一种新的产能因子法在海上油田产能预测中的应用_杨楷乐.pdf

ISSN 1008-9446CN13-1265/TE承 德 石 油 高 等 专 科 学 校 学 报Journal of Chengde Petroleum College第 25 卷第 3 期,2023 年 6 月Vol.25,No.3,Jun.2023一种新的产能因子法在海上油田产能预测中的应用杨楷乐,向耀权(中海石油(中国)有限公司海南分公司,海南海口 570300)摘要:影响油层产能的因素是多方面的,理论公式等常规产能预测方法,只考虑渗透率、黏度等参数的影响,在产能预测中存在较大误差。对于海上油田,测试资料较少但测井资料较为丰富,采用灰色关联分析多个参数对产能的影响程度,优选主要影响参数,构建新的产能因子。基于北部湾区域 LSG 组产能资料和新的产能因子方法,编制多元回归 VBA 程序,建立北部湾区域 LSG 组产能经验公式图版,该图版在实际油井产能预测中效果较好,与常规方法相比,预测误差由 30%降为 13%。关键词:新产能因子;灰色关联法;多元回归;产能经验公式中图分类号:TE532文献标志码:B文章编号:1008-9446(2023)03-0006-04Application of New Productivity Factor Method inProductivity Forecast of Offshore OilfieldsYANG Kai-le,XIANG Yao-quan(CNOOC Hainan Branch,Haikou 570300,Hainan,China)Abstract:Oil productivity can be influenced by many factors.Conventional productivity forecastmethods like theoretical equation only consider the affection of parameters,such as permeability andviscosity,but these methods cause big errors in productivity forecast.The offshore oilfields have fewDST data but rich logging data.Gray correlative method can analyze the influence of many parame-ters on productivity.By optimizing the main parameters,a new productivity factor is set up.Basedon productivity data in North Gulf zone and the new productivity factor method,the productivity em-pirical formula plate of LSG layer in North Gulf zone is set up by programming VBA procedure ofmultiple regression method.Good effect has been achieved by using the new productivity plate,com-pared with conventional methods,the errors in forecast is reduced from 30%to 13%.Key words:new productivity factor;gray correlative method;multiple regression method;produc-tivity empirical formula收稿日期:2022-01-23第一作者简介:杨楷乐(1988-),男,广东潮安人,主要从事油气田评价工作,E-mail:yangkl3 。1前言海上油田受限设施和场地,产能测试特别是探井的 DST 测试成本较高,只能针对部分重点井或疑难井进行产能测试,未测试井产能存在较大的不确定性。海上油田产能受到渗透率、孔隙度、地层原油黏度等多方面因素的影响,单一因素难以准确反映产能的变化。常用的理论公式(1)只描述渗透率、黏度等一个或几个因素对产能的影响,同时受限于海上资料的有限性,多数井难以提供有效渗透率等参数,基于测井资料、测压资料进行产能预测,预测误差较大(20%40%,平均 30%)。