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        頁巖氣產(chǎn)量遞減變化組合模型的探討

        2015-05-14 02:59:34劉傳斌姜漢橋李俊鍵糜利棟趙林趙樹成
        斷塊油氣田 2015年6期
        關鍵詞:產(chǎn)量生產(chǎn)模型

        劉傳斌,姜漢橋,李俊鍵,糜利棟,趙林,趙樹成

        (1.中國石油大學(北京)石油工程教育部重點實驗室,北京 102249;2.中國石油大慶油田有限責任公司采油四廠,黑龍江 大慶 163511)

        0 引言

        1945 年,Arps[1]根據(jù)礦場數(shù)據(jù),引入遞減率的概念,提出了雙曲遞減模型,現(xiàn)被廣泛應用于油氣產(chǎn)量遞減預測[2]。 Fetkovich 等[3]研究指出,流體流動達到擬穩(wěn)定狀態(tài)時,產(chǎn)量遞減規(guī)律符合雙曲模型。而Rushing等[4]指出,不穩(wěn)定流動狀態(tài)時,雙曲模型不再適用。這是由于通常出現(xiàn)遞減指數(shù)n>1的情況,造成累計產(chǎn)量無限大的不合理性,并且生產(chǎn)后期對遞減指數(shù)變化不敏感。Lee[5]利用Arps遞減關系分析頁巖氣井產(chǎn)量時,也總是出現(xiàn)遞減指數(shù)n>1的情況。

        筆者在文獻[6]中,詳細介紹了國內(nèi)外頁巖氣產(chǎn)量遞減評價的方法,總結(jié)分析了各種遞減曲線模型。J.Krunal[7]研究比較了Duong模型和SEPD模型的應用,M.Marie等[8]比較了各模型在不同類型油藏的應用。文獻[9]分析了SEPD,Duong,YM-SEPD 3 類遞減模型的適用性,指出不同遞減模型的適用階段有所差別。

        頁巖氣開采過程中,通常采用水平井體積壓裂,初期的高產(chǎn)階段主要是由于人工裂縫的存在,隨著開采的深入進行,產(chǎn)出流體主要來自微米-納米孔隙結(jié)構(gòu),從而造成低產(chǎn)低效時期。因此,不同開采階段的滲流機理不同,導致其產(chǎn)量遞減的方式有所不同[10]。

        本文以生產(chǎn)前期和后期不同遞減模型為研究內(nèi)容,前期選擇SEPD遞減模型,后期以干酪根模型為主,對前期和后期模型選擇合適的組合點進行組合,從而進行頁巖氣產(chǎn)量預測。

        1 SEPD產(chǎn)量遞減模型

        2009 年,Valko 等人[11-12]在指 數(shù)遞減模型的基礎上引入時間常數(shù),提出了伸縮指數(shù)遞減模型(SEPD):

        式中:q為某t時刻的產(chǎn)量,m3/d;qi為最大或初始產(chǎn)量,m3/d;τ為時間參數(shù)。

        2 干酪根遞減模型

        P.J.M.Monteiro等[13]根據(jù)干酪根模型進行數(shù)學推導,其假設干酪根內(nèi)部是均勻致密的有機質(zhì),無滲透性,周圍是有滲透性的有機物,且存在非均質(zhì)性。假設滲透率K只是隨壓力p而變,是壓力梯度的指數(shù)函數(shù),即

        式中:C為系數(shù);x為不同位置的干酪根與有機質(zhì)的距離,m;m為非均質(zhì)性系數(shù)。

        根據(jù)式(2),對于氣體,控制方程可以表示為

        式中:A 為含氣面積,km2;μ 為流體黏度,mPa·s;φ 為孔隙度。

        經(jīng)過數(shù)學推導,令最大產(chǎn)量為qmax,可以得到干酪根模型下頁巖氣的日產(chǎn)量與時間的關系式為

        式中:t0為以干酪根模型為主的開始生產(chǎn)時間,d。

        3 組合點的選擇

        前期產(chǎn)量遞減預測選擇SEPD模型,后期采用干酪根模型。顯然,組合模型的關鍵在于組合點的選擇。從滲流學的角度來看,遞減模型轉(zhuǎn)變的時期應為流態(tài)的轉(zhuǎn)變時期。但由于頁巖氣中流態(tài)的具體轉(zhuǎn)變過程不清楚,組合點的選擇也無法根據(jù)流態(tài)確定。

        從數(shù)學模型的角度,根據(jù)前后期數(shù)學表達式來確定組合點的時間。組合點根據(jù)前期和后期在組合時的遞減率相等確定。

        頁巖氣生產(chǎn)初期,采出的流體主要來自人工裂縫,但干酪根模型流體對此階段也有貢獻,即其從生產(chǎn)剛開始就對頁巖氣產(chǎn)量有貢獻。隨著生產(chǎn)的不斷進行,到了后期,人工裂縫就不再有足夠的流體供給,而逐漸以干酪根模型流體貢獻為主。在選擇組合點時,由于以干酪根模型為主開始生產(chǎn)的時間t0未知,而始終小于1,因此,在后期,隨著生產(chǎn)時間不斷增長,t0對產(chǎn)量的影響越來越小。為了方便研究,需要對t0進行賦值,根據(jù)頁巖氣產(chǎn)量的變化,賦值t0=0。

