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        基于微地震離散裂縫與自動歷史擬合的數(shù)值模擬

        2021-08-23 03:37:08屈雪峰謝啟超蘭正凱趙國璽
        特種油氣藏 2021年3期
        關(guān)鍵詞:方法模型

        屈雪峰,謝啟超,蘭正凱,趙國璽

        (1.中國石油長慶油田分公司,陜西 西安 710018; 2.低滲透油氣田勘探開發(fā)國家工程重點實驗室,陜西 西安 710018; 3.中國地質(zhì)大學(xué)(武漢),湖北 武漢 430000; 4.南京特雷西能源科技有限公司,江蘇 南京 210000)

        0 引 言

        近年來,隨著致密油、頁巖氣等非常規(guī)油氣藏的開發(fā),大型水力壓裂得到廣泛應(yīng)用[1-7]。非常規(guī)儲層的復(fù)雜縫網(wǎng)精細(xì)刻畫難度大,導(dǎo)致對非常規(guī)儲層實施精準(zhǔn)數(shù)值模擬的難度顯著增大[8],主要存在問題為:①裂縫縫網(wǎng)復(fù)雜,常規(guī)方法較難精細(xì)刻畫裂縫擴(kuò)展規(guī)律。目前基于微地震解釋結(jié)果進(jìn)行縫網(wǎng)重構(gòu)的方法分為2類:一種是基于傳統(tǒng)的壓裂裂縫擴(kuò)展模型(如PKN、KGD、P3D等),采用微地震相結(jié)合邊界元/有限元方法進(jìn)行裂縫擴(kuò)展的動態(tài)模擬[8-10],但該方法過于依賴裂縫擴(kuò)展模型,地震數(shù)據(jù)僅起到輔助作用,利用不充分;另一種是采用線性關(guān)系對地震點的趨勢進(jìn)行擬合,從而構(gòu)建主縫網(wǎng),該方法簡單快速,但是極易受到裂縫構(gòu)造者主觀因素的影響[11]。②裂縫與基質(zhì)的數(shù)值表征困難,常用的多重介質(zhì)等方法較為理想[12-14],而精細(xì)加密網(wǎng)格技術(shù)的計算成本高[8]?;陔x散裂縫網(wǎng)絡(luò)的方法能保留精細(xì)網(wǎng)格加密的優(yōu)勢,保證網(wǎng)格簡單、靈活,降低計算成本[15-18]。③人工歷史擬合效率低下且易受到主觀因素的影響。自動歷史擬合技術(shù)在計算機(jī)的輔助下擬合效率大幅度提高,且人為主觀因素得到避免,擬合精度也得到提高[19-24]。因此,提出了一種微地震縫網(wǎng)反演結(jié)合非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格離散裂縫技術(shù)來克服常規(guī)方法模擬復(fù)雜縫網(wǎng)結(jié)構(gòu)難的問題,在此基礎(chǔ)上,采用集合卡爾曼濾波算法(EnKF)對模型進(jìn)行自動歷史擬合,提高擬合效率的同時增大擬合精度,從而實現(xiàn)對非常規(guī)儲層復(fù)雜縫網(wǎng)的精準(zhǔn)數(shù)值模擬。

        1 微地震離散裂縫表征

        基于微地震信息采用如下步驟實現(xiàn)縫網(wǎng)重構(gòu):

        (1) 刪除微地震監(jiān)測出現(xiàn)的不合理數(shù)據(jù),以時間順序整理各個壓裂點,以bi表示,則b1—bn是以時間順序發(fā)生的。

        (2) 分別以各壓裂段起裂點(投球滑套或壓差滑套位置)為起點,迭代重構(gòu)微裂縫網(wǎng)絡(luò)M,方法如下:①M最初為空集,在M中確定起裂點b0。②找到M中所有到最小序列bi線段中最短的點c。③若點c是M中一條線的端點部分,則可以將線段bic添加至縫網(wǎng)M中;若不是,則c為M中某條線(記為xy)中的點,可以將xy拆解為xc和cy2個部分,進(jìn)而再將bic添加到M中。④從事件序列B中刪除bi。⑤重復(fù)步驟②、③、④,直至序列B成為空集。

