大型多層砂巖油田高含水后期數值模擬關鍵技術

摘要：K油田為一大型多層砂巖油田，30年的注水開發，由于局部注采井網不完善和儲層非均質性強等開發矛盾，剩余油分布呈整體分散、局部富集特征。為了精細刻畫各層的剩余油分布，水動力模型既要保證網格精度，也要保證模型的擬合質量，有必要開展大型多層砂巖油田高含水后期數值模擬關鍵技術探索，該套技術對同類多層砂巖油田高含水后期的數值模擬具有一定借鑒意義。

關鍵詞：大型多層砂巖油田;變飽和度場;自適應擬合;局部網格動態加密;優勢剩余儲量豐度;

K油田含油面積105km2，石油地質儲量6.47×108t。含油氣目的層為中、上侏羅統和下白堊統底部，共劃分為11個砂巖組24個小層。構造形態整體是沿著緯度方向伸展的26.7×9.5Km的背斜構造，北陡南緩，被21條斷層分割成20個斷塊。至2018年底，油井2096口，日產液12.49×104 m3/d，日產油1.09×104t/d，綜合含水91.5%，累計產油1.56×108t，采出程度24.1%;注水井736口，日注水13.04×104m3/d，累計注水9.37×108m3，累積注采比1.22。

1 開發矛盾

1.1 局部注采井網不完善

油田整體注采井數比1：2.85，其中Ю-5C層最高為1：2.17，Ю-Ⅵ層最低為1：5.56。

1.2 儲層非均質性強，層間動用不均

K油田屬大型多層砂巖油田，儲層層內、層間、平面均有較強的非均質性。層內滲透率變異系數大于1.02，層間滲透率變異系數大于0.9;平面滲透率突進系數大于5.03;經過30多年的注水沖刷，再加上構造和儲層非均質性的雙重影響，各層動用不均，綜合考慮平面和縱向動用程度，油田平均動用程度為47.3%，其中Ю-I層最高為48.8%，Ю-5C層最低為33.2%。

2 高含水后期數值模擬關鍵技術研究

K油田目前處于 “雙高”遞減開發階段，剩余油分布呈現高度分散、局部富集的特點。為了精細刻畫各層的剩余油分布，水動力模型既要保證網格精度，也要保證模型的擬合質量，有必要開展大型多層砂巖油田高含水后期數值模擬關鍵技術探索。

2.1?利用J函數建立流體變飽和度場模型

將K油田巖芯實驗測量的毛管壓力曲線轉換成J函數，再根據多元統計得到的J與含水飽和度之間的關系，按不同的孔隙度和滲透率計算相應的毛管壓力和相應的油柱高度，最后再多元統計回歸得到含水飽和度和孔隙度、滲透率及油柱高度之間的關系，建立起流體變飽和度場模型[1]，使每個節點的流體飽和度值均不同，更準確地反映油藏原始狀態下實際的流體飽和度分布情況。

2.2 大規模角點網格模型自適應歷史擬合

引入計算機軟件Enable輔助歷史擬合，與Eclipse軟件結合實現大規模角點網格模型自適應歷史擬合[2]。設置可修改變量Modifier，使得參數的修正處于合理范圍之內。在Scoping Runs模塊中，同時運行多個模擬方案，并保存多個運行結果，方便對擬合結果進行對比分析。設置歷史擬合點控制油藏整體參數和單井的擬合時間段，通過設置容差確定單個參數單步計算的可變范圍。K油田的水動力模型，應用大規模角點網格模型自適應歷史擬合技術，共進行3434井次歷史擬合計算，擬合結果達到優秀2858井次，良好309井次，二者合計占到總擬合井次的92.2%。

2.3 局部網格動態加密

對于大型多層砂巖油田高含水后期的數值模擬，網格的數量是決定模型收斂程度和運算速度的關鍵因素之一。采用粗網格，網格數少，水驅油前緣比較模糊，剩余油分布描繪存在較大的誤差;采用細網格，水驅油前緣比較細致，大量的網格使模型的收斂程度變差，計算耗時長;參照Peter H及李建芳等人提出的化學驅前緣的加密標準[3]，根據高含水期油藏含水率及含水飽和度高的特性，考慮毛細管壓力和重力，建立以含水率及含水飽和度為判斷準則的局部網格動態加密[4]，應用于K油田的水動力模型數值模擬中，使用動態網格既能清晰地認識水驅油前緣剩余油飽和度分布位置，也能使CPU運算時間比細網格減少80%。

2.4 引入優勢剩余儲量豐度區定量表征剩余油

通常數值模擬表征剩余油儲量分布的常規方法有剩余油儲量豐度和剩余油可采儲量豐度。剩余油儲量豐度是單位面積上的剩余油儲量;剩余油可采儲量豐度是單位面積上的剩余油可采儲量。這兩種方法只反映了平面上剩余油儲量分布，沒有反映剩余油的流動能力[5]。油藏中油水分流能力隨含水飽和度呈非線性變化，這種非線性關系體現在不同含油飽和度下的油水相對滲透率關系曲線中，優勢剩余油儲量豐度定義為剩余油的分流能力與剩余油儲量豐度的乘積[6]。

根據K油田根據卡拉姆卡斯各層系油水相滲曲線數據以及油水相粘度可以得到各層系的優勢剩余油儲量豐度公式，在Eclipse軟件中結合地質模型參數以及模擬時間結束時的剩余油飽和度，可以計算得到各層的優勢剩余油儲量豐度。

3 結論

（1）利用J函數建立流體變飽和度場模型，每個節點的流體飽和度值均不同，更準確地反映油藏原始狀態下實際的流體飽和度分布情況;

（2）應用大規模角點網格模型自適應歷史擬合技術，K油田的水動力模型歷史擬合計算3434井次，有92.2%的擬合結果達到優秀或良好;

（3）使用局部網格動態加密，既能清晰地認識水驅油前緣剩余油飽和度分布位置，也能使CPU運算時間比細網格減少80%;

（4）優勢剩余油儲量豐度，能準確地表征高含水油藏剩余油的分布狀況。

參考文獻：

[1] 楊永亮.一種利用 J 函數建立含油飽和度模型方法研究[J].石 油 化 工 高 等 學 校 學 報;2014;27（5）：69-71.

[2] 葉繼根;吳向紅;朱怡翔;等.大規模角點網絡計算機輔助油藏模擬歷史擬合方法研究[J].石油學報;2007;28（2）：83-86.

[3] 李建芳;袁士義;朱杰;等.化學驅驅替前緣動態追蹤數值模擬技術[J].石油勘探與開發;2004;31（增刊）：55-58.

[4] 蘇云河;杜志敏;李小凡;等.高含水油藏動態局部網格加密技術[J].石油學報;2010;31（1）：84-86.

[5] 耿站立;姜漢橋;陳民鋒;等.高含水期油藏剩余油潛力定量化表征新方法[J].油氣地質與采收率;2007;14（6）：100-103.

[6]陳元千.高含水期水驅曲線的推導及上翹問題的分析[J].斷塊油氣田;1997;4（3）：19-24

作者簡介：

張安迪（1988-），女，工程師，2011年畢業于大連外國語學院俄英復語專業，主要從事油氣田開發地質研究兼專業俄語翻譯工作。