大慶油田測試資料應用技術研究進展

蔡兵

(大慶油田有限責任公司測試技術服務分公司,黑龍江大慶163453)

0 引 言

油水井動態監測是貫穿油田開發全過程的一項重要工作。利用注產剖面測井、試井、工程測井等測試技術錄取的注入量、產液量、含水率、壓力、井身狀況、管柱位置等大量動態數據,主要應用于開發方案編制、區塊形勢及潛力分析、開發效果評價、注采狀況分析、調整目標確定、措施選井選層、措施效果分析、射補孔校深、射補孔射開狀況評價、套管技術狀況評價等方面,監測數據的重要性不言而喻[1]。斯倫貝謝公司的油田服務業務向綜合化方向發展,典型表現是其綜合油藏管理服務,為油氣勘探和生產企業提供產品、服務和整體技術解決方案。貝克休斯公司業務集中于鉆井、測井和油氣井生產技術方面,其地球科學中心提供地層評價、地質指導和油藏描述服務。國際上大的油田技術服務公司都將應用技術作為重要的發展方向,以提高綜合服務能力和技術水平。在中國,測試技術服務單位更偏重于按照油田開發需求,發展測試技術,為用戶提供動態監測數據,對如何應用監測數據關注較少。中國陸上老油田大多進入油田開發后期,尤其大慶油田面臨多種驅替介質、多套井網、特高含水、低產液、套管損壞等多種問題交織的狀況,簡單地提供單井監測數據已經無法滿足油田開發需求,也不利于測試技術服務單位的自身發展。發展監測信息應用技術,實現測試技術服務水平的提升,更好地滿足油田開發的需要,體現測試技術在油田開發中的價值,成為測試技術服務單位的迫切需要。

為了提高測試資料的應用效果,針對動態監測數據深化應用問題,大慶油田將測試資料的應用上升到技術層面,提出了“測試資料應用技術”的概念,嘗試將測試服務向油藏開發邁進一步,“向前”研究針對具體問題的監測方案設計和技術選擇,“向后”研究針對具體需求的數據應用技術,從單井測試資料服務向井組、多井綜合服務發展。近10年來,經過滾動研究和開發,初步形成了一套測試資料應用方法,搭建了網絡化的綜合應用平臺,實現了監測技術和井點優化,在解決低效無效循環、套損防治等方面應用取得了良好效果。

1 測試資料應用技術概念

按照常規測試服務模式,油田開發人員發放測試方案后進入測試生產階段,測試服務單位負責測試資料錄取、解釋認識,然后進入資料的應用階段。理想的測試資料全生命周期應該是由需求分析、測試設計、資料錄取、解釋認識、地質應用、跟蹤服務等6個環節組成的閉環(見圖1)。在需求分析階段,要充分了解油田開發過程中各階段的難點、關鍵點,如調整和措施對象、注采關系、無效循環等變化情況以及監測總體方案的設計需求,根據具體情況制定針對性的測試設計才有利于測試資料的有效利用。在測試設計階段,必須充分掌握單井的特點,如流體分布和流體組成等,據此選擇合適的測試技術才能保證測試資料的準確錄取。在地質應用階段,測試服務單位應結合油田開發的需要,提供單井測試資料使用的意見和建議、單井歷次測試結果的對比結果、異常信息的分析結論,提供多井監測信息對井組、區塊相關開發情況的綜合評價成果。在跟蹤服務階段,測試服務單位應該跟蹤資料的應用情況,比如解釋意見是否采納,開發需求是否解決,成果是否創造價值等,以利于發現技術的改進完善方向,指導測試技術研發,進一步優化監測技術和監測體系。大慶油田測試技術服務分公司將需求分析、測試設計、地質應用、跟蹤服務這4個環節涉及到的研究內容歸類到“測試資料應用技術”的范疇,圍繞提高測試資料的應用效果,開展了技術研究,主要內容包括4個方面:監測方案的制定與優化;測試方案的制定與優化;測試成果綜合應用技術;跟蹤應用效果。

圖1 測試資料全生命周期

2 測試資料應用技術研究進展

經過近10年的攻關和應用,形成了一套適用于大慶油田的測試資料應用技術。在監測方案的制定與優化方面,形成了注入剖面和油井壓力監測比例、井點、頻次優化設計技術;在測試設計的制定與優化方面,形成了注產剖面監測技術優選方法、油井壓力監測關井時間優化設計方法;在測試成果綜合應用方面,建立了油氣藏監測信息網絡應用平臺,并依托平臺,發展了利用井徑測井資料預測地應力技術、基于多次注入剖面的儲層動用狀況評價方法、基于注入剖面資料的無效循環層識別等方法。

