基于灰色關聯分析法的深層油氣層出砂分析

胡 南,夏宏泉,李 奇,袁世俊

(1.西南石油大學石油工程測井實驗室,四川成都610500;2.塔里木油田勘探開發研究院,新疆庫爾勒841000)

基于灰色關聯分析法的深層油氣層出砂分析

胡 南1,夏宏泉1,李 奇1,袁世俊2

(1.西南石油大學石油工程測井實驗室,四川成都610500;2.塔里木油田勘探開發研究院,新疆庫爾勒841000)

油氣田開發過程中,很多油田建立的出砂預測模型都是針對中淺層,且以單一參數為標準,容易導致出砂預測結果與實際不符。以塔里木油田庫車地區多口井產層為研究對象,首先分析產層出砂機理,然后選取多種出砂評價參數建立出砂預測樣本模式,采用灰色關聯分析方法預測出砂程度;并對斯倫貝爾比、出砂指數和臨界生產壓差等評價參數進行標準化處理,消除不同產層埋深的影響,形成了1套適用于淺層、中深層及深層的出砂分析標準。并利用VB語言編寫灰色關聯分析程序,實現了產層出砂程度的快速預測,為塔里木油田深層油氣層的出砂分析找到了有效的途徑。

測井應用;深層油氣層;測井資料;出砂預測;灰色關聯分析法

0 引 言

目前,關于油氣井出砂的預測基本上都是單參數,例如采用出砂指數或斯倫貝爾比等經驗參數,且主要針對中淺層油氣層進行的。這些參數僅考慮了地層彈性模量,未考慮井眼、孔隙流體和完井方式等因素對油氣層出砂造成的影響,不能準確預測產層(尤其是深層油氣層)是否出砂。為此,本文采用灰色關聯分析法,基于已有的測井資料和生產測試資料,重點提取了斯倫貝爾比、出砂指數和臨界生產壓差等參數,建立產層出砂模式。并利用VB語言編寫灰色關聯分析程序,實現了產層出砂程度的快速預測,為塔里木油田深層油氣層的出砂分析找到了一條有效的途徑。

1 出砂機理

1.1 從巖石力學角度分析

巖石力學中產層出砂機理主要分為剪切破壞和拉伸破壞2種。

剪切破壞:井眼以及射孔后炮孔周圍的巖石所受的應力超過了巖石本身的強度,使地層產生剪切破壞,從而產生了破裂面。破裂面降低了巖石的承載能力,使巖石進一步破碎和向外擴張。由于產液流動的拖曳力,將破裂面上的砂子攜帶出來。剪切破壞將造成大量突發性出砂,嚴重時將會砂埋井眼,造成油氣井報廢,其嚴重程度與生產壓差的高低密切相關。

拉伸破壞:產層流體的流動使作用于炮孔周圍的地層顆粒上的水動力拖曳力過大,炮孔壁巖石所受徑向應力超過其本身的抗拉強度,部分顆粒脫離母體而導致出砂。無論是單向拉伸還是處于復雜應力狀態,只要巖石所受的最小有效主應力達到其抗拉強度,巖石即發生拉伸破壞。拉伸破壞一般發生在穿透塑性地層的孔眼末端口和射孔井壁上,其嚴重程度與開采流速及液體粘度的高低有關,并且具有自穩定效應。

1.2 從巖石強度參數及生產工程參數分析

油氣井的出砂現象也可從巖石強度參數和生產工程參數上體現出來。常見的巖石強度參數有斯倫貝爾比和出砂指數,可通過測井資料計算得出。這些參數用來表征地層巖石強度,是產層出砂的內因。其值越小,表明地層巖石強度越小,產層巖石越容易受到破壞而出砂。

生產工程參數主要包括生產壓差和臨界生產壓差。當生產壓差過大、甚至超過產層臨界生產壓差時,產層流體拖曳力超過了地層巖石抗剪切強度,導致地層發生剪切破壞,致使產層出砂,這是產層出砂的外因。

2 出砂評價參數計算

2.1 地層孔隙度

孔隙度是反映地層致密程度的1個參數,利用測井和巖心室內試驗可求得地層孔隙度在井段縱向上的分布。實踐證明,當孔隙度大于30%時,地層膠結程度差,出砂嚴重;當孔隙度在20%～30%之間時,地層出砂減緩;當孔隙度小于20%時,則地層出砂輕微。

