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超低渗透储层产能主要影响因素确定方法研究

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渗透 产能 主要 影响 因素 确定 方法 研究
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第00o.30 010@2010 油技术超低渗透储层产能主要影响因素确定方法研究黄 力 何顺利 张小霞 门成全(中国石油大学石油工程学院海外研究所,北京102249)摘要超低渗透储层由于其地质因素复杂,产能变化大,影响产能预测的因素众多,因而产能预测难度大。针对这一问题,基于达西产量公式和储层产能的理论公式,以鄂尔多斯盆地延长组长6超低渗透砂岩储层31口井的数据为基础,首先对测井和压裂数据进行统计。确定了影响产能的后分别运用灰度关联、逐步回归分析、主成分方法选取主要影响因素;最后综合比较三种方法得出影响这类储层油井产能的主要因素。结果表明影响这类储层油井产能的主要因素不仅包含储层的物性参数:有效厚度、孔隙性,还包括电性因素:电阻率和自然伽马,以及压裂因素米加砂量。选择主要因素进行分析,可以使问题大大地简化,为该类储层影响因素的确定提供依据。关键词超低渗透储层 油井产能 灰度关联 逐步回归分析 主成分分析中图法分类号文献标志码低渗储层,具有非均质性严重、产能低、不压裂没有产能等特点。因此,其产能预测具有较大的复杂性和非线性的特点,故常规的产能预测模型,存在着很大的误差,在实际应中受到极大限制。因而确定主要影响因素准确性是产能预测准确与否的关键…。井稳产后的产量和压差符合平面径向流产量公式 Q=瓦丽)式(1)中:.428 7×102);0。3日为油层有效厚度(m);△/z。为原油黏度(s);卢。为原油2010年7月23日收到第一作者简介:黄力,男,中国石油大学(北京)石油天然气工程学院油气田开发专业研究生,研究方向:油气田开发。my·63.积系数,无因次;r。为油井供油半径(m);~为油井半径(m);因次。通常,把单位压差下每米采油指数定义为储层的产能,即 L=卫=瓦丽丽)“ p私。lg(r。/r。+S) ”7由式(2)可以看出,储层产能除了与原油性质、供油半径等因素有关外,还与储层性质有密切的关系‘2|。2影响油井产能的因素的选取目前国内外在产能预测的方法主要沿着两条思路进行,一种是在单井的钻井工程、完井工程研究的基础上,基于单井流体渗流规律,进行单井的产能数值模拟研究,建立产能预测的数值模型【3_5】。第二种研究思路是探讨产能的地质控制因素,从岩性、物性、储层非均质性和含油性等多方面探讨对产能的控制,并从测井上提炼反映这些地质参数的测井参数,进而利用测井数据评价和预测储层的产能…。在实际生产中,外部环境条件和油气性能等都万方数据30期 黄力,等:超低渗透储层产能主要影响因素确定方法研究 7409是相对固定不变的,此时,油气储层的自身性质将对储层的产能高低产生决定性的影响。鄂尔多斯盆地延长组长6超低渗透砂岩储层典型实例之一,研究工区油层渗透率为(0.189)×10~“m。。本文通过对经证实的31口油井进行统计分析,计算了米采油指数,并整理了反映储层参数的测井响应值和反映压裂影响的10个因素:有效厚度、孔隙度、渗透率、油相饱和度、伽马、泥质含量、声波时差、压裂排量、米加沙量。3单因素对油井产能的影响单因素与米采油指数的线性相关性可通过计算公式恰好是矩的乘积形式,所以也称为动差乘积相关系数"J。油层厚度、地层渗透率、电阻率、声波时差、孔隙度等单参数与米采油指数之间的线性相关性分析如表l。结果表明,表征线性相关性的相关系数差异极大,尤其是地层渗透率、泥质含量和油相饱和度表现出几乎没关系。这说明对于非均质很强的超低渗透油藏来讲,油层岩、电性单因素对油井产能影响是很弱的。