2.1 監測方案的制定與優化技術

針對優化注入剖面和油井壓力監測比例、頻次和監測井點的需要,開展了注入剖面測井最優監測網綜合評價、油井壓力分塊分級方法的研究及試驗。通過室內研究和試驗,在注入剖面監測方面,基于數據挖掘技術分析注入井屬性特征,形成了注入剖面監測比例分析方法[2],確定了具有代表性的最優監測井點,即最低監測比例下的不同類井點,給出一種注入剖面監測頻次確定方法,即綜合調整或措施需求周期,從綜合調整或措施需求上看,平均監測頻次應達到2年1次。在油井壓力監測方面,分區塊計算視注采比,通過平面上視注采比標準偏差的變化趨勢確定油井壓力監測比例,給出了油井壓力監測井點設計方法。通過綜合分析、評價和試驗驗證,形成一套水驅注入剖面和油井壓力監測優化設計方案[3],即建立三個級別監測井點:一級監測井點,全區背景監測,依據研究的優化方法,應至少監測34%的井;二級監測井點,關注區域監測,根據實際需求加密監測;三級監測井點,特殊需求監測,重點監測調整和措施前后的變化情況,確保取得可對比的連續性資料。按照優化設計的部署方案,在多個開發單元應用,開發單元整體的年監測比例降低8%,調整和措施均取得較好效果。

2.2 測試設計的制定與優化

(1)注產剖面測井技術優選方法。隨著油田開發的深入,注入井和產出井的流體分布和流體組成越來越復雜,使監測對象與監測技術合理匹配成為特高含水后期注產剖面測井面臨的重要問題。根據影響注產剖面測井的特征參數和常規技術選擇的局限性,通過分析大量歷史注產剖面測井資料,結合現場試驗和測井技術的性能指標,構建了基于注入井和產出井特征的監測技術樣本,采用決策樹技術,形成注產剖面測井技術優選模型[3-4]。在C廠聚驅區塊應用該方法調整監測技術應用比例,在監測經費不增的情況下多測井9%,取得的監測資料更好地反映了單井吸水剖面特征。調整后,聚驅開發效果、效益得到有效提升。

(2)測壓關井時間優化設計方法。合理設計油井測壓關井時間對于提高試井資料解釋參數的準確性、減少因關井導致的產量損失具有重要意義。分析D開發區的歷史偏心靜壓測試數據及試井曲線特征,在決策關井時間的基礎上,通過研究油井的產液量、含水率、有效厚度等基礎參數,井儲結束時間、表皮系數、流動系數等試井解釋參數,建立了基于決策樹技術的油井測壓關井時間設計方法[5]。利用該方法,對出徑向流直線段的試井資料進行預測,綜合預測準確率達95.9%,進而優化了關井測壓時間,減少了因關井對產量的影響。在此基礎上,形成一種中、高滲透油藏油井測壓關井時間設計方法,對其他開發區在合理設計關井時間、降低產量影響研究方面有一定借鑒意義。

2.3 測試成果綜合應用技術

(1)利用井徑測井資料預測地應力技術。針對大慶油田急需解決的套損預測問題,提出了一種利用井徑資料確定套損井的井周異常地應力分布的新方法。利用井徑測井得到的最小和最大井徑值,通過理論推導得到套損時套管在最大、最小主應力方向上的位移比,由位移比確定應變比,并進一步通過有限元方法得到套損井周圍的應力比;同時根據地應力與套管擠毀壓力之間的理論關系,確定套損井周圍的應力和,通過應力比和應力和給出套損井井周的地應力分布。利用試驗區內的巖石力學參數及其地質參數,對大慶油田A區塊等進行了區域儲層應力場反演,得到了不同深度的應力場分布狀態,反演結果與A區塊的實際套損井分布相關性較好[6]。提取了區域內264口油水井各井隨深度變化的地應力分布范圍,計算了這些井的套管載荷并進行了套損預測,符合率達72%。