2.2 聲波時差

聲波時差也是反映地層致密程度的彈性參數。在單一巖性地層中,聲波時差大表示地層疏松,孔隙發育程度高;聲波時差小表示地層致密,孔隙發育程度低。國外公司常采用聲波時差最低臨界值來進行出砂預測,若超過了這一臨界值,則生產過程中就會出砂,應采取防砂措施。一般情況下,當 A C>295 μs/m時就應采取防砂措施。

2.3 出砂指數

出砂指數又稱垮塌指數,是表示砂巖強度和穩定性的參數。其定義為

式中,D EN為地層密度測井值,g/cm3;A C為地層縱波時差測井值,μs/ft＊＊非法定計量單位,1 ft=12 in=0.304 8 m,下同;B K為出砂指數,GPa。

B K范圍一般在1～100 GPa之間。B K越大,巖石強度越大,穩定性越好,油氣層不易出砂。通常情況下,當B K>20 GPa時,正常生產方式下采油不出砂;當15 GPa

2.4 斯倫貝爾比

斯倫貝爾比描述地層強度和穩定性,其定義為

式中,Kb為巖石體積彈性模量,MPa;G為巖石切變彈性模量,MPa。

經驗表明,S R越大,地層穩定性越好,越不容易出砂。當S R>3.95×108MPa2時,正常生產方式下油氣層不出砂;當S R<3.95×108MPa2時,油氣層出砂。

3 出砂灰色關聯預測模型建立

灰色關聯分析法可用來判別產層出砂程度。把有產層射孔的井段看成一個包含已知因素(孔隙度、聲波時差、出砂指數、斯倫貝爾比、臨界生產壓差等參數)和未知因素(出砂程度)的灰色過程。通過統計數據確定出每一個參數的評價標準,建立多參數的出砂樣本模式,然后通過計算待預測樣品與樣本模式中已知屬性的樣品之間的灰色關聯度來進行樣品的類別或屬性選擇,即出砂預測。

3.1 灰色關聯分析算法

3.1.1 數據標準化

由于各類出砂評價參數的物理意義和量綱不同,因此需對原始數據進行預處理,使之產生無量綱和歸一化的數據列。數據預處理采用極差標準化方法

式中,X′0(j)、X′i(j)分別為評價數列和被比較數列;X0(j)、Xi(j)分別為標準化后評價數列和被比較數列;i=1,2,3,…,n(n個已知的出砂子模式);j =1,2,3,…,m(m個變量)。

3.1.2 計算灰色多元加權系數

采用層點標準指數絕對值的極值加權組合放大技術,求灰色多元加權系數 Pi(j)

式中,Δi(j)=X0(j)-Xi(j);Pi(j)為數據 X0與 Xi在第 j個參數的灰色多元加權系數;Δi(j)為數據X0與 Xi在第j個參數的標準指標絕對差;A為灰色分辨系數(常取為0.5);Y(j)為第 j個參數的權值;min minΔi(j)、max maxΔi(j)分別為標準指標兩極最小差和最大差。

3.1.3 計算預測模式與標準模式的灰色關聯度

采用綜合歸一化技術,將各灰色多元加權系數集中為1個值,由此形成1個灰色加權歸一系數的行矩陣(1行m列)

3.1.4 未知井段出砂程度

采用最大隸屬原則 Pmax=max{Cgi},選擇灰色多元加權歸一向量中的最大值,與該最大值所對應的標準模式樣品類別屬性(即實際出砂情況)就可作為待判井段的分類結果,即出砂預測結果。同時可根據行矩陣的數值大小確定判別分類的可信度和準確性。

3.2 建立出砂樣本模式

建立出砂統計樣本模式就是建立關鍵井實際出砂情況與各出砂評價參數的對應關系。通過對庫車地區13個產層的實際生產情況進行統計,建立出砂樣本模式見表1。

表1 庫車地區產層出砂樣本模式

4 出砂預測結果分析及評價指標標準的建立

4.1 產層出砂預測結果分析

從表1中可以看出,在不同深層油氣層中,φ和A C這2個參數無明顯的區別,對產層出砂預測已經失效,故只選用S R、B K和DD P這3個參數計算灰色關聯度,并根據最大灰色關聯度選擇與該層相似的已知層,通過已知層的出砂情況判斷該預測層是否出砂(見表2)。