表1各因素的井产能主要影响因素的确定方法油井生产是多要素的复杂系统,在进行系统分析时,多变量问题是经常会遇到的。变量太多,无疑会增加分析问题的难度与复杂性,下面运用三种方法确定主要的影响因素。4.1灰色关联度分析以初始产能为参考数列,以对产能有影响的油藏地质参数和生产指标为因素数列,采用灰色关联分析的方法喁’91对影响参数的重要性进行排序分析,并计算出各影响参数的权重。灰度关联法主要步骤如下:4.1.1参数的标准化处理X'毛 ㈩i=l,2,…,Ⅳ;歹=l,2,…,;。分别为在第-『个参考参数中的最大值和最小值。4.1.2计算灰关联系数fi(k)=[ Xo(k)一X;(k)l+P %(k)一Xi(k)1]×[)一)I+P ma.x Xo(k)一Xi(k)1]以(4)式(4)中:值区间为[0,1],在此取P=O.1;K=l,2,…,Ⅳ为数据中某一点。4.1.3计算灰关联度将每一比较数列在各点的关联系数集中在一个值上,这一数值就是灰关联度:%=÷∑玉(后) (5)%2 i乙‘j 4.1.4关联序.将灰关联度因素数列的关联序,就是各因素对参考指标影响的重要性排序。4.1.5计算各影响因素的权重在计算出灰关联度的基础上,对每一因素求其权重,权重的计算方法是:权重(W)=每一因素的关联度/各项因素总的关联度。根据公式(3)对原始数据参数归一化处理,然后利用灰色关联法由公式(4)计算得到各影响因素的关联系数,见表2。表2各影响因素的关联系数和权重表耘(蟠fl!ig,m,嚣翥薰嬲未嚣·即影响压裂井产能因素的主次顺序为储层有效厚度>储层孔隙度>射孔段电阻率>万方数据74学技术与工程 10卷自然伽马>压裂层米加砂量>声波时差>射孔段泥质含量>储层渗透率>施工排量>储层含油饱和度。4.2逐步回归分析法在自变量很多时,其中有的因素可能对应变量的影响不是很大,而且自变量之间可能不完全相互独立的,可能有种种相互作用关系。在这种情况下可用逐步回归分析,进行髫因子的筛选,这样建立的多元回归模型预测效果会更好【l 0’11 J。逐步回归分析的实施过程是每一步都要对已引入回归方程的变量计算其偏回归平方和,然后选一个偏回归平方和最小的变量,在预先给定的果显著则该变量不必从回归方程中剔除,这时方程中其它的几个变量也都不需要剔除。相反,如果不显著,则该变量要剔除,然后按偏回归平方和由小到大地依次对方程中其它变量进行对留的都是显著的。接着再对未引入回归方程中的变量分别计算其偏回归平方和,并选其中偏回归平方和最大的一个变量,同样在给定果显著则将该变量引入回归方程,这一过程一直继续下去,直到在回归方程中的变量都不能剔除而又无新变量可以引入时为止,这时逐步回归过程结束。具体步骤为:使用显著性值为0.15川.20。把数据输入表中看出,过程一共运行了三步,结果10个因素只进入了三个因素,依次为:孔隙度、米加砂量、有效厚度。回归的模型为.156母+0.429形_s+0.01763(6)式(6)中:母为孔隙度,f;耽为米加沙量,m3/m;日有效厚度,m。孑1玎耋㈠;吨)2击毫(矿训㈠;叫);由耋(耘吲‰;_)赫杂曩鬃※霹甍图1逐步线性回归方程预测产量与实际产量对比图用此方程计算出的预测产量与实际产量作出关系图(图1),可以看出预测模型高度显著,预测准确度相对较高,在进行快速预测时建议使用。经上述分析,影响产能的主要因素为孔隙度、米加砂量、有效厚度。4.3主成分分析法主成分分析法的基本思想是:把原来各个指标化为可数的几个互不相关(或相互独立)的综合指标的一种方法,可以达到数据化简、揭示变量之间的关系和进行统计分类解释的目的。设实测了,1个先计算样本的平均值与样本的协阵。样本的平均值的公式为1亡吃)(勉爿:)由耋(勉噍)2;击耋(%.i:P)(勉吲茹一%由砉(%‘)(嗥刮击耋(矿和刮;上n 1÷i=1(%一耳)(7)万方数据30期 黄力,等:超低渗透储层产能主要影响因素确定方法研究再求方程的^Q=l∑肿一9)^的最大根A。