        (3) 通過式(1)、(2)計算儲層裂縫的寬度及滲透率。

        a=Dln(e/e0)

        (1)

        K=a2/12

        (2)

        式中:a為裂縫寬度,m;K為滲透率,D;D為比例系數(shù);e為微地震點的能量,J;e0為微地震點的參考能量,J。

        (4) 將水力壓力的各個壓裂段微裂隙歸并至一起,進(jìn)而得到該裂縫系統(tǒng)的離散裂縫網(wǎng)絡(luò)。

        (5) 以該模型為基礎(chǔ)進(jìn)行生產(chǎn)數(shù)值模擬,并與實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行歷史擬合,確定比例系數(shù)D。

        (6) 數(shù)值模擬至系統(tǒng)達(dá)到擬穩(wěn)態(tài),使用壓力分布場求取壓力的統(tǒng)計分布函數(shù)。

        (7) 計算統(tǒng)計分布函數(shù)的拐點,作為動態(tài)儲層改造體積(SRV)的邊界壓力,得到該壓裂的SRV范圍。

        微地震處理結(jié)果除包含破裂點位置、破裂能量等信息外,還包含破裂時間信息。每個壓裂段的微地震信號組成1個時間序列。沿著該時間序列,依次將各點加入到已經(jīng)生成的縫網(wǎng)中,從而迭代生成整個縫網(wǎng),如圖1所示。在此基礎(chǔ)上,基于離散裂縫模擬方法[25-27],即可對壓裂縫網(wǎng)進(jìn)行精細(xì)的表征,為歷史擬合奠定基礎(chǔ)。

        圖1 基于微地震的壓裂井段縫網(wǎng)反演過程示意圖Fig.1 The schematic diagram of microseismic-based inversion process of fracture network in fractured interval

        2 EnKF自動歷史擬合

        在集合卡曼濾波方法中,根據(jù)先驗信息產(chǎn)生的1組初始樣本集合進(jìn)行模型預(yù)測,并在獲取數(shù)據(jù)時刻進(jìn)行更新,更新所需數(shù)據(jù)與狀態(tài)向量之間的相關(guān)性信息由樣本統(tǒng)計獲得,該方法在處理大規(guī)模問題時具有明顯優(yōu)勢[24]。為了介紹算法,首先引入如下的狀態(tài)向量:

        (3)

        (4)

        Dobs,k={dobs,1,dobs,2,…dobs,k}

        (5)

        式中:dobs,k為生產(chǎn)數(shù)據(jù)觀測值;Dobs,k為生產(chǎn)數(shù)據(jù)觀測值向量。

        (6)

        目標(biāo)函數(shù)為:

        (7)

        采用全步長高斯牛頓方法可以得到:

        (8)

        式(8)右端可以表示為[20]:

        (9)

        CDk,Dk為生產(chǎn)數(shù)據(jù)預(yù)測值的自協(xié)方差矩陣。

        因此,可得到:

        (10)

        為了得到順序的算法,模型的狀態(tài)向量需要包含模型變量u,而在EnKF中,狀態(tài)向量包括模型參數(shù)向量m、模型狀態(tài)變量u、模型觀測數(shù)據(jù)d,即:

        (11)

        dk=Hkyk

        (12)

        Hk=[OI]

        (13)

        式中:O為Nd×(Nm+Nu)維矩陣,矩陣中所有元素均為O;Nd為空間維數(shù);Hk為觀測矩陣;yk為觀測狀態(tài)向量;I為Nd×Nd維單位矩陣。

        在引入觀測矩陣后,可進(jìn)一步得到:

        (14)

        (15)

