致密砂巖氣藏補(bǔ)孔措施對(duì)增氣量的影響因素

鄭 森，趙 佳，張?jiān)品?/p>

（1.西安石油大學(xué)，陜西 西安 710065；2.中國石油長慶油田分公司第一采氣廠，陜西 靖邊 718500）

大牛地氣田位于內(nèi)蒙古自治區(qū)伊克昭盟伊金霍洛旗、烏審旗和陜西省榆林市交界處，其構(gòu)造位于伊陜斜坡北部，區(qū)塊內(nèi)構(gòu)造、斷裂不發(fā)育，總體為北東高、西南低的平緩單斜。大牛地氣田二疊系山西組為三角洲平原沉積，巖性主要為沙泥巖互層［1-3］，致密氣儲(chǔ)量豐富，含氣儲(chǔ)層薄且分布不連續(xù)，隨著氣井開發(fā)的深入，氣井補(bǔ)孔已逐漸成為大牛地氣田老區(qū)穩(wěn)產(chǎn)及挖潛的主要方式之一。截至2019年年底，大牛地共實(shí)施補(bǔ)孔措施96井次。本文通過對(duì)實(shí)施補(bǔ)孔后的氣井的動(dòng)態(tài)產(chǎn)出特征進(jìn)行分析，以大牛地氣田DK13區(qū)為例，利用R語言實(shí)現(xiàn)測(cè)井二次解釋資料與補(bǔ)孔效果之間的可視化，為進(jìn)一步篩選補(bǔ)孔井增產(chǎn)提供了幫助。

1 補(bǔ)孔增氣量

氣井穩(wěn)產(chǎn)后，產(chǎn)量遞減。在無措施實(shí)施下，產(chǎn)量遞減速率與時(shí)間成非線性關(guān)系。補(bǔ)孔后，產(chǎn)量有明顯的躍增。穩(wěn)產(chǎn)繼續(xù)遞減，利用措施前的遞減規(guī)律可以推算出補(bǔ)孔措施后原產(chǎn)氣層生產(chǎn)狀態(tài)，即可知道在措施后一段時(shí)間內(nèi)增產(chǎn)氣量。

2 數(shù)據(jù)處理與分析

2.1 數(shù)據(jù)整理

測(cè)井解釋資料包含了電法測(cè)井、聲波測(cè)井、放射性測(cè)井等多種測(cè)井技術(shù)記錄的數(shù)據(jù)，它們從各個(gè)維度解釋著儲(chǔ)層的物性特征。同樣，也包含了無效數(shù)據(jù)，經(jīng)過辨別與整理，如表1所示。

2.2 數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理

通常由于原始數(shù)據(jù)獲取條件差異，不同隊(duì)別，不同儀器測(cè)量存在不同。在數(shù)據(jù)處理之前，要先進(jìn)行數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理，利用標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化使數(shù)據(jù)表現(xiàn)更加清楚，也使有量綱的數(shù)據(jù)變?yōu)闊o量綱的純數(shù)，對(duì)不同特征維度的伸縮變化使他們之間可以進(jìn)行比較和加權(quán)運(yùn)算的同時(shí)不改變?cè)紨?shù)據(jù)的分布。

2.3 各因素相關(guān)性分析

從表1中補(bǔ)孔后增氣量的提高與10個(gè)因素有或多或少的聯(lián)系。在建立回歸方程的時(shí)候，首先需要考慮影響因素之間有沒有相互干擾。R是一種針對(duì)統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)的功能全面的計(jì)算機(jī)語言，允許用戶編輯算法并使用其他可編程工具，具有完整的數(shù)據(jù)訪問、管理、分析和顯示功能。通過R語言提供的數(shù)據(jù)包（VIF）可以判斷它們之間是否存在著多重共線性，如表2所示。

方差膨脹因子是衡量多元線性回歸模型中共線性嚴(yán)重程度的一種度量。

方差膨脹系數(shù)（VIF）數(shù)值越大，說明自變量之間共線性越嚴(yán)重。通常，如果VIF位于0～3之間，則表明變量之間不存在多重共線性，即它們彼此獨(dú)立；如果VIF在4～7之間，則表明變量之間可能存在多重共線性；如果VIF在7～10范圍內(nèi)，則表明變量之間存在多重共線性；如果VIF＞10，則回歸模型具有嚴(yán)重的多重共線性。

