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        長裸眼非均質(zhì)儲層酸壓主因素優(yōu)選方法研究

        2015-10-31 01:16:24吳亞紅房好青田西山李博媛
        復(fù)雜油氣藏 2015年4期
        關(guān)鍵詞:酸壓碳酸鹽巖泥質(zhì)

        吳亞紅,王 黎,房好青,田西山,李博媛

        (1.中國石油大學(xué)(北京)石油工程學(xué)院,北京 昌平 102249;2.中國石化中原石油工程有限公司井下特種作業(yè)公司,河南 濮陽 457100;3.中國石化西北油田分公司,新疆 烏魯木齊 830011)

        長裸眼非均質(zhì)儲層酸壓主因素優(yōu)選方法研究

        吳亞紅1,王 黎2,房好青3,田西山1,李博媛1

        (1.中國石油大學(xué)(北京)石油工程學(xué)院,北京 昌平 102249;2.中國石化中原石油工程有限公司井下特種作業(yè)公司,河南 濮陽 457100;3.中國石化西北油田分公司,新疆 烏魯木齊 830011)

        塔里木盆地奧陶系碳酸鹽巖油藏產(chǎn)層厚度大,完井井段長,非均質(zhì)性嚴重。分別運用均值和均方差方法優(yōu)選酸壓井段物性參數(shù),運用最優(yōu)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)編制酸壓決策軟件,對塔里木盆地酸壓施工的20井次進行酸壓前決策模擬。實例應(yīng)用對比分析表明,均值方法符合率75%,均方差方法符合率90%。對于長裸眼非均質(zhì)碳酸鹽巖儲層,采用均方差方法優(yōu)選儲層物性參數(shù),可以較準確地描述不同深度的物性差異給酸壓造成的影響,定量地指導(dǎo)酸壓選井選層工作及增產(chǎn)措施的制定。

        碳酸鹽巖 酸壓 長裸眼段 非均質(zhì)儲層 均方差方法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 物性參數(shù)

        影響酸壓效果的各個因素形成了一個多因素相互作用的、復(fù)雜的不確定性系統(tǒng)[1-3]。在這個系統(tǒng)中各因素之間的關(guān)聯(lián)方式復(fù)雜多變,雖然也有確定性關(guān)系,但大都是非線性的,同時表現(xiàn)出隨機性、模糊性和不確定性。以往在對各影響因素取值時,采用的是籠統(tǒng)取平均的方法,雖然能在一定程度上反映該井段的地質(zhì)特征,但未對不同深度地層的各種影響因素進行定量描述。塔里木盆地奧陶系產(chǎn)層厚度大,完井井段長,籠統(tǒng)的取平均值不能完全反映酸壓施工壓開層段的物性特征[4-6]。本文在因素取平均值的基礎(chǔ)上優(yōu)選了一種均方差取值方法,用以定量描述酸壓井產(chǎn)段在不同深度的差異性,認識不同深度地層的發(fā)育情況和井段的生產(chǎn)狀況。在酸壓施工時,井段各層之間的物性(如滲透率、孔隙度、泥質(zhì)含量等)差異越大則酸壓成功的概率越大,酸壓層段物性特征的各影響因素的均方差消除了不同深度物性的差異性,可以更加準確地進行長裸眼非均質(zhì)儲層的物性特征描述,有效指導(dǎo)增產(chǎn)措施方案的制定[7]。

        1 酸壓主影響因素取值方法

        1.1均值方法

        影響因素取均值法是通過將油井產(chǎn)段的每一小段的因素取值記錄下來,然后通過求取數(shù)學(xué)平均的方法,得到某因素在該井段的均值。平均值能在一定程度上反映該井段的綜合物性。對于離散型樣本空間,均值求法如下:

        (1)

        式中:E(x)為影響因素不同深度數(shù)學(xué)均值;x為影響因素;xi為該影響因素在不同深度的取值。

        1.2均方差方法

        影響因素均方差取值方法是將油井產(chǎn)段的每一小段的因素取值記錄下來,然后求取各小層因素值的均方差。不同影響因素的均方差反映了整個油井產(chǎn)段物性的差異度,一般來說物性差異度越大則酸壓作業(yè)有效的概率越大[1,3]。對于離散型樣本空間,均方差求法如下:

