數據驅動與地質規律融合的超低滲油藏產能預測方法
——以元284超低滲油藏為例

鄭亞軍，劉寶成，張旭澤，薛永超，宋方新，蔣天昊

(1.中國石油長慶油田分公司第十采油廠，甘肅慶陽745100；2.中國石油大學(北京)，北京昌平102249)

超低滲油藏日益成為石油工業增儲上產的主戰場，成為保障國家油氣安全的重要支撐[1]。但超低滲油藏復雜的成巖作用導致其非均質性更強、孔隙結構更復雜、流體滲流環境更苛刻，必須經過大規模人工改造才能實現效益開發[2-5]，因此綜合考慮地質因素和工藝因素預測油井產能對于超低滲油藏高效開發至關重要。

超低滲油藏產能的影響因素諸多，李南(2012)通過實際模型的數值模擬，認為在一定范圍之內注水強度越高，油井產量越大[6]；任濤(2014)分析目標油藏三維地震資料后，指出儲層性質越好、油層有效厚度越大，油井產能越高[7]；李龍龍(2014)在推導出直井產能公式的基礎上，得出射孔程度越完善，油井產能越高[8]；王歡(2014)、林旺(2017)研究認為儲層改造體積是超低滲油藏油井產能主要影響因素[9-10]；劉輝(2013)在推導出產能預測模型的基礎上指出，隔夾層的存在會使油井產量下降[11]；潘有軍(2018)通過灰色關聯分析認為，單井加砂量是影響油井初期產能的主要因素[12]；賈曉飛(2019)認為油藏各向異性越大、油井產能越低[13]，姚振杰(2020)考慮低滲油藏天然裂縫十分發育，易與人工裂縫耦合導致水竄，降低油井產能[14]。目前，針對油井產能影響因素大多數文獻采用單因素定性分析，無法定量評價每個因素對產能的影響程度，致使采用的開發技術政策與油藏存在一定程度上的不適應性[15-17]，無法高效開發。文中以元284超低滲油藏為例，從地質、油藏、工藝等多方面單因素入手，進行定量分析，建立多因素耦合作用的產能預測模型。

1 產能主控因素

以油氣藏地質規律和油氣滲流理論為指導，結合元284油藏實際開發特征，初步優選了地質和工藝兩個方面的12個參數作為影響油井產能的特征向量。利用數據挖掘技術，將定性參數虛擬化，并采取KNN(最鄰近結點算法)填補缺失值；利用數據清洗技術對異常數據進行剔除。應用MDI(平均不純度減少)特征選擇法，篩選出儲層流動單元性質、儲層連通性、天然裂縫發育程度3個地質因素和射孔程度、注采對應關系、注入強度、壓裂改造強度、井網特征5個工藝因素，開展產能主控因素定量分析和評價。

1.1 地質因素

1.1.1 儲層流動單元性質

生產段儲層流動單元性質越好，油井產能越大[18]。Y300-521井和Y306-68井儲層厚度相同且其他開發參數相當，Y300-521井8 m射孔在I類流動單元、8 m射孔在II類流動單元；而Y306-68井12 m射孔在II流動單元、4 m射孔在III類流動單元(圖1)。兩口井射孔厚度均為16 m，Y300-521的產能可達2.45 t/d，而Y306-68的產能卻只有0.71 t/d。即當其他參數相當的條件下，油井產能主要取決于射孔段儲層流動單元性質。

圖1 Y300-521井(左)與Y306-68井(右)儲層流動單元性質剖面

利用數據挖掘技術，將不同的儲層流動單元對產能貢獻量化處理，同時考慮到射孔可能涉及到多個儲層段，因此，在數值計算時將單井所有射孔段的儲層流動單元性質歸一化處理(式1)。

(1)

式中：Fa為該井所有射孔投產段的儲層性質，無因次；Cai為該井每個射孔段儲層流動單元性質量化指標，無因次；N為該井所有射孔段儲層層數。

1.1.2 井間儲層連通性

儲層連通性是井間注采受效的關鍵，通過井間示蹤劑測試，利用回采率定量評價井間砂體連通性，回采率是指單井采出的示蹤劑量占所有注入示蹤劑量的百分比[19]。例如：B404-45井組示蹤劑測試結果顯示B403-45井回采率為0.042%，B405-45井回采率為0.036%。定量計算表明，B403-45井與B404-45井的砂體連通率比B405-45井與B404-45井的砂體連通率高17%；開發動態表明B403-45井日產油1.13 t，比B405-45井高27%。即當其他條件相當的情況下，油井產能主要取決于儲層連通性。