Jos=0.543ln(Re+rw)+SK有效地层(1)DOI:10.13377/ki.jcpc.2023.03.019杨楷乐,等:一种新的产能因子法在海上油田产能预测中的应用式中,Jos为比采油指数,m3/(dMPam);地层为地层条件下原油黏度,mPas;Re为泄油半径,m;rw为井筒半径,m;S 为机械表皮系数;K有效为有效渗透率,mD。针对海上油田测井资料丰富但产能测试资料较少的实际,基于已有的产能测试数据,首先定性分析测井参数、地质参数对产能的影响,然后利用灰色关联法1定量分析并优选产能主要影响因素,在此基础上构建一种新的产能因子,利用多元回归法建立海上油田北部湾区域 LSG 组产能经验公式图版。2产能因子构建2.1北部湾区域 LSG 组产能影响因素分析北部湾区域 LSG 组已经进行产能测试的油井共 50 口,共获取 83 个有效产能资料数据,有压力恢复的数据不足 40 个,LSG 组以中低渗储层为主,比采油指数为(0.10 37.87)m3/(dMPam)。不同参数对测试产能的影响差异较大,具体表现为:渗透率对产能影响:根据测量方法的不同,可分为测井渗透率(K测井)和试井渗透率(K试井),相对于测井渗透率只能描述井眼附近的储层渗流能力,试井渗透率能够更准确地描述整个储层的渗流能力,但是由于测试资料少,试井渗透率资料十分有限。北部湾区域 LSG 组测井渗透率分布范围为 4.01 6 014 mD,LSG 组储层比采油指数随着测井渗透率增大而增大,两者线性相关性明显(见图 1),相关系数 0.650 2。孔隙度对产能影响:LSG 组孔隙度分布在 13.0%27.0%,为中高孔储层,产能与孔隙度有一定的正相关性(见图 2)。孔喉因子对产能影响:测井渗透率反映储集层孔隙空间的连通性和岩石的局部渗流能力,测井孔隙度反映岩石储集空间大小,由于孔隙结构的复杂性,孔隙度相同的储集层但渗透率差别很大。Kozeny-Carman 等人提出了渗透率的经典表达式:K测井=1 0003(1-)21Fs2Sgv2(2)Fs2Sgv2称为岩石结构参数,综合反映了储集层孔隙空间(毛管束)的弯曲程度和连通程度,在 Kozeny-Carman 公式基础上,前人提出了孔喉因子(K测井/)的概念,部分消除了同孔不同渗的影响。K测井/=1 0002(1-)21Fs2Sgv2(3)北部湾区域 LSG 组储层比采油指数随着孔喉因子增大而增大,两者线性相关性较好(见图 3),相关系数 0.720 3;相比于测井渗透率和比采油指数关系,相关系数进一步提高。流度对产能影响:流度(K测井/地层)在考虑岩石对渗流能力的影响基础上,增加了流体性质对渗流能力的影响,北部湾区域 LSG 组储层比采油指数随着流度增大而增大(见图 4),相关系数 0.780 2。7承德石油高等专科学校学报2023 年第 25 卷第 3 期储集因子对产能影响:储集因子(SO)反映储层储油能力的综合参数。北部湾区域 LSG 组测试产能分析表明,储层储集因子越大,比采油指数越大(见图 5),两者具有一定的相关性。2.2北部湾区域产能因子构建基于北部湾区域 LSG 组产能因素的分析,渗透率、孔隙度、流度、孔喉因子、储集因子等多参数对北部湾区域 LSG 组产能存在不同程度的影响,各参数对产能的影响既独立又相互制约,对产能影响程度不一致。比采油指数可以表示为多个参数的函数,见式(4),结合泰勒公式,构建北部湾区域的产能表达式,见式(5)。JOS=f(x)(4)f(x)=a1x1+a2x2+a3x3+anxn(5)其中,anxn为产能因子,x1、x2、xn代表产能的影响因素,包括渗透率、孔隙度、流度、孔喉因子、储集因子;an是影响系数。产能影响因素研究表明,单一参数用于预测产能精度不足(最高相关系数 0.780 2)。为了构建最优产能评价因子,首先对北部湾区域 LSG 组各个产能影响因素进行定量分析,在定量分析的基础上,优选最佳两个或多个参数,构建北部湾区域 LSG 组新的产能因子。灰色关联法2是进行多参数相关性分析的有效数学方法,灰色关联法通过对各子系统的参数进行关联度的计算,建立系统中各子因素之间以及与目标参数之间的数值关系。利用灰色关联法,分析储层产能与影响因素的函数关系。其方法和步骤是:首先以比采油指数为参考数列,以各影响因素为比较数列,然后对参考数列和比较数列进行无量纲化处理,求参考数列与比较数列的灰色关联系数和关联度,最后对各产能影响因素间的关联程度按照大小排序。利用灰色关联法,对北部湾区域 LSG 组的产能影响参数进行关联度计算(见图 6),计算结果表明:流度(k测井/地层)、孔喉因子(k测井/)、储集因子(SO)对产能的综合影响最大,与比采油指数的关联度分别8杨楷乐,等:一种新的产能因子法在海上油田产能预测中的应用为 0.90、0.86、0.82,其他参数对产能的影响较小。