表1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

表2 方差膨脹因子

利用R語言中car數(shù)據(jù)包計(jì)算各個(gè)變量之間的相關(guān)系數(shù)（表3），可以看出自然電位曲線數(shù)值，深側(cè)向電阻值和有效厚度之間存在著聯(lián)系、聲波時(shí)差和補(bǔ)償中子存在著聯(lián)系、孔隙度和滲透率存在著聯(lián)系。

表3 相關(guān)性計(jì)算結(jié)果

2.4 利用主成分分析法評(píng)價(jià)多變量影響程度

影響補(bǔ)孔增氣量的因素有很多，這些因素之間還存在不同程度干擾，使用多元回歸的方法不能準(zhǔn)確表達(dá)補(bǔ)孔增氣量與地質(zhì)因素的內(nèi)在聯(lián)系。因此，采用主成分分析法評(píng)價(jià)大牛地山一段影響補(bǔ)孔增氣量的因素，不同于的是，將各種因素的綜合疊加轉(zhuǎn)化為降維思想，將多個(gè)因素進(jìn)行轉(zhuǎn)化，以減少參數(shù)［1～4］。

如果存在 n個(gè)隨機(jī)變量 X1、X2、X3……Xn，組成一些特殊的線性組合，經(jīng)過坐標(biāo)軸系的旋轉(zhuǎn)變換，得到一個(gè)新坐標(biāo)系。它們?cè)趲缀螌W(xué)上匹配這些線性組合。新的坐標(biāo)系代表了數(shù)據(jù)可變性的最大方向，并提供了協(xié)方差結(jié)構(gòu)的更簡(jiǎn)潔描述。通常n個(gè)成分的組合可以展示全系統(tǒng)的變異性，但在大多數(shù)變異性規(guī)律中，往往用K（K＜P）個(gè)主成分就可以歸納總結(jié)。

計(jì)算各個(gè)主成分的得分，代入最終方程，便能夠得到主成分法補(bǔ)孔增氣量模型（圖4（a））為了驗(yàn)證模型效果，也建立了應(yīng)用逐步回歸法建立的多元回歸方程（圖 4（f））。

圖4 交匯圖版

語言對(duì)比交會(huì)圖1a和交會(huì)圖1b明顯看出利用主成分分析法擬合出的補(bǔ)孔增氣量比多元回歸法更加準(zhǔn)確清晰，能夠有效排除無效信息對(duì)最終結(jié)果的干擾，擬合程度由61.6%增加到90.7%，指標(biāo)權(quán)重占從大到小取前四分別是CNL、POR、PERM、GR，累計(jì)代表了所有因素78%的信息。多元統(tǒng)計(jì)法充分考慮了影響補(bǔ)孔效果的各種地質(zhì)信息，但每增加一條地質(zhì)信息的同時(shí)也增加了不必要的干擾信息，而主成分分析法是在多元統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)上，提取的主成分類似于多元參數(shù)，既考慮了地質(zhì)信息的不遺漏又抑制了無關(guān)信息的干擾，因此其結(jié)果要好于多元分析結(jié)果。

3 結(jié)語

1）通過數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，將這些有量綱的數(shù)轉(zhuǎn)化為無量綱的純數(shù)，在不失去原有數(shù)據(jù)的分布關(guān)系基礎(chǔ)上，使數(shù)據(jù)表達(dá)更為清晰。2）自然伽馬、滲透率、孔隙度和補(bǔ)償中子數(shù)據(jù)包含了已有信息的78%，說明在該儲(chǔ)層，補(bǔ)孔措施后，能否獲得理想增氣量與所在地層的泥質(zhì)含量和含氫量有關(guān)，泥質(zhì)含量越低、含氫量越高則獲得的補(bǔ)孔增氣量越好。3）主成分法與多元回歸法更能消除冗余信息，回歸曲線的擬合程度由61.6%增加到90.7%。