圖1為DB202井(5 700～5 860 m井段)地層出砂測井精細解釋成果圖。出砂指數為41.3 GPa,斯倫貝爾比為2.9×108MPa2,用出砂指數、斯倫貝爾比判斷不出砂;臨界生產壓差為21.31 MPa,實際生產時12 mm油嘴防噴、壓差為9.36 MPa,出砂65.67 g,分析認為屬射孔帶出的砂,而利用灰色關聯程序預測5 711～5 845 m井段地層不出砂。

4.2 工區出砂評價指標標準的建立

由表2可以看出,經驗法預測出砂的評價標準主要適用于淺層出砂判別,不適用于塔里木盆地中深層尤其是深部高壓氣層的出砂判別。為了消除產層埋深對出砂評價參數的影響,經大量統計分析對比與驗證,提出生產井眼地層穩定性評價指標(見表3)。

表2 庫車地區部分新井出砂預測結果

圖1 DB202井(5 700～5 860 m)地層出砂分析測井解釋成果圖

表3 庫車地區新評價指標出砂預測結果

其中,B K為出砂指數,×103MPa;S R為斯倫貝爾比,×108MPa2;Δpc為臨界生產壓差,MPa;D EP為深度,m。

5 結論與建議

(1)經驗法預測出砂是目前國內外采用最多、預測結果較為準確的方法,但存在區域應用局限性;通過實驗得出的出砂結果較為直觀,但受條件限制較多,實際應用較少。

(2)采用灰色關聯分析法則綜合考慮了地層的巖石強度參數(如出砂指數、斯倫貝爾比等)和油氣井生產時的工程參數(如生產壓差),而且不受區域條件限制。工區多口井的出砂預測結果說明,基于灰色關聯分析理論編制的VB出砂預測程序,能夠快速有效預測深層油氣層是否出砂,值得推廣應用。

(3)為塔里木油田庫車地區的第三系-白堊系砂巖儲層建立了新的出砂評價標準,消除了儲層埋深的影響,對中淺層、深層適用性強,并且簡單實用。

(4)為了能夠更準確預測地層是否出砂,在應用灰色關聯分析法進行出砂預測時,應結合儲層物性特征和所獲取的資料數量來選取適當的評價參數計算灰色關聯度,從而可以準確地預測產層出砂。

[1] 夏宏泉.井筒酸化壓裂高度預測與出砂指數分析[R].西南石油大學科研階段報告,2009,6.

[2] 劉思峰,黨耀國,方志耕,等.灰色系統理論及其應用[M].北京:科學出版社,2004:50-95.

[3] 朱德武.出砂預測技術進展[J].鉆井工藝,1998(6):23 -26.

[4] 周林然.油井出砂預測模型研究[D].成都:成都理工大學,2006,6.

[5] 王治中,鄧金根.弱固結砂巖油藏出砂量預測模型[J].石油鉆采工藝,2006,28(2):58-61.

Sanding Analysis of Deeper Hydrocarbon Reservoir Based on Gray Correlative Analysis Method

HU Nan1,XIA Hongquan1,LI Qi1,YUAN Shijun2
(1.Sichuan Key Lab of Petroleum Engineering&Well Logging,Southwest Petroleum University,Chengdu,Sichuan 610500,China; 2.Development Department,Tarim Oilfield Company,Korla,Xinjiang 841000,China)

In the process of oil and gas field development,reservoir sanding model is established based on the middle-shallow layer,and single parameter is referred.So,the forecasted result does not accord with the actual sanding.By taking some wells in Kuche area,Tarim oilfield,as the research object,analyzed is the sanding mechanism of productive layers,and then established is the prediction model according to some selected sanding evaluation parameters,and predicted is the degree of sanding by gray correlative analysis method.Standardization parameters evaluation, such asS R,B K,andDD P,is made,which removes the affect of reservoir depth.Set up is a set of sanding analysis standards for the shallow,middle and deeper layers.Compiled is the program of gray correlative analysis with VB,and implemented is quick prediction for the sanding level of the layers.It is an effect method to analyse sanding in Tarim oilfield.

log application,deep reservoir,log data,sanding prediction,gray correlative analysis method

P631.84

A

2010-02-01 本文編輯 余 迎)

1004-1338(2010)04-0377-05

國家重大專項隨鉆地層壓力測量裝置研制,項目編號2008ZX5026-001-09

胡 南,碩士研究生,主要從事測井資料解釋及砂泥巖地層出砂分析。