因此,采用流度、孔集因子、储集因子三参数,构建北部湾区域 LSG 组的产能因子:JOS=f(x)=a1(K测井/地层)+a2(K测井/)+a3(SO)(6)2.3北部湾区域产能经验公式在产能因子认识基础上,采用多元回归方法3-5,结合 VBA 代码编制相关程序,拟合北部湾区域DST 产能资料,得到北部湾区域产能经验公式(见图 7),相关系数大幅度提高到 0.910 6。北部湾区域产能经验公式如下:JOS=0.091 7 (K测井/地层)+0.001 2 (K测井/)+1.301 4 (SO)(R2=0.910 6)(7)3应用X 井区是涠洲 12-2 油田的重要产量接替区块,已有开发区块测试资料表明,不同井区产能变化较大。X 井区主力油组未进行测试,产能存在较大的不确定性,井区配产是影响平台规模和平台经济性的重要因素;基于新的产能经验公式,考虑测井渗透率、含油性等多种因素,预测 X 井区生产井 A1 A5 井采油指数(35.7 69.6)m3/(MPad),投产后排液数据测算 A1 A5 井采油指数(33.5 62.0)m3/(MPad),预测误差(6.0 18.0)%,平均 13%(见表 1)。新的产能图版大幅提高了产能预测精度。表 1产能经验公式预测效果分析储层井名有效厚度/m测井渗透率/mD测井孔隙度/%含油饱和度/%地层原油黏度/(mPas)预测采油指数/(m3(MPad)-1)测试采油指数/(m3(MPad)-1)误差/%A16.990.024.551.40.8769.662.012A220.114.816.550.20.8735.733.56流沙港组A331.411.115.655.10.8742.938.611A442.712.515.556.10.8765.255.118A520.122.118.256.10.8752.445.3164结论1)海上油田测试资料少,未测试井产能不确定性大,常规的理论公式基于测井资料计算的产能误差大。(下转第 41 页)9丁超群,等:红粘土中稀有金属铷的“焙烧浸出”工艺研究时间为 60 min、红粘土与 CaCl2的质量比为 1 1、浸出时间为60 min、气体流量为 0.23 m3/min 和转速为1 200 r/min 时,铷的浸出率高达 98.1%,成功将红粘土中的铷转移到了水溶液中,为后续的萃取工艺实验打下了良好基础。参考文献:1铷铯资源应用随科技进步不断扩大N.中国有色金属报,2016-08-20.2孙艳,王瑞江,亓峰,等.世界铷资源现状及我国铷开发利用建议J.中国矿业,2013,22(9):11-13.3李玉光.铷的资源和应用前景分析J.地球,2014(7):43-44.4孙映祥,林博磊.国内外铷资源开发利用研究及政策建议J.中国矿业,2019,28(11):41-43.5连健,丁克永,吴小平,等.地质资料管理与服务国外发展形势跟踪研究J.中国矿业,2013,22(7):63-67.6张云霞,杨书畅.天津滨海新区地质资料信息服务系统建设及应用J.国土资源信息化,2011(6):18-22.7王晨雪.铷铯资源开发利用浅析J.新疆有色金属,2017,40(6):55-568孙艳,王登红,王成辉,等.我国铷矿成矿规律、新进展和找矿方向J.地质学报,2019,93(6):1231-1244.(上接第 9 页)2)通过对海上北部湾区域的产能影响因素分析,优选了产能主要影响因素,构建了北部湾区域 LSG组新的产能因子。3)运用多元回归法编制了 VBA 程序,结合北部湾区域产能测试资料,建立了基于测井资料下的区域产能经验公式图版。与原有的方法相比,图版相关系数由 0.780 提高到 0.910。4)新的区域产能经验公式在南海西部油田应用效果好,预测误差 13%。参考文献:1彭得兵,唐海,李呈祥,等.灰色关联法在剩余油分布研究中的应用J.岩性油气藏,2010,3(22):133-134.2孙敬,刘德华,张亮,等.低渗透油藏递减影响因素的灰色关联分析J.特种油气藏,2012,19(2):91-93.3田峰,李昂,陈德春,等.灰色关联分析和多元二次非线性回归分析模型研究及应用J.内蒙古石油化工,2012(9):118-119.4宛利红,刘波涛,王新海,等.致密油藏多元回归产能预测方法研究与应用J.油气井测试,2015,1(24):17-18.5宫长路,田晓东,付百舟,等.多元回归方法在油田开发中的应用J.大庆石油地质与开发,2006,4(25):65-66.14