1.1.3 天然裂縫發育程度

裂縫是一種非常重要的儲集空間類型，裂縫既有儲集能力，又是油氣滲流的主要通道，對實際生產具有重要意義。通過對元284區巖心觀測分析，該區天然裂縫發育普遍，且以高角度縫為主，其中90%左右的裂縫開度為0～0.13 mm，75%左右的裂縫切深小于20 cm，具有小開度、小切深的顯著特征(圖2)。

圖2 元284井區巖心裂縫傾角觀測

天然裂縫發育程度對超低滲油藏產能有重要影響，而天然裂縫發育程度與巖石脆性指數呈正相關關系[20-21]。可借助脆性指數(Br)來反映儲層裂縫發育程度，根據Richman脆性指數計算方法，建立基于楊氏模量和泊松比的脆性指數計算模型[22]：

(2)

(3)

(4)

式中：Eb為歸一化后的楊氏模量，無因次；vb為歸一化后的泊松比，無因次；Emax為最大楊氏模量，GPa；Emin為最小楊氏模量，GPa；Ei為第i個楊氏模量，GPa；vmax為最大泊松比，無因次；vmin為最小泊松比，無因次；vj為第j個泊松比，無因次。

式中的相關參數可以通過利用聲波時差測井中縱波和橫波的傳播速度來計算：

(5)

(6)

式中：Δtp為縱波聲波時差，μs/m；Δts為橫波聲波時差，μs/m；ρ為巖石密度，g/cm3。

利用聲波測井資料定量計算巖石脆性指數，從而分析裂縫發育程度，巖心觀察表明，B493-36井裂縫相對發育，開發動態顯示該井為裂縫型水淹。由B493-36井脆性指數和聲波測井資料關系可知，B493-36井脆性指數與聲波時差呈正相關關系(圖3)，結合其他因素進一步深入分析可知，當儲層段天然裂縫發育時，其脆性指數主要為0.5～0.6；反之，Y284-100井生產動態呈現基質型水驅特征，反映該井裂縫不發育，分析其原因為Y284-100井儲層脆性指數均小于0.3。充分證明利用聲波時差資料計算巖石脆性指數來預測裂縫發育程度是可靠的。

圖3 B493-36井儲層脆性指數與聲波時差關系

1.2 工藝因素

1.2.1 壓裂改造強度

通過體積壓裂可有效增大儲層滲流面積和導流能力，當其他參數相當的條件下，油井產能主要取決于單井的壓裂改造強度。定義壓裂改造強度(Fd)為該井加砂量與該井射孔段厚度之比，即：

(7)

式中：Q砂量為該井加砂量，m3；H射孔為該井射孔段厚度，m。

Y281-98井和Y283-97井儲層厚度相同，兩口井均在I類流動單元進行一段射孔生產，兩口井剩余開發參數相同，但Y281-98井的加砂強度為 10.83 m3/m，Y283-97井的加砂強度為8.00 m3/m。由此，Y281-98的產能可達0.76 t/d，而Y283-97的產能只有0.62 t/d。

1.2.2 射孔程度

射孔段流動單元性質越好，初期日產量越大；射孔厚度越大，初期日產量也越大。所以，射孔程度也會影響生產井的產能，定義射孔程度(Fe)為射孔段厚度與砂體厚度的比值，即

(8)

式中：H砂體為該井所穿過的砂體厚度，m。

從圖4可知，Y295-47的射孔程度大于Y293-47的射孔程度，Y295-47的日產油0.91 t，而Y293-47的日產油為0.61 t。

1.2.3 注采對應

油水井之間良好的注采關系是開發效果的重要保障。當注采井的射孔不在同一砂體時，其注采對應指數為0；當注采井的射孔在同一砂體且射孔深度完全對應時，其注采對應指數賦值為1；當注采井的射孔在同一砂體但深度不完全對應時，根據其深度對應程度，其注采對應指數賦值為0～1。

若出現射孔段不在一個流動單元時，需對采油井射孔厚度進行劃分，再根據對應注水井射孔關系進行計算(式9)。比如Y295-47井(圖4)，該井對應的注水井為Y294-47井，該注水井射孔兩段，射孔位置均與Y295-47井完全對應，所以對于Y295-47井的注采對應指數為Ff=(1×1+1×0.75)/2=0.875。

圖4 Y294-47井組射孔位置示意

(9)

