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基于精細地質模型的參數優化應用探討

2016-04-14 01:39:55王廣開
地球 2016年12期
關鍵詞:優化

■王廣開

(武漢衡通公路勘察設計院有限公司 湖北 武漢430062)

基于精細地質模型的參數優化應用探討

■王廣開

(武漢衡通公路勘察設計院有限公司 湖北 武漢430062)

使用均質地質模型分析壓裂裂縫參數優化問題,取得的結果無法與儲層較好的匹配,所以不利于相關研究工作的開展。基于這種情況,本文提出了一種基于精細地質模型的參數優化方法,利用精細地質建模技術對具體的實例展開了研究,從而通過建立模型完成了研究區塊的壓裂裂縫參數的優化。而從研究結果來看,使用該方法獲得的優化結果能夠更好的符合實際。

精細地質模型裂縫參數優化應用

想要實現對低滲透油氣藏的高效開采,還要利用整體壓裂改造技術。而想要對儲層進行整體壓裂改造,還要對裂縫參數進行優化。就目前來看,可以使用解析法和數值模擬法這兩類方法進行裂縫參數優化。使用前一種方法,無法對地應力和水力裂縫的匹配問題進行考慮,所以無法滿足油氣藏的實際開采需要。使用后一種方法,在建立地質模型時,需要對整個油氣藏展開研究,并且使用模擬軟件分析不同參數產生的不同影響,從而更好的完成參數的選擇。因此,地質模型的建立將成為裂縫參數優化的關鍵環節。

1 儲層地質概況

在對壓裂裂縫參數優化問題展開分析時,多數研究學者都將優化對象假設為均質地質模型。但是,采取這種模型將導致低滲透油氣藏受砂體展布和儲層非均質性的影響,從而導致優化結果無法較好的與儲層匹配。針對這一問題,可以某油田的低滲透油氣藏區塊為例,利用精細地質建模技術進行精細地質模型的建立,從而對儲層砂體展布和物性在橫縱方向的變化展開分析。為此,還要以層系分布和地層系數為依據,對儲層的類型進行劃分,從而對不同類型儲層展開分析。而列舉的該油氣藏區域位于潮間沼澤地帶,含油層系位于沙三段下第二油組,油氣的埋藏深度在3600m到3900m范圍之間。在該油組中,油組分將劃分為5個砂層組,一、二砂層組為含油小層的集中區域。而儲層具有一定的非均質性,層間平均滲透率為1.00mD,孔隙度平均能夠達到14.12%。就目前來看,地層壓力系數為0.96,中部溫度在135℃到145℃之間,油氣藏具有常壓、低孔、特低滲和高溫等特性。在對該儲層進行開發時,將使用480m*150m五點矩形井網進行區塊開發,并且僅進行生產井的部署。但是,由于油井產能較低,所以需要對儲層進行整體壓裂改造,以便達成提高油井產能的目的。在實際進行參數優化時,如果對三個產層進行整體壓裂,將難以完成儲層的充分改造[1]。因此,還要將儲層劃分成多段,然后根據各砂層組地質特征進行兩段大型壓裂,從而得到能夠與儲層地質特征相匹配的裂縫優化參數。

2 精細地質模型的建立

2.1 模型的建立

精細地質模型為一種能夠進行區塊儲層物性和構造變化反映的模型,需要使用油氣藏描述技術進行建立。在模型建立的過程中,需要使用Petrel軟件對地震、測井、鉆井和開發動態等信息展開分析比較。此外,還要使用不同建模方法,并且結合夾層反演結果進行骨架模型的構造。通過分析巖相描述曲線,則能夠完成巖相模型的建立。對孔滲曲線等資料進行分析,則能夠完成屬性模型的建立。最后,則能夠得到符合油氣藏實際的精細地質模型。考慮到該油氣藏將使用五點矩形井網進行開發,還要確保井距方向與主應力方向相同。所以,網格精度可以設為25m*25m,數量為95*69*19,三維節點共有124545個,模型的網格方向與最大主應力方向相同。此外,在建立地質模型時,還要根據井網部署完成新井的部署。值得注意的是,在建立精細地質模型時,需要按照井網部署完成各儲層地質模型單元的選取,單元控制面積為480m*150m,在平面的橫向和縱向,需要設置10m的網格步長,然后將縱向網格劃分成19,以實際地層厚度為網格步長。目前,壓裂人工裂縫寬度一般不超過10m,滲透率則較之儲層大2-3個數量級。在實際進行網格裂縫尺寸設置時,如果使用實際裂縫參數,則會出現求解不收斂的問題。因此,還要在附近網格進行人工裂縫的二次加密,并且使用等值滲流方法發完成裂縫網格的處理。使用該方法,就是將儲層基質當成是一個整體,然后利用水電相似理論將滲流過程等效成電路的流動,然后利用電路定律完成復雜滲流問題的求解。