        (2)

        式中:σ(x)為影響因素均方差;D(x)為影響因素不同深度數(shù)學(xué)方差。

        2 均方差方法取值

        選取塔里木盆地碳酸鹽巖儲層的285口酸壓井

        1 425個小層進行均方差的處理計算,確定每個酸壓層壓開的儲層參數(shù)。選取的儲層參數(shù)主要有:裂縫級別、自然伽馬、井徑、中子孔隙度、聲波時差和深淺電阻率差值。

        裂縫級別是縫洞發(fā)育與縫洞能量的表示,其中Ⅰ類儲層物性最好,其次是Ⅱ類,最差的是Ⅲ類。由于酸壓段跨度一般比較大,同時含有Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ級別的儲層,裂縫級別較高的層比較容易進液,首先壓開,所以本文在綜合考慮多種因素共同影響酸壓效果的前提下優(yōu)先選取酸壓井段裂縫級別最高且厚度較大的層[8]。

        巖石的自然伽馬(GR)射線強度取決于巖石中的放射性元素種類和含量。泥質(zhì)巖石含有較多的放射性元素,因而自然伽馬射線強度最高,含有泥質(zhì)的碳酸鹽巖自然伽馬射線強度中等,不含泥質(zhì)的碳酸鹽巖最低。所以巖石的自然伽馬射線強度主要反映巖石中泥質(zhì)含量。本文優(yōu)先選取自然伽馬值較小的井層。

        純碳酸鹽巖地層比較致密,容易形成規(guī)則井眼,但塔河奧陶系上統(tǒng)桑塔木組和石炭系巴楚組交界處存在一小段泥巖段或者高含泥質(zhì)的灰?guī)r,而含有泥質(zhì)成分的地層遇水容易垮塌擴徑,井徑(CAL)會明顯變大。本文根據(jù)井的實際施工情況優(yōu)先選取井徑較大的層。

        中子測井主要測中子源發(fā)射出的快中子穿過地層時的減速程度,而地層中氫是最強的減速劑,巖石的減速能力與含氫指數(shù)有關(guān)。一般情況下,巖石骨架的含氫指數(shù)為0,溶洞中的泥質(zhì)的中子含氫指數(shù)要比正常在實地層中泥質(zhì)的含氫指數(shù)高得多,也就是說,測量巖石的減速特性,在碳酸鹽巖地層亦即反映了地層裂隙的發(fā)育程度。本文優(yōu)先選取中子孔隙度較大的井層。

        表1 儲層參數(shù)優(yōu)選

        聲波時差A(yù)C值越大,孔隙度越大,酸壓效果越好。在碳酸鹽巖地層中,聲波時差反映了地層裂隙發(fā)育程度。在溶洞發(fā)育層段,聲波時差明顯增大,有時會出現(xiàn)跳波異常,聲波幅度產(chǎn)生嚴重衰減,多數(shù)情況下,縱波能量也會衰減。本文優(yōu)先選取聲波時差較大的層。

        對于裂縫-縫洞型碳酸鹽巖地層,深淺電阻率差值越小,說明裂縫或縫洞越發(fā)育,深淺電阻率差值越大,說明含油性越好。本文優(yōu)先選取深淺電阻率差值較大的層。

        以塔里木盆地某區(qū)的一口酸壓井為例,對該井各小層的物性數(shù)據(jù)分別運用均值方法和均方差方法進行取值,優(yōu)選酸壓井段的儲層參數(shù),如表1所示。運用均方差方法進行取值時,綜合多種因素的影響優(yōu)選該井第19小層的物性數(shù)據(jù)作為建模數(shù)據(jù)。

        3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的確立

        以顯著影響因素為輸入,運用MATLAB構(gòu)建三層單輸出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),分別運用兩種取值方法優(yōu)選出的物性數(shù)據(jù)對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬篩選出最優(yōu)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入?yún)?shù)個數(shù)及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),如表2所示。

        表2 優(yōu)選出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)

        從表2可以看出,運用均方差方法優(yōu)選出的物性數(shù)據(jù)所得的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的符合率高于均值方法。

