=0,8247; а2=-0,0022; аэ=0,4103; а4=-0,0061; аз=0,0076.
Геолого-статистическая модель КИН для месторождений с высоковязкими нефтями Сурхандарьин-ского региона описывается следующим многофакторным уравнением:
КИН=0,0274+0,8247К-0,0022цн+0,4103 Кп-0,0061 S+0,0076Тж (7)
Необходимо отметить, что ранее в работе [16, а 21-23] по результатам многофакторного корреляционного анализа было получено следующее уравнение:
КИН = -13,568021 + 536,408140^« + 13.149389Тн - 0,72115 + 13,843205Кп + 0,672904йн + 1,677444К + 2,038242Рэ, (8)
где - показатель эффективности вытеснения, определяемая по характеристикам вытеснения нефти водой;
Тн - средний темп отбора нефти за весь период разработки (в процентах от начальных геологических запасов нефти);
йн - эффективная нефтенасыщенная толщина пласта;
Рэ - разница между начальным пластовым давлением и давлением насыщения нефти газом.
Модель КИН предложенная в виде многофакторного уравнения (8) не нашла широкого практического применения по следующим причинам:
• показатель эффективности вытеснения может быть определен по многочисленным характеристикам вытеснения нефти водой (к настоящему времени предложено более 100 модификаций зависимостей между накопленными отборами жидкости, нефти, водой и обводненностью), что приводит к различным, а в некоторых случаях несопоставимым величинам;
• средний темп отбора нефти менее информативный показатель, чем средний темп отбора жидкости, так как не учитывает доли воды в добываемой жидкости;
• использование разницы начального пластового давления и давления насыщения нефти газом не имеет физического смысла, поскольку высоковязкие нефти содержат небольшое количество растворенного газа.
Полученная геолого-статистическая модель по физической сущности не противоречит существующей теории разработки месторождений с высоковязкими нефтями и подтверждается геолого-промысловыми материалами.
Заключение
Численные эксперименты, проведенные по созданной геолого-статистической модели КИН показывает, что в зависимости от сочетания входящих в него факторов, имитирующих различные геолого-физические условия и системы разработки величина КИН объектов с высоковязкими нефтями изменяются в больших пределах от 0,1 до 0,4, что подтверждается фактическими данными длительно эксплуатируемых месторождений Сурхандарьинского региона.
Оценка доли влияния геологических и технологических факторов на величину КИН, рассчитанных для их средних значений показателей показывает, что эффективность разработки месторождений высоковязких нефтей во многом зависит от их геолого-физических условий -76,85 %, при этом подавляющим является влияние геологической неоднородности -28,12 % (рис. 3). Данный результат объясняет одну из причин низких величин, достигнутых на месторождениях КИН, поскольку реализация системы с объединением всех продуктивных пластов в единый объект разработки привело к увеличению послойной неоднородности и естественно к потери части извлекаемых запасов нефти. Достаточно высока и доля влияния на КИН фильтрационных свойств коллекторов (К=24,17 %) и вязкости пластовой нефти (Цн-23,96 %).
где: К — средняя проницаемость пласта; Цн — вязкость пластовой нефти; Кп —коэффициент песчанистости; S —плотность сетки скважин; Тж —средний темп отбора жидкости закачкой воды;
«+» — факторы, увеличивающие КИН; «-» — факторы, снижающие КИН.
Рисунок 3 Доля влияния геолого-физических и технологических факторов на величину коэффициента
извлечения высоковязких нефтей
Относительное низкое влияние на КИН технологических факторов (23,15 %) свидетельствует о том, что достичь высоких результатов за счет геолого-технологических мероприятий по уплотнению плотности сетки скважин и увеличению темпов отбора жидкости невозможно. На объектах исследования
декабрь, 2024 г.
основными направлениями увеличения КИН являются тепловые методы, приводящие к снижению вязкости и росту подвижности пластовой нефти. Эти методы требует экспериментальных исследований и технико-экономических расчетов.
