• / 4
  • 下载费用:5 下载币  

新场气田沙溪庙组气藏单井产能预测

关 键 词:
气田 沙溪庙组气藏单井 产能 预测
资源描述:
·34· 钻 采 工 艺 009年5月 009 新场气田沙溪庙组气藏单井产能预测 蔡左花 ,匡建超 ,曾剑毅 ,庞河清 ,黄建红 (1成都理工大学能源学院2成都理工大学商学院) 蔡左花等.新场气田沙溪庙组气藏单井产能预测.钻采工艺,2009,32(3):34—37 摘要:川西新场气田沙溪庙组气藏是典型的致密低渗透碎屑岩气藏,气藏储量丰富,可单井产能却很低。 产能预测是编制气田开发规划部署、进行开发方案设计、开发动态分析、气井配产及开发方案调整的重要内容,但 迄今为止,致密低渗储层的产能预测却仍是当下公认难点问题。针对沙溪庙组特定的地质特征,本文采用了最佳 子集及过最佳子集模型运算,获得与储层产能相关性最好的6个特征参数 (分别是 、,、,、 ),再用测结果是绝对误差最大为 0.98,最小为0.008,平均为0.036,相对误差最大为5.36%,最小为0.805%,平均为2.85%,说明所构建的基于最 佳子集及以用于同类储层的产能预测。 关键词:新场气田;沙溪庙组气藏;产能预测;最佳子集;神经网络 中图分类号:3 2.1 文献标识码:A 0.3969/j.006—768X.2009.03.012 产能预测是编制气田开发规划部署、进行开发 方案设计、开发动态分析、气井配产及开发方案调整 的重要内容。目前,综合利用测井和地质特征参数 进行产能预测… 的方法主要有:模糊数学、主成 分分析法、神经网络等。这些方法与传统的用单一 测井参数预测产能相比进步了不少,但也各自存在 自身的不足。针对新场沙溪庙组的非常规储层特 征,本文采用了最佳子集和行储层产能预测。最佳子集作为模型的前置模型主要用于优选参数,网络模型与最佳子集模型相结合能起到降低变量 维数,更好地提高储层产能预测的精度。 一、产能预测的数学模型 1.最佳子集原理 最佳子集回归(t 是将全部自变量按所有不同的排列与因变量建立全 部可能的回归方程,从所有可能的回归方程中确定 一个效果最好的子集回归。测,效果良好 。、 。笔者将其引入气井产能预 测,用于挑选与气井产能密切相关的静态参数,通过 计算分析发现该方法能够有效的消除冗余信息对产 能预测精度的影响。其基本原理参见文献 和文 献 。 2. 一种前向多层网络,它利用误 差反相传播算法对网络进行训练。由于结构简单, 可调参数多,训练算法多,可操作性好,到了广泛的应用 J,但,如全局优选能力差、收敛速度慢、隐含层神经元 节点个数难以确定等。针对这些缺陷,许多学者对 出了许多进算法,传算法 (基于生物自然选择和群体遗传机理而形成 的一种全局搜索方法。利用来优化A— 以有效的解决速度慢等缺点。基于遗传算法的人工神经网络的 基本原理,就是利用值进行全局优化学习,以获取最佳的网络结构。 。 3.基于最佳子集的最佳子集理论与以最佳子集作为前置系统,再根据最佳子集预处理 后的信息结构,构建两者取长补短,这种模型具备两个显著优点:①利用 收稿日期:2008—12—12;修回日期:2009—05—06 作者简介:蔡左花(1982一),成都理工大学硕士研究生,研究方向为油气田开发地质。地址:(610059)四川成都二仙桥成都理工大学能 源学院2007级油气田开发地质,电话:(028)66161363,E—26.32卷第3期 o.3 钻 采 工 艺 35· 最佳子集对数据进行预处理,提取反映产能的特征 参数,而且消除冗余信息,使的数据大大减少,提高了系统的速度;②把有全局收缩能力强、 收敛速度快、拟合精度高、泛法能力强等优点,它与 最佳子集模型相结合能起到降低变量维数,更好地 提高储层产能预测的精度。 二、沙溪庙组气藏单井产能预测 1.气田概况 新场气田的区域位置处于川西坳陷中段绵竹一 盐亭北东东向燕山期大隆起带的中部,其南、北分别 为彭县向斜和梓潼向斜。