        利用式(10)、(14)、(15),可得到EnKF方法的更新表達(dá)式:

        (16)

        式中:yk,j為第j個油藏模型對應(yīng)的狀態(tài)向量。

        EnKF計算包含預(yù)測與更新2個部分,在預(yù)測過程中,所有數(shù)據(jù)相互獨立地沿時間推進(jìn),即:

        (17)

        式中:F為預(yù)測算子,文中為油藏模擬器。

        定義如式(18)的卡曼核矩陣Kk,則更新公式可轉(zhuǎn)變?yōu)槭?19)。

        (18)

        (19)

        EnKF計算具體步驟為:首先,用戶需要根據(jù)已有的硬數(shù)據(jù)或者物理場信息,利用統(tǒng)計方法生成若干數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的個數(shù)一般應(yīng)為變量的2倍。生成實現(xiàn)后,進(jìn)入EnKF算法內(nèi)核對參數(shù)(滲透率等)進(jìn)行更新。具體更新的時間點根據(jù)用戶的定義及生成數(shù)據(jù)存在的位置確定。EnKF不僅對參數(shù)進(jìn)行更新,也對狀態(tài)向量(飽和度、壓力)進(jìn)行更新。在利用新的參數(shù)進(jìn)行下一步計算之前,需要將當(dāng)前計算得到的飽和度和壓力場也進(jìn)行更新,等效于修改下一步計算的初始狀態(tài),如圖2所示。如此進(jìn)行下去直到完成所有更新步,最終獲得的參數(shù)場即是最終結(jié)果。該結(jié)果能最大程度地真實反演地下儲層的物性、流體信息。

        圖2 EnKF自動歷史擬合過程

        3 實例應(yīng)用

        以瑪湖地區(qū)瑪131井區(qū)百口泉油藏為例,該區(qū)塊致密油層孔隙度為7.50%~14.30%,平均為9.58%,氣測滲透率主要為0.03~17.20 mD,平均為0.96 mD。AA-1井共壓裂了26級,平均每級壓裂的注液量為772 m3,注入支撐劑量為70 m3。該井在1~17級進(jìn)行了微地震監(jiān)測,剔除無效點后,有效監(jiān)測數(shù)據(jù)為1~14級,基于上述放方法進(jìn)行人工壓裂縫網(wǎng)重構(gòu)。

        對研究區(qū)微地震點篩查并剔除不合理數(shù)據(jù)的主要方式為:①能量篩查,在微地震解釋時找出微震能量在合理區(qū)間內(nèi)的事件;②位置篩查,在裂縫重構(gòu)過程中,沿破裂事件序列剔除距離過遠(yuǎn)的事件點?;谖⒌卣鹳Y料反演的裂縫半縫長與直接解釋所得到的結(jié)果相差不大,整體偏差為2%~6%(表1)。該方法相比傳統(tǒng)人工解釋方法,減小了人工解釋主觀因素帶來的偏差,提高了縫網(wǎng)可靠性。同時基于破裂位置、能量關(guān)系與時間序列關(guān)系縫網(wǎng)刻畫的精細(xì)程度更高。反演所得縫網(wǎng)更有利于直觀反映地下人工壓裂裂縫分布與延伸狀況,可以發(fā)現(xiàn),該區(qū)塊致密地層壓裂裂縫明顯具有雙翼縫延伸,局部復(fù)雜支化的形態(tài)特點(圖3)。在精細(xì)刻畫儲層人工壓裂縫網(wǎng)的前提下,采用非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格,可對壓裂縫網(wǎng)進(jìn)行高精度的表征,該方法充分考慮裂縫對滲流作用,提高了數(shù)值模擬精度(圖4)。

        表1 AA-1井的微地震縫網(wǎng)反演結(jié)果與傳統(tǒng)方法對比Table 1 The comparison of the results from microseismic-based fracture network inversion of Well AA-1 with those from traditional methods