        4 實例應(yīng)用

        運用最優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)編制酸壓決策軟件,對2012-2013年進行酸壓施工的20井次進行模擬預(yù)測。酸壓前預(yù)測結(jié)果與壓后實際結(jié)果對比見表3。對酸壓影響因素運用均值方法取值的平均符合率為75%,運用均方差方法取值的平均符合率為90%,明顯高于均值方法的符合率,更適用于長裸眼非均質(zhì)儲層的酸壓效果預(yù)測。

        表3 酸壓效果預(yù)測

        5 結(jié)論

        分別運用均值方法和均方差方法進行建模并編制成軟件,對塔里木盆地碳酸鹽巖儲層20口酸壓井進行模擬預(yù)測。壓后結(jié)果對比顯示,運用均值方法和均方差方法取值的平均符合率分別為75%和90%,說明均方差方法可以更準確地描述長裸眼井段非均質(zhì)酸壓儲層壓開層位的物性參數(shù),有效提高該類儲層決策模型的精度,準確指導(dǎo)現(xiàn)場選井選層工作,以及堵水等增產(chǎn)措施的制定。

        [1] 房好青.縫洞型碳酸鹽巖油藏酸壓選井選層模型研究與應(yīng)用[D].中國石油大學(xué)(北京),2010.

        [2] 林鑫.碳酸鹽巖油藏酸壓后產(chǎn)能預(yù)測方法研究[D].中國石油大學(xué)(北京),2008.

        [3] 吳亞紅,李秀生,鐘大康,等.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在壓裂選井及選層中的應(yīng)用[J].石油大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版).2001,25(5):42-44.

        [4] 魏歷靈.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在塔河油田的應(yīng)用[J].新疆石油地質(zhì),2004,25(6):665-667.

        [5] 賀波.基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的儲層參數(shù)預(yù)測研究[D].哈爾濱工程大學(xué),2007.

        [6] 解鳳強.基于模糊數(shù)學(xué)方法的壓裂井優(yōu)選.科學(xué)技術(shù)與工程[J],2010,10(7):1768-1770.

        [7] 李林地,張士誠,庚勐,等.塔河油田碳酸鹽巖儲層水力壓裂選井選層定量研究[J].油氣地質(zhì)與采收率,2010,17(5):99-101.

        [8] Zhu Dong D.Modeling of the acidzing process in naturally-fractured carbonates[C].SPE 63183,2000.

        (編輯 謝 葵)

        Study on optimal method of main acid fracturing factors for long open-hole wells in heterogeneous carbonate reservoir

        Wu Yahong1,Wang Li2,F(xiàn)ang Haoqing3,Tian Xishan1,Li Boyuan1

        (1.ChinaUniversityofPetroleum(Beijing),Beijing102249,China;2.UndergroundSpecicalOperationsCompanyofZhongyuanPetroleumEngineeringCo.Ltd.,SINOPEC,Puyang457001,China;3.NorthwestOilfieldBranch,SINOPEC,Urumqi380011,China)

        Tarim Ordovician carbonate reservoir is characterized by bigger thickness of producing pay,long completion interval and serious heterogeneity.The mean value and square error methods were applied to optimize the physical parameters of acid fracturing segment,respectively.Using the optimal BP neural network structure,an acid fracturing decision-making software was compiled,to simulate the decision before acid fracturing of 20 wells in Tarim Basin.By analyzing application examples,the mean value method and the mean square error method can reach a coincidence rate of 75% and 90%,respectively.Therefore,for long open-hole wells in heterogeneous carbonate reservoir,the mean square error method is used to optimize reservoir parameters accurately to describe the impact of the property difference at different depth on acid fracturing,and guide effectively and quantitatively the work of well-layer selection and other simulation treatment designs.

        carbonate reservoir;acid fracturing;long open hole;heterogeneous reservoir;the mean square error method;BP neural network;physical parameter

        10.16181/j.cnki.fzyqc.2015.04.015

        TE357.2

        A

        2015-04-30;改回日期2015-07-28。

        吳亞紅(1966—),女,博士,高級工程師,主要從事油氣田開發(fā)工程專業(yè)的教學(xué)和科研工作。電話:13910715837,E-mail:wuyahong66@126.com。

        國家科技重大專項(2011ZX05014-006)“縫洞型碳酸鹽巖油藏高效酸壓改造技術(shù)”資助。

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