新场构造是一个向东倾没 的鼻状背斜,西邻孝泉背斜,东连青岗嘴、合兴场南 北向构造,总体呈西高东低,南陡北缓的不对称分 布。上沙溪庙气藏为新场气田主力气藏,由4套 (A,,C)砂体构成,气藏埋藏深度2 000~ 2 500 m,4套砂体发育厚度为15~20 广、含气性较好的砂岩储层。 储层特征 卜【13]总体上表现为致密的块状岩, 储集岩成分以石英为主,平均含量46.79%,长石、 岩屑次之,平均含量分别为28.86%、24.35%。砂 体的基质孔隙度介于1.08%~17.07%,平均孔隙 度为9.69%,各井的主峰位都在8%一11%之间。 渗透率介于(O.01~0.98)×10。。 m ,平均渗透率 为0.161×10地面条件),有效渗透率0.067 ×10~ m 。按致密砂岩气藏储层分类属中一低孔 隙度、致密储层类型。 2.产能预测的特征参数选取 影响产能的因素很多,在进行产能预测时,首先 应该提取特征参数以明确那些因素对产能起主要作 用。本次研究利用最佳子集模型分析影响新场气田 上沙溪庙组气藏单井产能的主要参数。用已测试的 33个样本数据作为输入变量,输入如下10个预测 变量和1个响应变量: 、 、Ac、s、 ,、、1、 F’和产能(响应变量),通过最佳子集模型运算处 理,获得19个方案,通过比较分析列出其中具有代 表性的5个方案,见表1。 表1 最佳子集优选参数结果表 方案 R (%) R (调整) p S R 94.4 93.6 9.O 0.2 、/ 一 一 一 一 、/ 、/ 、v/ 2 95.0 94.0 7.7 0.20554 一 一 、/ 、/ —- 一 、/ 、/ 、/ 3 95.7 94.7 7.2 0.19350 一 、/ 、/ 、/ 一 一 、/ 、/ 、/ 4 95.8 94.6 6.7 0.19446 、/ 、/ 、/ 、/ 一 一 、/ 、/ 、/ 5 96.0 94.6 7.8 0.19466 一 、/ 、/ 、/ 、/ 、/ 、/ 、/ 、/ 即相关系数,一般而言,尺 越大,模型与数据 拟合得越好。调整 只有在新项对模型的改进偶 然比预期的更多时,其值才会增大,反之,它将减小。 明 模型在估计真实回归系数和预测未来响应时比较精 确且无偏倚。其值越小,方程对响应的预测越好。比较分析表1 中的5个方案,当变量增加到7个、8个时,调整的 。没有增加,表明增加的该变量未偶然比预期更多 地改进模型,因此方案4、5不是最优方案。方案3 的 值(95.7)较大,p(7.2)最接近预测 变量数加上常量数(7),.9350)也最小。经 综合考虑,方案3为最优方案。因此,选择( ,,、△尺、F 、 这6个参数作为储层产能预测的特征 参数。 3.产能预测模型建立 利用取33个样本 数据中的23个样本数据作为模型的学习样本,进行 网络训练,通过不断的迭代、修改神经元之间的连接 权值,使网络的实际输出逐渐逼近期望输出,当误差 达到了容许程度时,训练结束,基于的储层产能预测模型构建成功。所建模型主要用 于无动态资料井的产能预测,因此,进行样本训练 时,各井参数均为静态参数,主要是测井所解释的结 果。这样,只知道静态参数,即可对储层产能进行预 测。进行样本训练的各井参数见表2。 4.模型检验及未测试单井产能预测 4.1模型检验 为了确定所建模型的正确性,在此对模型进行 检验。将表2中剩余1测模型进行产能预测。由检验结果可知,产能预 测的绝对误差最大值为0.98,最小值为0.008,平均 值为0.036,相对误差最大值为5.36%,最小值为 0.805%,平均值为2.85%,说明所构建的P ·36· 钻 采 工 艺 009年5月 009 神经网络储层产能预测模型预测结果理想,可用于 该区同类储层的产能预测。 