式中：Ff為注采對應指數，無因次；Lfi為該井射孔段位置量化后的數值，無因次；Pfi為該井對應注水井射孔段流動單元性質的量化值，無因次。

1.2.4 注入強度

當儲層流動單元性質相近、注入壓力小于油層破裂壓力時，注水強度越大，地層壓力保持水平越高，產液能力越強。例如B410-24井與B414-24井的儲層流動單元性質一致，B414-24井主應力方向注水井日注量為29.3 m3和18.9 m3；B410-24主應力方向注水井日注量為7.6 m3和8.6 m3；而B410-24井平均日產油為1.20 t，但B414-24井日產油僅0.43 t，分析產能差異的原因是，B414-24井的注入強度大于B410-24井的注入強度。

1.2.5 油井所處位置

元284區原始地層壓力15.8 MPa，投產以來地層壓力基本維持原始地層壓力的80%左右。統計注水井不同方向上油井的產能可知，NE75°方向油井產能高(平均1.21 t/d)，NE45°方向產能低(平均0.68 t/d)，NE105°產能居中(平均0.96 t/d)。

2 超低滲油藏生產井產能預測模型

2.1 生產井產能預測模型構建

目前油井初期產能評價大多為理論推導的計算公式，雖然適應性強，但未能考慮目標油藏的實際地質特征，使得計算誤差較大。為更準確地預測元284區油井產能，在前期分析大量現場數據的基礎上，利用熵權-AHM法，建立主觀-客觀雙重判斷約束模型。

主觀權重計算時，先建立遞階層次結構模型(圖5)，即構建準則層對目標層和指標層對準則層的AHP判斷矩陣；再建立準則層對目標層和指標層對準則層的屬性判斷矩陣，判斷各個指標和準則的相對重要性；最后計算指標和準則的相對權重，計算出準則層(地質影響因素、工藝影響因素)對目標層的相對權重值Wb，計算出指標層對于各自準則層的相對權重值Wc(n)，則指標層對目標層的綜合權重為Wc=Wb×Wc(n)。

圖5 熵權-AHM法主觀權重流程

把第i個目標對第j個目標的相對重要性記為aij。

bi和bj對準則層B的相對重要性分別記為uij、uji。按屬性測度的要求，uij和uji滿足：uij≥0，uji≥0，uij+uji=1，i≠j；uij=0，i=j，1≤i≤n，1≤j≤n。

(10)

1≤i≤n

(11)

式中:Wb(n)表示第n個指標的相對權重。

客觀分析權重時，先構建初始數據矩陣，將初始數據標準化處理，計算各指標的信息熵值，然后基于信息熵值計算指標差異度，根據各指標差異度的占比確定各指標的權重；最后利用熵權-AHM法建立一個包含主客觀權重的優化模型，解此優化模型得到綜合權重，進一步確定地質因素和工藝因素的影響權重，用于評價不同情況生產井的產能大小。

2.2 生產井產能預測模型驗證

隨機選取元284區一個生產井組(圖6)，首先根據該井組油藏特征，對產能主控因素進行量化處理；然后將8口生產井分類，分別將量化的產能主控因素代入相應的計算公式；最后與實際產能對比(表2)。由表2可知，利用文中建立的產能預測方法計算的8口井產能與這些井實際產能的誤差均較小，說明該模型可以較好地預測元284區的油井產能。

圖6 B406-35井組井位分布

表2 B406-35井組產能對比

3 開發調整

選取元284區Y310-52低效井，利用文中方法計算Y310-52井產能主控參數(表3)，發現該井的射孔程度較差、壓裂規模較小。因此，對Y310-52井實施補孔和重復壓裂措施，重新計算其產能影響因素，發現射孔程度和壓裂改造強度有了較大提高，通過統計其產能變化和措施調整，該井日產油量從0.4 t提高至1.5 t，說明該模型可以較好地指導目標油藏的開發調整策略。

表3 Y310-52產能影響因素量化

4 結論

(1)對元284區單井產能主控因素進行關聯分析，篩選出8個影響超低滲油藏油井產能的主控因素，確定了影響超低滲油藏油井產能重要程度的三個因素依次為射孔程度、儲層連通性及天然裂縫發育程度。

(2)元284井區儲層裂縫發育普遍，以高角度縫為主，有小開度、小切深的顯著特征，同時利用聲波測井資料定量計算巖石脆性指數來預測裂縫發育程度是可靠的。

(3)通過熵權-AHM法建立主觀-客觀雙重判斷約束模型，綜合考慮影響超低滲油藏產能主控因素建立產能預測模型，該模型比常規產能計算公式誤差小、計算精度高，對低滲油藏開發調整具有較好的指導作用。