王 崟,羅 攀,王 強
(陜西延長石油(集團)有限責任公司研究院,陜西西安 710075)
富縣大東溝長8致密油藏平均埋深1 400m,油層厚度30~45m。平均孔隙度9.7%,平均滲透率0.32×10-3μm2,平均含油飽和度41%。低產低效井203口,以現有壓裂井為基礎,優選產能影響因素,形成一套適合該區擇優選井思路及方法。
目前延長油田常用的重復壓裂有2種方式:補孔壓裂、轉向壓裂。通過對2種不同壓裂方式的復壓井二壓后產量數據統計可以看出,不同的壓裂方式和日產油的關系有所不同,轉向效果最好,其次是補孔壓裂,如圖1所示。

圖1 不同壓裂方式生產產量對比
一般來說,通過地質因素、工程參數和初次壓裂后產量數據研究各項參數對重復壓裂效果的影響,為重復壓裂選井選層提供參考依據。影響單井產能主控因素的地質和工程因素:
1)地質參數:含油飽和度、厚度、孔隙度、滲透率、泥質含量、地層系數;
2)施工參數:前置液、壓裂液、砂量、砂比、排量;
3)生產特征:重復壓裂井的產能和一壓后累計產油量有關,相同地質條件下,剩余可采儲量越大,可開采潛力越大。
滲透率、含油飽和度、油層厚度、孔隙度、前置液、壓裂液、砂量和砂比對日產油量的影響如表1所示。

表1 重復壓裂井參數表
(1)總體上看,隨著滲透率的增加,日產油量有增大的趨勢,兩者之間有一定的線性關系。
(2)含油飽和度分布在30%~70%,含油飽和度與日產油量也有一定的線性關系,但是隨著含油飽和度的增加,日產油量有增大的趨勢。
(3)油層厚度主要集中在3~16m,總體而言相關性較為明顯,隨著有效厚度的增加,日產油量有增加的趨勢。
(4)隨孔隙度的增大,日產油有增大的趨勢,但是兩者之間沒有明顯正相關關系。
(5)隨泥質含量的減小,日產油有增大的趨勢,兩者之間沒有強烈的反相關關系。
(6)隨地層系數的增加,日產油有增大的趨勢,兩者之間有明顯的相關關系。
(1)隨前置液的增加,日產油有增大的趨勢,兩者之間沒有強烈的相關關。
(2)壓裂液是前置液和混砂液的和,日產油量隨著壓裂液量的增加有增長的趨勢,有較明顯的相關關系。
(3)由于每口井的砂量、砂比、排量數據較接近,與日產油量沒有相關趨勢。
灰色關聯分析的基本原理是通過某種方法尋求系統中各個因素之間的關系,找出影響目標參數的重要因素,進而掌握事物的主要特征。利用灰色關聯分析方法進行分析,確定出各影響因素的關聯度并按關聯度的大小進行排序,從而優選產能的主要影響因素。關聯度是有界的數,取值范圍位0.1~1。關聯度數值越接近1,表明子因素與母因素之間的關系越緊密,也就是說這個子因素對母因素的影響越大,反之亦然。首先油井分析整理產能影響因素,利用灰色關聯法確定影響產能的主控因素。首先對產能影響因素進行了分析整理,各類與產能有關的動靜態資料,包括測井、孔隙結構、物性、油藏特征、試采及工程參數等資料。
建立產能數列和產能因數數列后,利用Matlab軟件進行編程,對各產能因素關聯度進行了計算并排序,計算結果如表2所示。

表2 各產能因素關聯度排序表
通過對各產能因素關聯度的排序,標定影響因子下限為0.7,篩選出了關聯度靠前的含油飽和度、地層系數、壓裂液量、有效厚度、滲透率、采出程度為影響產能的主控因素。
利用多元回歸進行產能預測,一般形式:對有k個解釋變量的線性回歸模型:

以17口井數據為樣本點,利用Matlab軟件進行編程,對產能與其主控因素之間進行多元回歸分析,通過考慮不同啟動壓力梯度建立非線性產能預測模型,所建模型與實際產油數據吻合度較高,模型較為可靠,如圖2所示。

圖2 預測單井日產和實際日產對比趨勢圖

式中:So為含油飽和度,%;mD.m為地層系數;L為壓裂液量;He為油層厚度,m;K為滲透率,mD。
以17口井數據為樣本和5口檢驗井比較,所建模型與實際產油數據吻合度較高,如圖3所示。

圖3 產能預測模型與樣本井效果對比
常用的產能預測模型還有滲透率回歸公式法、地層系數回歸公式法、視流度公式法和試油產量折算法。
通過表3可以看出,用多元回歸法預測產能的結果比較準確,平均誤差9%。多元線性回歸法產能精度明顯高于其他幾種方法,并且多元線性回歸模型易獲取,方法簡便易操作,適合快速有效進行選井。

表3 產能預測方法對比
通過灰色關聯法對各參數的排序確定重復壓裂井產能主控因素從大到小依次為含油飽和度、地層系數、壓裂液量、有效厚度、滲透率和采出程度。將其進行多元回歸建立模型,誤差率在2%~27%,平均誤差9%。因此對于重復壓裂井選井應優先考慮以上6個參數來進行選井,并考慮將產能預測結果較好的井作為重復壓裂優選井。