表2 已知样本参数输入汇总表 井号 层位 (%) ~s/(%) △尺(然产能(10 m /d) 8.648 112.56 0.038 8 0.1862 21 0.2431 9.871 120.62 0.032 1 0.134208 15.6 1.5648 9.463 111.25 0.067 5 2.253277 251 1.3 A 9.056 169.06 O.02 8 0.14064 22.9 0.1533 8.24 16.86 0.046 5 0.07452 1.26 0.2607 : : ● ● 9.871 134.26 0.053 4 0.016324 2.2l O.515 8.648 86.94 0.033 O 0..6 0.1801 10.69 142.27 0.044 3 O.18942 26.3 O.57l 9.463 132.36 0. 0.02795 3.72 0.1936 8.648 142.47 0.022 1 0.01155 1.61 0.0507 注:.3048m。 为了检验所构建的能预测精度高的特点,研究中还用了多元回归和 行储层产能预 测,采用了平均绝对误差和标准误差作为模型评价 标准,其结果见表3。 表3三种预测误差对比表 预测方法 平均绝对误差 标准误差 多元回归 0.08454 0.24152 .06875 0.21124 .03600 0.172414 通过三种预测方法对比可以看出由P 神经网络模型得到的预测结果具有显著优势。由表 3知,利用与实际测试产能结果有较好的吻合性,绝对误差 的平均值为0.036×10 1d,相对误差的平均值为 2.850%。表明用现场产能预测的精度要求,可用于未知产能气井 的产能预测。 4.2未测试单井产能预测 利用未测试井层的特征参数,采用已建立的最 佳子集模型和行储层产 能预测,预测结果见表4。 表4 未测试井层产能预测结果 井号 层位 (%) ac((%) R(预测产能(10 m /d) 11.3 248.47 0.113 4.86 3621 2.4852 9 263.6 0.147 15 12.1O 3193 2.2451 10.28 154.42 0.070 5 4.72 730 1.6584 10.28 235 0.074 5 3.48 818 1.6845 8.648 87.69 0.025 4 0.07 6.5 0.2154 9.463 27.31 0.081 5 0.05 1.39 0.5012 9,056 103.51 0.055 6 0.09 8.9 0.3354 9.463 187.91 0.094 2 0.44 83.8 1.2123 8.648 122.29 O. O.15 18.1 0.3452 B 8.648 149.02 0.085 3 2.64 393 1.1258 注:1.3048 把产能预测结果与气藏储层地质特征对比发 现,高产层一般对应裂缝发育层段,中产层对应裂缝 较发育层段,而低产层对应裂缝不发育层段。这与 气藏储层属于典型致密低渗透碎屑岩的整体特征吻 第32卷 2 第3期 钻 采 工 艺 37· 合。但也有少数井例外,如缝相对较发育但预测产能较低,主要因 为在于这两口井为不完善井,表皮污染还未解除。 三、结论 (1)用最佳子集方法优选出与产能相关性高的 变量作为特征参数,从而,进一步提高产能预测模型 的运算速度和预测精度。 (2)优点,具有全局优化能力强、收敛速度快、拟合精 度高、泛法能力强等优点。 (3)最佳子集回归及新场气田沙溪庙组气藏单井产能预测中取得较好 的效果,是一种较好的预测产能的方法。 参考文献 [1]黄天虎,段永刚.气井产能预测综述[J].石油地质与工 程,2007,21(2):43—43. [2]匡建超,童孝华.川西坳陷致密碎屑岩储层产能预测方 法研究[J].矿物岩石,1994,14(4):85—88. [3]匡建超,邓少云.致密碎屑岩储层裂缝和产能预测的单 井建模一以].矿物岩石, 2001,20(2):62—65. [4]汤子东,奚秀芬 郑世芳.利用最优子集回归作鲁南夏 季降水量预报[J].山东气象,1997,68(2):15—17. [5]万金日,何下江,李世华.用一次最佳子集回归作晴雨 预报[J].