        由SEPD模型數(shù)學表達式式(1),可知遞減率為

        式中:D 為遞減率,月-1。

        由干酪根模型數(shù)學表達式式(4),可知遞減率為

        組合點根據(jù)前期和后期在組合時的遞減率相等確定,由式(6)和式(8)可知:

        即組合點的選擇:

        4 模型應用

        在GEM模塊中頁巖氣藏的模型選擇孔隙-裂縫雙重介質(zhì),建立為雙孔雙滲介質(zhì)模型。頁巖氣藏模型的基本參數(shù)見表1。

        關于SEPD模型的應用,筆者在文獻[9]有所涉及。以第1年產(chǎn)量作為基礎,可計算出SEPD模型中的參數(shù)τ和n。因此,利用式(10),可以對組合點的位置進行估算。

        表1 頁巖氣藏典型模型基本參數(shù)

        由SEPD模型以及組合模型,對頁巖氣井分別進行預測,預測結(jié)果見圖1。

        圖1 SEPD模型與組合模型的產(chǎn)量預測

        由圖1可以看出,組合模型的預測結(jié)果與生產(chǎn)數(shù)據(jù)比較符合,能夠較為精確地預測頁巖氣的產(chǎn)量。SEPD模型在預測頁巖氣產(chǎn)量時,隨著生產(chǎn)進入后期,預測值與生產(chǎn)數(shù)據(jù)逐漸不符,比生產(chǎn)數(shù)據(jù)低,且偏離的趨勢越來越明顯。這主要是由于SEPD模型參數(shù)的確定,是依據(jù)前期生產(chǎn)數(shù)據(jù)。而生產(chǎn)前期是以人工裂縫為主,與生產(chǎn)后期干酪根模型的生產(chǎn)主控流態(tài)不同,以人工裂縫為主的產(chǎn)量遞減變化明顯快于干酪根模型。

        同時,從圖1中還可以看出,生產(chǎn)數(shù)據(jù)與組合模型預測結(jié)果的符合時間很長,正是由于頁巖氣井中后期主要以干酪根模型流體的主控方式生產(chǎn),且此階段時間比較長,即文獻[10]中的低產(chǎn)低效期。

        分別利用SEPD模型和組合模型,預測頁巖氣井生產(chǎn)20 a時的產(chǎn)量,其預測誤差,SEPD模型為48.53%,組合模型為11.02%??梢娊M合模型的預測精度遠高于SEPD模型。

        5 結(jié)論

        1)許多學者針對頁巖氣產(chǎn)量變化提出不少修正方法和模型,對生產(chǎn)前期預測比較精確,但對生產(chǎn)后期產(chǎn)量的變化,由于實際礦場數(shù)據(jù)的缺失造成研究的困難,不能夠準確預測。

        2)提出組合模型的思路,生產(chǎn)前期以SEPD模型預測,生產(chǎn)后期以干酪根模型預測,以生產(chǎn)前期和后期在組合時的遞減率相等確定組合點。

        3)模型應用表明,組合模型的預測精度比SEPD模型預測精度高,組合模型由1 a的生產(chǎn)數(shù)據(jù)預測頁巖氣井20 a的產(chǎn)量,精度在11%左右。

        [1]Arps J J.Analysis of decline curves[J].SPE 945228,1944.

        [2]姜漢橋,姚軍,姜瑞忠,等.油藏工程原理與方法[M].東營:中國石油大學出版社,2006:245-268.

        [3]Fetkovich M J,F(xiàn)etkovich E J,F(xiàn)etkovich M D.Useful concepts for decline curve forecasting,reserve estimation and analysis[J].SPE Reservoir Engineering,1996,11(1):13-22.

        [4]Rushing J A,Perego A D.Estimating reserves in tight gas sands at HP/HT reservoir conditions:Use and misuse of an Arps decline curve methodology[R].SPE 109625,2007.

        [5]Lee W J.Gas reserves estimation in resource plays[R].SPE 130102,2010.

        [6]劉傳斌,姜漢橋,李俊鍵,等.頁巖氣氣藏產(chǎn)能評價方法研究進展[J].石油地質(zhì)與工程,2015,29(4):93-96.

        [7]Krunal J.Comparison of various deterministic forecasting technique in shale gas reservoirs[R].SPE 163870,2013.

        [8]Marie M,Riteja D,Chris B.Comparison of decline curve analysis methods with analytical models in unconventional plays[R].SPE 166365,2013.

        [9]劉傳斌,姜漢橋,李俊鍵,等.預測頁巖氣產(chǎn)量遞減組合模型的探討[J].斷塊油氣田,2015,22(4):481-483,487.

        [10]鄒才能,張國生,楊智,等.非常規(guī)油氣概念、特征、潛力及技術[J].石油勘探與開發(fā),2013,40(4):385-388.

        [11]Valko P P.Assigning value to stimulation in the Barnett shale:A simultaneous analysis of 7000 plus production histories and well completion records[R].SPE 119369,2009.

        [12]Valko P P,Lee W J.A better way to forecast production from unconventional gas wells[R].SPE 134231,2010.

        [13]Monteiro P J M,Rycroft C H,Barenblatt G I.A mathematical model of fluid and gas flow in nanoporous media[J].PNAS,2012,109(50):20309-20313.

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