塔河油田縫洞型油藏含水變化預測模型研究

羅 娟，吳 鋒，龍喜彬

(1.中國石化西北油田分公司勘探開發研究院，新疆烏魯木齊 831011；2.西南石油大學)

塔河油田縫洞型油藏含水變化預測模型研究

羅 娟1，吳 鋒2，龍喜彬1

(1.中國石化西北油田分公司勘探開發研究院，新疆烏魯木齊 831011；2.西南石油大學)

塔河油田具有大規模縫洞發育的油藏，縫洞規模大，油藏內部油水流動已遠遠超出滲流范疇，油水流動分配不易出現規律性變化，因此其油井產出油水關系變化復雜，其極易受到外界因素的影響，利用聚類分析法對受多因素影響的水驅特征曲線進行分類；影響含水變化的因素很多，采用因次分析方法對多個因素提取主因子，然后利用主因子對累計產水進行回歸分析，得出預測模型。預測結果表明該方法建立的預測模型能較好地對生產數據進行預測分析。

塔河油田；縫洞型油藏；聚類分析法；水驅特征曲線；含水預測模型

塔河油田奧陶系油藏經過了14年的勘探開發歷程，目前已發展成為年產量735萬噸的大型海相碳酸鹽巖油田。該油田縫洞體在縱橫向上發育極不規則，空間展布極其復雜[1-4]，油藏油水關系復雜，受不同縫洞單元的控制，局部存在封存水，同時存在底部活躍的大底水[5]。目前適合這種類型油藏的油藏工程方法較為缺乏,對其含水率變化規律的研究較少，并且以前的研究都要確定溶洞體積、裂縫長度、油層厚度、泄油半徑等參數[6-7]，這些參數對于縫洞型油藏難以準確確定，給計算帶來了困難。

本文利用聚類分析法對所有受多因素影響的水驅特征曲線進行分類，采用因次分析方法對多個因素提取主因子，然后利用主因子對累計產水進行回歸分析，得出含水預測模型。

1 縫洞型油藏典型單元水驅曲線特征

1.1 影響因素

砂巖油藏的水驅曲線一般在含水25%～40%后出現有代表性的直線段，如果沒有大規模的全油田性調整措施，直線總是穩定的。利用此直線來預測油田的含水變化，結果較為可靠。裂縫性油藏則不同，驅替曲線的直線段對開發措施反應極為敏感，直線斜率極易隨開發措施改變。

對塔河縫洞性油藏水驅曲線進行分析，同樣可以看到曲線也是有多段直線段構成。改變采油速度、新井投產、注水井數變化、關閉含水井、新增含水井、注水量變化等情況均會引起水驅曲線直線段的轉折。

1.2 特征分類

在利用傳統水驅曲線對塔河典型單元進行分析的過程中發現，不同單元直線段的轉折變化呈現出不同的特征，利用甲型水驅曲線回歸出所有的單元，所有直線的斜率與截距，每個單元直線段斜率的變化反映了其水驅曲線特征的變化過程，因此利用數學方法提取斜率變化特征(表1)，然后利用聚類分析法對所有的水驅特征曲線進行分類。

聚類分析是研究分類的一種多元統計方法，其直接比較各事物之間的性質，將性質相近的歸為一類，將性質差別較大的歸入不同的類的分析技術 。

聚類分析樹狀圖表明，典型單元之間的聚合距離分為3個大類較為恰當，按3大類分類結果如圖1～圖3所示。

圖1 1類典型單元(AD11)水驅曲線

表1 部分典型單元水驅曲線斜率變化特征提取參數

圖2 2類典型單元(S48)水驅曲線

圖3 3類典型單元(S74)水驅曲線

從典型單元曲線特征可以看出，1類水驅曲線雖然可以細分為很多直線段，但是直線段的斜率變化不大；2類水驅曲線直線段斜率變化大，而且其斜率變化有增加也有減小，能明顯看出分段及階段性；3類水驅曲線與1類曲線僅從曲線特征來看很相似，主要不同在3類單元直線延伸段，在直線段之前有很長一段曲線過度，其斜率越來越小。

從前面的影響因素分析可以知道，影響單元水驅曲線變化的因素很多，因此采用相關系數分析法，將可量化的因素進行相關性分析，對每類水驅曲線選擇典型單元進行分析，其結果如表2至表4所示。