广东气象,1999:3—6. [6]姚棣荣,王怡红.一次预报最佳子集回归及其应用[J]. 科技通报,2001,17(4):12—13. [7]普布卓玛,周振波.最优子集在高原短期预测中的应用 [J].西藏科技,2000,92(5):51—55. [8]葛哲学,孙志强.神经网络理论与M].北京:电子工业出版社,2007:99—104. [9]许敏,赵粉霞.神经网络法在气井产能预测中的应用 [J].天然气工业,2002,20(3):74—75. [10]杨宇,康毅力,等.能预测中的应用[J].油气地质与采收率,2006,13 (6):85—85. [11]张银德,匡建超,曾剑毅.基于粒子群算法的模糊优选 神经网络储层识别模型[J].物探化探计算技术,2008, 30(3):202—204. [12]匡建超,张哨楠.塔河1号油田三叠系下油组储层早期 开发地质特征研究[J].钻采工艺,20O(4):72— 73. ‘ [13]王雨生.新场上沙溪庙组藏储层特征及开发策略 [J].试采技术,2005,26(1):29—29. (编辑:黄晓川) (上接第22页)1.80 然气无阻流量为160 ×10 m /d,试采中强采气,以至于时过不久水淹缝 洞型气藏。新856井钻穿新851井须二段缝洞系统 堵塞带,天然气无阻流量大于100 x 10 m。/d,须二 段缝洞系统规模近于川中磨76井。新856井目前 采气量约为40×10 m /产小量水。应引 起高度重视,降低和控制天然气产量,保压在于推迟 见水期或降低水产量,避免底边水非正常推进,达到 地层泄流与地面采气平衡。有必要借鉴中国石油西 南油气田公司川南的自2井缝洞型气藏的采气经验。 四、结束语 (1)部分新区域或新层系钻探的重大发现井, 迫于工程技术的缺陷,导致井控失控严重险情的发 生,或因潜在着工程险情,以至于采取压井~封井作 业。中国石油天然气集团公司川庆钻探工程公司拥 有成熟的压井一封井技术实力,是国内制服险情的 技术后盾。 (2)再现勘探地质重大发现,定向钻接替井有 多种方式,一次性同井场移动井位钻定向接替井,其 技术水平和经济效益很高,对钻井队伍的技术素质 要求也很高。中国石化相继钻成功新851井和清溪 1井的接替井,均使勘探地质重大发现再现,将为国 内钻接替井提供重要的技术支撑。 (3)钻再现重大发现的接替井,与钻常规的工 程故障接替井不完全一样,需要有全面的技术配套, 涉及到钻采专业技术边沿新领域。本文中的配套技 术探讨,有助于广开思路技术创新,适应钻接替井工 程技术服务的新需求。 参考文献 林辉.毛坝场构造二叠系长兴组气藏特征[J].岩性油 气藏,2008,20(4):80—85. 吴月先.新场气田蓬莱镇组气藏×P 井加砂压裂效果 解析数模[J].石油钻探技术,2005,33(1):55—57. 向丽.新场气田上沙气藏压裂开发评井选层研究[J]. 钻采工艺,2008,31(1):74—76. 钟水清,熊继有,孟英峰,等.我国21世纪天然气商机 研究及其展望[J].钻采工艺,2008,30(5):93—98. 钟水清.我国2].钻采 工艺,2005,28(3):93—95. 钟水清,张高信.我国石油天然气开发现状及其发展方 向[J].中国能源,1993(11):17—21. (编辑:黄跷川) 1』]J]J]{ 二_
展开阅读全文
  石油文库所有资源均是用户自行上传分享,仅供网友学习交流,未经上传用户书面授权,请勿作他用。
0条评论

还可以输入200字符

暂无评论,赶快抢占沙发吧。

关于本文
本文标题:新场气田沙溪庙组气藏单井产能预测
链接地址:http://www.oilwenku.com/p-18794.html
关于我们 - 网站声明 - 网站地图 - 资源地图 - 友情链接 - 网站客服客服 - 联系我们
copyright@ 2016-2020 石油文库网站版权所有
经营许可证编号:川B2-20120048,ICP备案号:蜀ICP备11026253号-10号
收起
展开