Список литературы:
1. Байбаков Н.К., Гарушев А.Р., Антониади Д.Г., Ишханов В.Г. Термические методы добычи нефти в России и за рубежом. - М.: ВНИИОЭНГ, 2000. - 273 с.
2. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. - М.: Высшая школа, 2005. - 480 с.
3. Игамбердиева Л.З. Повышение эффективности добычи тяжелых и высоковязких нефтей : автореф. дис. ... д-ра философ. (PhD) по техн. наукам. -Ташкент: АО «УзЛИТИнефтгаз», 2022. - 44 с.
4. Каршиев А.Х. Повышение эффективности форсированного отбора жидкости на месторождениях с высоковязкой нефтью : автореф. дис. ... д-ра философ. (PhD) по техн. наукам.
5. Кррамбейн У., Кауфман М., Мак-Кеммон Р. Модели геологических процессов. - М.: Мир, 1973. - 150 с.
6. Макарова Н.В., Трофимек В.Я. Статистика в Excel. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 266 с.
7. Махмудов Н.Н., Каршиев А.Х., Агзамова С.А. Результаты сопоставления основных показателей разработки длительно эксплуатируемых нефтяных месторождений // Инновационная технология. - Карши. - 2013. - № 3. -С. 3-5.
8. Мирзаджанзаде А.Х., Степанова Г.С. Математическая теория эксперимента в добыче нефти и газа. - М.: Недра, 1977. - 228 с.
9. Назаров У.С. Cтратегия развития нефтегазовой отрасли // Узбекский журнал нефти и газа. - Ташкент. - 2010. -№ 2. - С. 3-5.
10. Назаров У.С., Игамбердиева Л.З., Махмудов Ф.М. Перспективы совершенствования систем разработки и до-разработки нефтяных месторождений Сурхандарьинского региона // Узбекский журнал нефти и газа. - Ташкент. - 2013. - № 2. - С. 53-59.
11. Назаров У.С., Махмудов Ф.М., Игамбердиева Л.З. К стратегии инновационной деятельности при разработке месторождений нефти Узбекистана // Узбекский журнал нефти и газа. - Ташкент. - 2013. - Вып. - С. 128-135.
12. Обзор современных методов повышения нефтеотдачи пласта [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://tegaz.ru/company/press/407#5 (дата обращения: 09.12.2023).
13. Agzamov A., Zakirov A., Igamberdiyeva l. Agzamova S. Rheological properties of polymer solutions and ways toimprove the officiency of development of high-viscosity oil fields in Uzbekistan // E3S Web of conferences. -2024. - Vol. 497. - 01024 https://doi.org/10.1051/e3sconf/202449701024.
14. Alboudwarej H., Felix J., Taylor S., Badry R., Bremner C., Brough B. La importancia del petroleo pesado // Oilfield review. - 2006. - № 2 (18). - C. 38-58.
15. Igamberdiyeva L.Z. Some aspects of field development Surkhandarya region, considering the generalization of the experience of their development // International Journal of Advanced Research in Science, Engineering and Technology. - Vol. 9. - Iss. 1. - 2022. - Pp. 18858-18866.
16. Loginova M.Ye., Chetvertnova J.A., Shammazov A.M., Movsumzade E.M., Tivns N.S. Optimization of concentrations of drilling reagents based on gums using mathematical modeling methods // Petrolium Engineering. - 2023. -Vol. 21. - №1. -Fp. 6-14.
17. Vapor para la industria del petroleo y el gas | clayton-Clayton of Belgium [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://claytonsteam. Com/es-ES/industry/oil-gas (датаобращения: 09.12.2023).
18. Venezolana PDVSA incia pryecto para recobrar 20pct de de reservas de Faja Del Orinoco Reuters [Электронный ресурс]. - Режим доступа: URL:https://www.reuters.com/article/negocios-petroleo-venezuela-faja-idLTASIE9BA03O20131211/ (дата обращения: 09.12.2023).