從3類水驅曲線的相關性可以看出，1類曲線主要影響因素為累產油、開油井數及采油速度；2類曲線主要影響因素為累注水、累產油、開油井數及注水井數；3類曲線主要影響因素為累產油、累注水及注水井數。

表2 1類水驅曲線典型單元S70相關系數

表3 2類水驅曲線典型單元S48相關系數

表4 3類水驅曲線典型單元S74相關系數

2 模型研究

從前面分析可以看出，影響含水變化的因素很多，并且多個因素與累產水之間相關性都大于0.5，屬于強相關，因此不能只選擇其中某個因素對其進行回歸分析，需要采用因子分析方法對多個因素提取主因子，然后利用主因子對累計產水進行回歸分析。

2.1 影響因素指標標準化研究

各個因素之間由于單位及數量級的差異，不便于直接進行分析，因此需要對各因素進行標準化。最常見的標準化方法就是Z標準化，標準化前后曲線的變化特征沒有改變，所以利用標準化后的數據能反映原始數據變化規律。

2.2 主因素提取方法

該方法又叫因子分析法。因子分析中假定每個原始變量由兩部分組成：共同因子和唯一因子。共同因子是各個原始變量所共有的因子，解釋變量之間的相關關系；唯一因子是每個原始變量所特有的因子，表示該變量不能被共同因子解釋的部分。原始變量與因子分析時抽出的共同因子的相關關系用因子負荷(載荷)表示。

Zj=aj1F1+aj2F2+aj3F3+……+ajmFm+Uj

j=1,2,3…,n，n為原始變量總數。

利用因子分析方法對典型單元S48進行了因子分析，其結果如表5、表6所示，從而可以得出下式：

表5 S48單元因子分析主成分關聯矩陣

表6 S48單元因子分析主成分系數矩陣

(1)

(2)

從因子分析結果可以看出，在五個主要因素中可以提起兩個特征值大于1的因素，并且其累計方差達87.995%，也即是提取的兩個因子F1，F2包含了原來5個因子總共87.995%的信息，完全達到分析要求。從成分矩陣可以看出，主因子F1與所有因素具有強相關性，相關低一點的采油速度和開油井數兩個因素通過因子F2得到進一步的補充。通過系數矩陣，可以獲得5個因素與因子F1、F2之間的關系，由此可以利用F1、F2與累計產水進行回歸分析。

2.3 回歸擬合模型

利用因子分析的結果，計算每月數據的F1，F2，然后同累計產水進行回歸分析，結果如表8及圖4所示，擬合關系式為：。

(3)

表8 S48典型單元回歸擬合結果

圖4 S48典型單元回歸擬合結果

從擬合結果表及結果圖可以看出，相關系數達到0.9923，累產水也落在了由因子F1、F2構成的曲面上，用該回歸關系對2010年12月至2011年12月的生產數據進行預測，預測結果表明平均誤差在3.39%，說明該公式能較好地對生產數據進行預測分析。

3 結束語

塔河縫洞型油藏縫洞發育隨機性強，縫洞規模大，油藏內部油水流動已遠遠超出滲流范疇，油水流動分配不易出現規律性變化，油水關系變化復雜，其極易受到外界因素的影響。對于塔河油田來說，改變采油速度、新井投產、注水井數變化、關閉含水井、新增含水井、注水量變化等情況均會引起水驅曲線直線段的轉折變化。可以利用聚類分析法對所有受多因素影響的水驅特征曲線進行分類。采用相關系數分析法，將可量化的因素進行相關性分析，采用因次分析方法對多個因素提取主因子，然后利用主因子對累計產水進行回歸分析，可得出預測模型。該方法建立的預測模型性能較好地對生產數據進行預測分析。

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編輯：李金華

1673-8217(2015)05-0087-04

2015-03-22

羅娟，工程師，碩士，1978年生，2007年畢業于西南石油大學油氣田開發工程，現從事碳酸鹽巖油藏工程研究工作。

國家科技部“十二五”重大專項(2011ZX05049)“塔里木盆地大型碳酸鹽巖油氣田開發示范工程”項目資助。

TE341

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