与次大根A:,即矩阵∑的最大特征根与次大特征根,设为A。与A:。再计算/1.个二主成分量,得出:(10)将/1,个二维点(气i,勉),i=l,2,…,n,点在平面直角坐标系中。到此数学计算已经完成,下一步结合专业知识进行目测,将直角坐标系中距离近者归为一类,共聚多少类视具体情况而定。本例计算过程如下:墨兰塑茎至墼墨因素槲/佃懈11-m/m。r./m/m,臀攀激泥互/% /%和度/% %一::、‘:一.、掣一、嚣-.000¨睨76嘲一圳∞0.232—0.1棚一O.252怒o.192 1.000一O.126一o.443.o.212_o.171 0.302一o.獬O.拍.036紫:一O.076叭o.12弼0.288 530.263噤o.168—0.3011.000 o.006 0.308川9l o.779—0.088—0.009紫一0.068.12l 0.006 1.000—0.04381舢酯溅一o.∞川,53 0.308一o.043-.466 0.1显一O.235需川06 0.3位圳3891…….000一声速/(p.s·o.232—0.268 ."/79l 0.46663 1.0009987量/(o.149 0.265—0.153—0.088一o.221 0.132 o.117—0.099 1.000 )米加砂O.252 0.036 0.263—0.009—0.166—0.235 0.126—0.087 0.262 1.000m。。1L.......。——————————..——一...——————4.3.1指标数据标准化因为各参数有量纲,为了消除量纲的影响,运用解出相关系数矩阵如表3。4.3.2指标之间的相关性判定在影响低渗透油藏油井产量的主要因素中,电阻率参数是测井资料综合解释中的重要指标之一,同时反映油层性质与产能贡献间的关系,从表3可看出,电阻率与含油饱和度相关系数为O.553,孔隙度与声波时差相关系数为0.779,存在着显著相关性。4.3.2确定主成分个数由相关系数矩阵计算特征值,以及各个主成分的贡献率与累计贡献率(表4)。主成分个数提取原则为主成分对应的特征值大于为特征值被看成是表示主成分影响力度大小的指标,如果特征值小于l,说明该主成分的解释力度还不如直接引入一个原变量解释力度大。襄4主成分、特征值、贡献率、累积贡献率表初始特征值 提取特征值臁特征值兹比勰 特征值兹比翟4.3.4主成分分析从表4可以看出,前6个主成分的累计贡献率才达85.973%,其中的原因是选择的因素在一般情况下都会对产能产生比较大影响,故不能只提取一两个因素就能代表超低渗储层的产能。从表5中可看出各因素在主成分的权重绝对值的大小,第一成分上油相饱和度占的比重最大,与电阻率存在较大的相关性,电阻率也为主要因素;第二成分上自然儿32=矗二嘻石茗口o,∑k,∑b==幺幺口口==¨孔学技术与工程 10卷伽马占的比重最大;在第三成分上声波时差占的比重较大,由于孔隙度与声波时差有较强的相关性,孔隙度也为主要因素;在第四成分上米加砂量占的比重较大。以上分析,主成分分析法确定的主要因素为油相饱和度、电阻率、伽马、声波时差、孔隙度、米加沙量。表5主要因素权重分布因素 主成分井产能主要影响冈素的确定由于每种方法有各自优缺点,综合以上三种得出表6。表6主要因素表以至少出现两次的因素为依据,主要因素为有效厚度、自然伽马、电阻率、孔隙度、米加砂量。其中孔隙度和米加砂量出现了三次,表明压裂对超低渗的产能影响非常大。6结论和认识(1)对于非均质很强的超低渗透油藏来讲,油层岩、电性单因素对油井产能影响是很弱的。因此单因素方法不能准确预测超低渗透产能。(2)灰色关联法确定的影响压裂井产能因素的主次顺序为:储层有效厚度>储层孔隙度>射孔段电阻率>自然伽马>压裂层米加砂量>声波时差>射孔段泥质含量>储层渗透率>施工排量>储层含油饱和度。