(2)油氣藏監測信息網絡應用平臺。油田開發高含水后期,要更加歷史地、系統地認識油層注采狀況,為此建立了油氣藏動態監測信息網絡應用平臺。該平臺實現了動態監測信息科學化、規范化管理;通過有效的資料分析技術,把監測信息以直觀形象的多種交互方式展現給用者,為油田開發單位的決策者、管理者和科技人員提供區塊→井組→單井→油層間的“全方位”動態信息,使動態分析工作更加便捷,增強開發調整與措施方案制定的科學性,達到提高資料利用水平和應用效率的目的。截至2020年底,該平臺已經積累收集65×104井層次測試資料,訪問量達28×104次,產生了顯著的社會效益和經濟效益。

(3)基于多次注入剖面的儲層動用狀況評價方法。針對儲層動用狀況統計的需求,研究了利用多次注入剖面測井資料從不同角度快速分析儲層動用狀況評價結果的方法,為實施調整或措施提供依據。對比8口檢查井的儲層見水情況與注入剖面吸水狀況,以及6個典型區塊的注入剖面測井數據,得出了砂巖吸水比例在累計6年后趨于平緩的結論,說明只要使用最近6年的監測資料進行統計就能反映儲層的曾經動用情況。據此,建立了儲層動用狀況統計標準,開發了自動統計軟件,實現按照儲層的砂巖厚度、有效厚度、沉積類型、沉積單元、滲透率等靜態屬性分級統計,也可以按照儲層的吸水強度、相對吸水構成等動態屬性進行分級,這樣統計結果從不同角度反映儲層動用狀況[7],且效率提高30倍以上。

(4)基于測試資料的無效循環層識別方法。為更好發揮監測信息的重要作用,以測試信息及動靜態特征信息為識別基礎,通過機器學習建模找特征,找到低效無效循環儲層,通過動態規劃建模找關系、辨方向,確定井層優勢滲流方向,實現了基于測試資料的低效無效循環井、層及優勢方向的快速識別[8-9]。每測試一次注入剖面,大數據模型立即給出識別結果,油田地質部門結合相關信息,對剩余油富集油層加強注水,高產液高含水層段控制注水[10]。2020年,在B試驗區,采取注水調整措施,6個月內,減少注水107×104m3,增加產油0.4×104t,取得了明顯的增油降水效果。

3 測試資料應用技術的攻關方向

在大數據、人工智能技術快速發展的背景下,大慶油田測試技術服務公司探索研究了水驅區塊影響產量的關鍵井識別技術,將歷史注采生產數據作為輸入參數,建立單井產量含水率預測模型,動態決策影響井組產量的關鍵水井,同時對關鍵水井實施重點監測,獲得精細的注水剖面,為層段注水量調整提供依據,進而對關鍵水井的注水量進行提控組合,確保產量最大化[11]。在一個22注8采的井區進行試驗,實現日產油增加9 t,含水率下降1.19%的效果。這個探索為下一步測試資料應用技術提供了實現手段。通過近年來的探索和實踐,結合油田開發形勢變化對監測技術的要求,認為測試資料應用技術的發展呈現2個趨勢。

(1)關鍵問題分析智能化。充分利用當前及歷史的動態監測大數據,融合油田開發動靜態大數據,運用機器學習、深度學習等信息技術手段,建立多維的、非線性的油田開發關鍵問題預測模型,解決油田開發問題,如水驅和聚合物驅互相干擾導致聚合物驅產量不提高、含水率不下降的問題,如何快速發現或者實時預警影響井,針對性地進行綜合測試,找到切入點制定合理的治理方案。又如,在油田進入特高含水期后,很多井達到極限含水后關井,如何判斷高關井是否具備治理價值,對于具備恢復產能的井,有針對性地選擇合適的測試技術進行測井,進一步給出合理的治理方案[12-13]。大數據、人工智能技術的有效應用是值得攻關的方向,通過這些先進技術的應用,能夠不斷完善測試資料應用技術體系。

(2)井筒及介質可視化。當前,對井筒及其介質的描述主要還是以各類測井項目成果圖的方式展現,隨著油田開發進入后期,如何歷史地、辯證地看待油水井的動態特征,急需形成單井、多井全生命周期動態生產表征技術。以井筒信息數字化為基礎,發展監測對象采集控制技術;以大數據、人工智能技術為手段,建立測試信息應用綜合平臺[14-15],向油田開發提供縱向、平面、時間多個維度的注入液波及體積、剩余油分布、壓力分布、井筒完整性可視化測試技術支持,成為未來測試資料應用技術的發展方向。