        圖3 AA-1井的微地震縫網(wǎng)反演Fig.3 The microseismic-based fracture network inversion of Well AA-1

        圖4 精細(xì)刻畫AA-1井復(fù)雜縫網(wǎng)

        歷史擬合為多參數(shù)的反演過程,各個參數(shù)的可調(diào)范圍需要得到限制,以避免擬合過程中出現(xiàn)參數(shù)失真的情況,尤其是具有較高不確定性且對數(shù)模預(yù)測影響較大的參數(shù)。通過對這些參數(shù)的自由度加以限制,可使歷史擬合過程中的油氣藏地質(zhì)模型結(jié)果合理可靠。

        油藏基質(zhì)的孔隙度、滲透率以及油水界面等參數(shù)來源于地震、測井的綜合解釋,油藏流體的PVT數(shù)據(jù)以及相滲曲線數(shù)據(jù)來源于室內(nèi)實驗,這些參數(shù)可信度相對較高,而縫網(wǎng)系統(tǒng)的孔隙度及滲透率可靠性相對較差,另外受非均質(zhì)性的影響,相滲曲線和初始含水飽和度的可靠性也往往較差。因此,針對不確定性較高且對結(jié)果影響大的參數(shù),需要在擬合中進(jìn)行重點調(diào)整。例如,如果實際產(chǎn)水量比模型預(yù)測大,需要重點關(guān)注水相相滲是否偏低或初始含水飽和度是否偏低。各參數(shù)的可靠性、調(diào)整后對結(jié)果的影響如表2所示。

        表2 EnKF自動歷史擬合敏感性參數(shù)Table 2 The sensitivity parameters of EnKF-based automatic history matching

        通過自動歷史擬合,利用單井生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)對構(gòu)建的地質(zhì)工程一體化模型進(jìn)行檢驗擬合,使其達(dá)到滿足模擬需求的可靠度,為后續(xù)的生產(chǎn)動態(tài)預(yù)測及評價提供模型準(zhǔn)備。采用AA-1井2015年10月至2018年8月的生產(chǎn)數(shù)據(jù)對地質(zhì)及縫網(wǎng)參數(shù)進(jìn)行擬合,在模型擬合的基礎(chǔ)上對2018年8月至2020年8月的產(chǎn)油量進(jìn)行預(yù)測,并結(jié)合實際數(shù)據(jù)加以驗證,擬合結(jié)果和預(yù)測結(jié)果如圖5所示。結(jié)果表明,該井基于擬合結(jié)果的預(yù)測日產(chǎn)油量與實際產(chǎn)量相比,平均吻合率為91%,表明文中方法對實際復(fù)雜縫網(wǎng)儲層靜態(tài)及動態(tài)還原程度高,模型可靠。

        圖5 AA-1井日產(chǎn)油擬合結(jié)果Fig.5 The matching results of daily oil production in Well AA-1

        4 結(jié)論與認(rèn)識

        (1) 基于微地震資料進(jìn)行復(fù)雜縫網(wǎng)反演,反演得到的裂縫半縫長與直接解釋得到的結(jié)果相差不大。整體偏差范圍為2%~6%,但反演所得的縫網(wǎng)更直觀反映了人工裂縫的分布與延伸狀況。

        (2) 建立人工壓裂縫網(wǎng)非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格模型,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行離散裂縫模擬,可精細(xì)表征與模擬裂縫中的流體流動情況?;贓nKF的自動化歷史擬合技術(shù)得到的日產(chǎn)油量與實際結(jié)果的吻合率達(dá)到91%。

        (3) 綜合微地震復(fù)雜縫網(wǎng)、反演離散裂縫方法縫網(wǎng)精細(xì)刻畫、EnKF自動擬合形成的數(shù)值模擬技術(shù),可在縫網(wǎng)系統(tǒng)精確顯性刻畫和最小不確定條件下高效擬合歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù),實現(xiàn)地下油藏復(fù)雜滲流場的精確模擬。

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