2.2 模型的分析對比

不同于均質地質模型,利用精細地質模型可以實現裂縫參數的準確優化,可以得到與物性匹配的參數。利用各種建模方法完成孔隙度、厚度、滲透率等模型的建立后,可以對各模型參數進行對比。而經過分析發現,一砂層組的儲層厚度在21.5-24.20m范圍內,滲透率在0.1-13.2mD范圍內,含水飽和度約為48%,孔隙度在0-23%范圍內。利用地質模型對這些內容展開分析,得到的一砂層組的孔隙度和滲透率將呈均勻分布態勢。但就實際情況而言,該油氣藏具有非均勻性,儲層厚度和孔隙度等參數都將在一定范圍內發生變化。利用精細地質模型對儲層的層間非均質性展開分析可以發現,從一砂層組到四砂層組,有著相互接近的滲透率變化。但是,在埋深和砂體展布的作用下,各砂層組之間的滲透率分布并不相同[2]。相較于四、五砂層組,前三個個砂層組擁有較高的滲透率。參考油氣藏資料,該儲層的層間和層內的非均質性并不相同。所以,利用均值模型進行裂縫參數的優化,無法進行儲層情況的真實反映。因此,還要利用精細地質模型對儲層物性分布展開分析,以便得到與其相匹配的裂縫參數。

3 基于精細地質模型的參數優化應用

實際在實現裂縫參數優化的過程中,需要先完成儲層類型的劃分。具體來講,就是根據物性分布確定儲層的類型,并且根據儲層類型完成模型單元的選取,而選取的模型單元將具有不同的物理特征。在此基礎上,利用局部加密的方法實現人工裂縫的植入,則能夠得到數值模擬單元,從而實現裂縫參數的優化。

3.1 數值的模擬分析

3.1.1 儲層類型劃分

在對儲層類型進行劃分時,需要以油井產能提高為目的進行裂縫參數優化,所以還要對油氣藏壓裂垂直裂縫井產量進行計算。而油氣層的產能需要利用地層系數反應,這一系數又為油藏滲透率和厚度的乘積。所以,將對壓裂效果產生影響的因素包含油層厚度、滲透率、縱向砂體展布,因此還要根據層系分布和地層系數進行儲層類型的劃分。從層系分布的角度來看,可以將儲層劃分為一、二、三組,一組為一砂層,二組為中間兩個砂層,三組為剩余砂層。而其體積系數則可達到1.20,地層壓力為0.96。按照地層系數,可以將一組儲層劃分為四類,一類地層系數不小于60mD*m,二類地層系數在30-60mD*m之間,三類地層系數在15-30mD*m之間,四類地層系數不大于15mD*m。而二組儲層也可劃分為四類,一類地層系數不小于180mD*m,二類地層系數在80-180mD*m之間,三類地層系數在20-80mD*m之間,四類地層系數不大于20mD*m。此外,三組儲層只有一類,地層系數大于5mD*m。

3.1.2 模型單元選取

完成儲層劃分后,結合井網單元的滲流場流線封閉特性和對稱性,可以完成相應儲層的地質模型單元的選取。考慮到該油氣藏井網垂直裂縫方位屬于不利方向,還要進行單元面積為480m*150m的模型單元的截取。由油氣藏參數可知,其含水飽和度為42%,地層壓力為42.5MPa。利用模型對這些參數進行修正,然后進行含水率、單井控制儲量和產量的擬合,則能夠得到參數優化需要使用的油氣藏參數。

3.1.3 數值模擬單元

完成模型單元選取后,可以使用Petrel建模軟件進行模型輸出。具體來講,就是將地質模型單元輸入到數值模擬軟件中,從而對地質模型尺寸和人工裂縫尺寸的差異進行分析。而使用局部加密法,則能夠實現人工裂縫的植入,從而得到寬度為0.05m的局部網格。在此基礎上,對局部加密網格的滲透率進行改變,則能實現對人工裂縫長度和導流能力的表征,從而獲得數值模擬單元。

3.2 裂縫參數的優化

在利用精細地質模型對裂縫參數展開深入分析時,可以憑借以往的開發經驗進行各參數的取值。具體來講,就是在0.15-0.45范圍內進行裂縫縫長選取,然后進行10、20、30、40、50D*cm裂縫導流能力的選取。在對裂縫參數進行優化時,還要以初期產量、壓后3a凈現值和3a累計產量為指標。以18井為例,經過分析發現,二、三砂層組的9-14小層為裂縫參數的優化目標層,其地層厚度在5.34-13.22m之間,滲透率在 0-3.07mD之間,地層系數在0-33.63mDm之間。而二、三砂層組擁有39.13mDm的地層系數,為三類儲層。