(3)逐步回归法确定的影响产能的主要因素为孔隙度、米加砂量、有效厚度,得到的回归的模型适用于快速预测产能。(4)主成分分析法确定的主要因素为油相饱和度、电阻率、伽马、声波时差、孔隙度、米加砂量。(5)综合根据以上三种方法,影响鄂尔多斯盆地延长组超低渗透砂岩储层主要物性因素为孔隙度、有效厚度,主要电性因素为电阻率、自然伽马,压裂因素为米加砂量。可以看出孔隙度和米加砂量都是比较重要的影响的因素,在产能预测时不能忽略。本文为该类储层影响因素的选取提供了依据,避免因选择参数不当而增加的产能预测模型的复杂性。选择主要因素进行分析,可以使问题大大简化。参考文献甲清,高勇.产能预测、试井设计参数优选方法.大庆石油地质与开发,2006;25(3):50—5向红,宋子齐.利用测井资料预测克拉玛依油田八区克上组油层产能.石油地球物理勘探。2001;35(3):285子齐。吴少渡.灰色关联分析在辽河小洼油田储层油气产能评价中的应用.测井技术.2001;25(2):1 19—1224王瑞飞,陈明强,孙卫.鄂尔多斯盆地延长组超低渗透砂岩储层微观孔隙结构特征研究.地质论评,2008;54(2):270形介质低渗透油藏的产能分析.特种油气藏,2002;9(4):33—376葛百成.文政,郑建东.利用测井资料预测油层自然产能的评万方数据30期 黄力,等:超低渗透储层产能主要影响因素确定方法研究 7413价方法.大庆石油地质与开发。2003;22(1):54—567周义苍,赫孝良.数学建模实验.西安:西安交通大学出版社,1999:83色系统(社会,经济).北京:国防工业出版社,1985:糊数学实用集粹.北京:中国建筑工业出版社,1991:356—.363曼玉,徐浩.高含水期采出程度影响因索分析及定量计算——以大庆油田萨中开发区为例.油气地质与采收率,2010;17(1):62—63志成,刘月田,陈方园.改进的聚类法在水平井产能预测中的应用.石油地质与工程,2009;23(5):60—63of i,咖|02249,P.R.to of in t is to at of of of 0 of by of of 11 of t is of t be he tO an 黄力, 何顺利, 张小霞, 门成全, i, 中国石油大学石油工程学院海外研究所,北京,102249刊名: 科学技术与工程英文刊名: (期): 2010,10(30)参考文献(11条)甲清;高勇 产能预测、试井设计参数优选方法[期刊论文]006(03)向红;宋子齐 利用测井资料预测克拉玛依油田八区克上组油层产能[期刊论文]3)子齐;吴少波 灰色关联分析在辽河小洼油田储层油气产能评价中的应用[期刊论文]2)明强;孙卫 鄂尔多斯盆地延长组超低渗透砂岩储层微观孔隙结构特征研究[期刊论文]2)形介质低渗透油藏的产能分析[期刊论文]002(04)政;郑建东 利用测井资料预测油层自然产能的评价方法[期刊论文]003(01)孝良 数学建模实验 色系统(社会,经济) 糊数学实用集粹 曼玉;徐浩 高含水期采出程度影响因素分析及定量计算刊论文]010(01)月田;陈方园 改进的聚类法在水平井产能预测中的应用[期刊论文]009(05)本文读者也读过(10条)1. 部岩体水热弱化修正及其因素确定方法[期刊论文]6(23)2. 棚深层系低渗透储层产能预测方法及应用[期刊论文]2(6)3. 游用海定级因素确定及量化研究[期刊论文]2(1)4. 尔多斯盆地上古生界气藏产能差异探讨[期刊论文]7(12)5. 层油气产能的灰色理论预测方法[期刊论文]1(10)6. 庆超低渗砂岩储层可动流体实验[期刊论文]8(16)7. 刘亮 养猪户如何确定赢利模式[期刊论文]学养殖)2008(10)8. 张风生 如何确定高效养猪模式[期刊论文]9)9. 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