張學(xué)娟，劉如昊，張 曦，郭天然

(1. 東北石油大學(xué) 非常規(guī)油氣成藏與開發(fā)省部共建國家重點實驗室，黑龍江 大慶 163318； 2. 西南油氣田分公司 工程技術(shù)研究院，四川 成都 610017； 3. 吉林油田分公司 油氣工程研究院，吉林 松原 138000)

1 網(wǎng)格粗化方法

油藏模型網(wǎng)格粗化的目的是降低網(wǎng)格數(shù)、減少數(shù)值模擬的計算量[1]，以保證在現(xiàn)有計算能力水平下，能夠在有限的時間內(nèi)實現(xiàn)數(shù)值模擬的擬合計算。模型粗化過程中應(yīng)在實現(xiàn)提高計算效率的前提下，保證粗化后的模型能夠盡量真實的反映原始精細(xì)模型的必要地質(zhì)信息。

影響網(wǎng)格粗化精度的主要因素一般來說主要有兩個方面：一是粗化網(wǎng)格的尺寸；二是網(wǎng)格粗化的算法[2]。粗化網(wǎng)格尺寸的最小程度主要依賴于計算能力的發(fā)展水平，而對于不同儲層厚度特征的地質(zhì)模型采用適合的粗化算法可以使有效地質(zhì)信息的損失量降至最低。目前油藏模型網(wǎng)格粗化方法的主要思路都是用一個等效的均質(zhì)粗網(wǎng)格單元去取代原模型中多個非均質(zhì)的細(xì)網(wǎng)格單元，從物性參數(shù)上講, 也就是用一個平均值去代替多個不同的值, 所以油藏模型網(wǎng)格粗化的本質(zhì)特征是求均值[3]。實際工作中常用的粗化算法包含算術(shù)平均法、幾何平均法、調(diào)和平均法、冪指數(shù)平均法和均方根等簡單平均算法[4-5]。各種不同的平均算法都可以采用簡單加權(quán)參數(shù)進(jìn)行加權(quán)平均，比如可以按照網(wǎng)格長度、網(wǎng)格厚度、網(wǎng)格面積、網(wǎng)格體積等不同的加權(quán)平均方法[6-10]，本文研究的是按照網(wǎng)格尺寸和網(wǎng)格體積綜合加權(quán)平均的算法對油藏模型網(wǎng)格進(jìn)行粗化。

2 研究區(qū)儲層參數(shù)特征

油藏模型粗化參數(shù)在兼顧計算效率的前提下，首先需要考慮垂向網(wǎng)格參數(shù)是否能夠精細(xì)刻畫儲層與非儲層的分界面，此時應(yīng)考慮垂向采樣參數(shù)與儲層厚度的關(guān)系。

圖1 薩II油層組砂巖厚度統(tǒng)計規(guī)律

研究區(qū)位于松遼盆地北部，目的層為薩爾圖油層，按著砂巖厚度分類統(tǒng)計砂巖累計頻數(shù)，并繪制統(tǒng)計直方圖(如圖1)。統(tǒng)計結(jié)果表明：研究區(qū)目的層主要以薄層為主，大部分單層砂巖厚度小于1 m，為了使精細(xì)模型能夠反映儲層內(nèi)部物性變化，以及厚度為0.2 m的泥巖夾隔層信息，研究區(qū)精細(xì)模型網(wǎng)格垂向尺寸設(shè)置為0.1 m，以此保證精細(xì)模型能夠較準(zhǔn)確的反應(yīng)儲層內(nèi)部物性的垂向變化信息。

3 不同網(wǎng)格垂向粗化算法粗化模型的誤差分析

本次研究保留精確模型平面的特征，僅在垂向上開展不同粗化算法對屬性模型精確程度的影響分析(如圖2)。在保證了平面的網(wǎng)格精度不變的情況下，分別采用算術(shù)平均法，幾何平均法，調(diào)和平均法、冪指數(shù)平均法以及均方根平均法對研究區(qū)精細(xì)模型進(jìn)行粗化，垂向粗化網(wǎng)格尺寸為0.4 m，分別統(tǒng)計井點處屬性值、小層屬性平均值以及粗化前后模型儲量變化，對比5種方法粗化后的模型與原始精細(xì)模型的誤差，篩選適用于本研究區(qū)的最優(yōu)垂向粗化算法。

圖2 垂向精細(xì)地質(zhì)模型粗化示意

3.1 單點誤差分析

某一深度點上精細(xì)模型網(wǎng)格屬性值與對應(yīng)位置粗化網(wǎng)格屬性值的相對誤差為單點誤差。選取研究區(qū)數(shù)據(jù)完備、位置均勻分布的八口井所經(jīng)過的模型網(wǎng)格，統(tǒng)計網(wǎng)格各屬性值單點誤差，并按沉積小層求取各屬性單點誤差平均值(圖3～5)。單點平均誤差分析結(jié)果表明，各算法粗化結(jié)果在各沉積小層內(nèi)誤差特征存在差異，但算數(shù)平均法在各小層均表現(xiàn)出較穩(wěn)定的低誤差特征。各算法粗化結(jié)果在不同沉積單元誤差特征存在差異的主要原因是，由于各沉積小層之間薄儲層組合特征的差別導(dǎo)致；而算數(shù)平均算法薄儲層組合特征的變化并不影響該算法低誤差的特征。在研究區(qū)垂向網(wǎng)格粗化過程中，應(yīng)用算數(shù)平均法進(jìn)行粗化可以較好的保留原始精細(xì)模型地質(zhì)特征。

圖3 飽和度模型小層平均誤差

圖4 孔隙度模型小層平均誤差

圖5 滲透率模型小層平均誤差

3.2 儲量誤差分析

在構(gòu)造格架信息及儲層結(jié)構(gòu)信息可靠的前提下，粗化模型儲量與精細(xì)模型儲量的誤差，再一定程度上反映了粗化模型的精度。地質(zhì)模型儲量誤差是衡量粗化模型精確程度、保證后續(xù)油藏數(shù)值模擬結(jié)果穩(wěn)定可靠的一個重要指標(biāo)參數(shù)。按各小層沉積單元分別統(tǒng)計五種不同的算法粗化模型的儲量誤差，統(tǒng)計結(jié)果如(圖6)。儲量誤差統(tǒng)計結(jié)果表明，算數(shù)平均法粗化結(jié)果儲量誤差最小。

圖6 各小層儲量平均誤差

4 結(jié) 語

通過不同算法各小層模型粗化結(jié)果誤差統(tǒng)計分析表明，對于薄儲層(儲層厚度1 m左右)特征的地層，算法相同情況下，模型粗化結(jié)果的精確程度受儲層厚度及儲層垂向分布的差異影響。對比算數(shù)平均法、調(diào)和平均法、幾何平均法、冪指平均法以及均方根平均法粗化結(jié)果表明，對于薄儲層特征地層，算數(shù)平均法粗化結(jié)果綜合表現(xiàn)出較穩(wěn)定的低誤差特征，是適合于研究區(qū)地質(zhì)情況的粗化算法。

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