在儲層整體壓裂后3個月中,隨著縫長比的變化,日產量也將隨之變化。在裂縫導流能力相同的情況下,日產量將隨著縫長比的增加而呈現出先增加后穩定的發展趨勢。在縫長比大于0.33的情況下,日產量的增長幅度開始減小。而在裂縫縫長比保持一致時,在裂縫導流能力增加的情況下,日產量也有所提高。直至導流能力超出20D*cm,日產量的增長幅度將開始減小。以日產量為評價指標,則能夠得到0.33裂縫縫長比和20D*cm導流能力這兩個最優裂縫參數。

在儲層壓裂后3個月內,縫長比、導流能力和累計產量呈現出一定的變化關系。在相同的裂縫導流能力下,隨著縫長比的增加,雷擊產量呈現出先增加后平穩的發展趨勢。在縫長比大于0.33的情況下,累計產量的增長幅度開始減小。而在裂縫縫長比保持一致時,在裂縫導流能力增加的情況下,累計產量也有所提高。直至導流能力超出30D*cm,累計產量的增長幅度將開始減小。以累計產量為評價指標,則能夠得到0.33裂縫縫長比和30D*cm導流能力這兩個最優裂縫參數。

提升產能的目的就在于獲得更多的經濟效益,所以還要對裂縫參數優化結果的經濟性展開分析。為得到與儲層地質特征相匹配的最經濟的裂縫優化參數,還要建立參數優化的經濟模型。就現階段而言,可以使用凈現值法進行裂縫參數優化的經濟性分析。利用該方法,可以預定折現率完成投資方案未來現金量折現,所以能夠完成凈現值的統計計算。根據得到結果的大小,則可以評價方案的經濟性,從而使壓裂施工費用小于產量收益,繼而確保方案具有一定的經濟性。在實際計算的過程中,還要進行方案現金流量總值的計算,然后進行流出現值的扣除,從而獲得方案的凈現值。使用該方法進行裂縫參數優選,還要以凈現值最大者為最優的參數組合。在儲層壓裂后3個月內,儲層凈現值將隨著裂縫導流能力和縫長比的變化而變化。在裂縫導流能力相同的條件下,凈現值將隨著縫長比的增加而呈現出先增加后平穩的發展趨勢[3]。直至縫長比超出0.38,凈現值的增長幅度也隨著減小。在裂縫縫長比相同的情況下,隨著裂縫導流能力的增加,凈現值也隨著增加。直至導流能力超出20D*cm,凈現值的增長幅度將開始減小。以凈現值為評價指標,則能夠得到0.38裂縫縫長比和20D*cm導流能力這兩個最優裂縫參數。

對利用三個指標得到的不用裂縫參數優選結果進行綜合分析,可以將0.38設為最優的裂縫縫長比,然后將20D*cm設為最優導流能力。

3.3 優化效果的評價

使用精細地質模型對油氣藏的多井次的裂縫參數進行優化,得到的3井的二、三砂層組為二類儲層,半縫長為156m。而這一結果與實際設計結果相比較可以發現,設計半縫長為158m,與優化結果相符合。在壓后初期,儲層日產量將達到15.9t,日產液為27.8m3。而就目前來看,該儲層的日產量為15.2t,日產液為18.6m3。所以,可以利用得到的優化參數進行儲層改造,從而使儲層的油氣產量得到提升。而利用精細地質模型得到28井的一砂層組為二類儲層,半縫長為180m,設計的半縫長為179m。在壓后初期,儲層日產量將達到11.5t,日產液為18.1m3。而就目前來看,該儲層的日產量為10.1t,日產液為17.5m3。因此,可以利用得到的優化參數進行儲層改造。

分析儲層壓后的初期產量可以發現,使用精細三維地質模型進行壓裂裂縫參數的優化,將能取得較好的壓裂效果。開發非均質油氣藏的過程中,使用該種模型則能夠得到最優的裂縫參數,并且能夠確保參數與儲層物性匹配。在具體應用的過程中,利用地層系數完成儲層類型的劃分,然后對儲層的非均質性和砂體展布進行分析,則能夠完成每類儲層裂縫參數的優化,從而得到更符合實際的裂縫參數優化結果。

4 結論

總之,通過對比地震、地層、鉆井等信息,然后利用多種建模方法完成符合儲層地質特征的精細地質模型的建立,將能夠較好的使裂縫參數與油藏地質特征相匹配,從而更好的完成裂縫參數的優化。因此,相信本文對應用該模型實現壓裂裂縫參數優化的問題展開的探討,可以為相關工作的開展提供指導。

[1]李君君,王志章,張枝煥等.精細三維地質模型構建 [J].新疆石油地質,2011,32(5):484 486.

[2]雷德文,劉繼山,張越遷等.構造建模及三維可視化技術在準噶爾盆地的應用 [J].新疆石油地質,2012,33(5):589 591.

[3]王益維,張士誠,李宗田等.低滲油藏整體壓裂數學模型研究與應用 [J].鉆采工藝,2010,33(3):64 66,71.

P62[文獻碼]B

1000-405X(2016)-12-244-2

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