数据分析技术在油藏开发中的应用

徐晓冰

摘要：生产数据分析的现代方法是使用典型曲线板法计算储罐参数，以评估储罐性能。渤海S油田的一个例子是应用生产数据分析方法评估单井储集性能。实例分析结果表明，该方法对单孔产能具有一定的诊断效果。在没有不稳定采矿试验数据的单井中，该方法可直接用于评估储罐。

关键词：现代产量分析;典型曲线;生产数据;储层评价

目前常用的油气井地层特征评价方法包括传统的井试分析和开采不稳定性方法。与前者相比，后者是一种较新的方法。方法的实质是将实际采油井的实际动态数据，如产量和流量压力，与时间一起进行比较，并利用成熟的典型曲线图进行历史比较，选择相应的理论模型用于预测最终曲线油气井地质储量及储层特征。该技术不需要通过复杂的测试或停止测试过程。它不仅解决了生产井建设成本高和对产量影响大的问题，还可以为油田开发过程中积累的大成矿量、流量压力等成矿历史资料提供充分的空间。

1 现代生产数据分析方法基本原理

生产数据的现代分析方法主要包括Blasingame等人、Agarwal和Gardner等人。与费特科维奇一样，生产数据分析也使用典型曲线，主要区别在于现代生产数据分析方法将流量数据与生产数据结合起来，并使用分析解决方案计算油气地质资源。通过这种方式，可以在不受生产条件约束的情况下预测要开采的储量。为了更好地适应传统的曲线调整方法，还可以分析反向瞬时产油指数、反向瞬时产油指数和反向段导数、瞬时产油量指数的变化。这可以充分受益于采矿试验方法中双负曲线的特性分析：在解释采矿试验时，不稳定部分显示出与辐射流量相对应的直线，并且可以计算流动性。后期整体板45℃上反映了弹性油箱的尺寸。

2 储层特性参数的确定方法

由油藏原始压力、实测井底流压数据以及对应的日产油量数据，可以计算实测数据的，并求取曲线积分和导数，然后把这3组数据绘制到无量纲双对数图上。通过移动实测曲线，使实测曲线与理论图版曲线拟合，之后计算出 拟合参数：（产量拟合参数）、（时间拟合参数）和，从而最终可以计算出油井储层渗透率K和表皮系数。

3 应用实例分析

S油田位于渤海辽东湾海域，主要油层为上部古近系沙河街组砂岩气藏和下部太古界潜山气藏。其中，古近系沙河街组沙二段为受构造控制的短期反斜气顶储层，为砂岩储层，流经大气峰，油环窄，边水弱（气顶指数2.03，水倍增5-8倍，油环宽度小于600m）。该油藏的油面面积为3，22 km2，主要发育平坦的河流三角洲。岩性主要为细砂岩。储层的平均耐久性为325×10-3μm2，平均孔隙度为25%。原油为轻质原油，胶质沥青含量中等，地面原油密度为0.878 g/cm3，粘度为0.71mPa·s，含硫量为0.15%，储层原始地层压力为16.5MPa，原始气油比为70m3/m3。

钻孔B15h是该区域油环中间的一个水平钻孔。我有十五个。2010年4月，生产投入运行，并在调试时引入永久压力计，以监测钻孔底部的流动压力。在石油产量高峰期，日产量超过300 m3/d。由于一定的土壤饱和度差和峰值大气能量供应，钻孔的油压和流动压力缓慢下降，表明钻孔产能高，储存性能好。 此外，在生产大约225天后，对钻孔进行关闭压力恢复试验。对比生产数据分析和钻孔解释的结果后，发现通过生产分析计算的渗透率和表皮系数与钻孔解释的结果非常接近。这可以说明现代生产数据分析方法在评估复杂储层特征方面的准确性，从另一个方面还表明，对于未进行压力不稳定性测试的油源，现代生产数据分析方法可直接用于评价储层参数。

4 结论与认识

（1）生产数据分析的目的是在不影响生产的情况下，通过分析生产数据（流动压力、产量），保持地层的动态参数，了解储层的界限，预测储层的生产能力。

易于在油田规模上实施。

（2）生产数据分析技术成功地将曲线自适应技术应用于井眼分析。应充分考虑影响产能的压力变化特征，并成功解决常规产能分析技术中压力等信息必须保持稳定的局限性，具有较大的适用性，能在较大程度上满足油田动态分析的要求。

（3）生产数据分析技术在渤海某油田的初步应用表明：该技术为油气井产能预测和油气藏性质评价提供了新的技术手段，为油气田开发的规划和调整提供了更准确、更丰富的动态数据。

参考文献：

[1]阎红巧，樊志强，郝壮远.大数据技术在油气行业事故事件致因分析中的应用[J].安全与环境工程，2021，28（06）：31-37.

[2]张睿.数据挖掘技术在采油工程中的应用[J].化学工程与装备，2021（11）：79+83.

[3]杨耀忠，谭绍泉，孙业恒，穆星，马承杰，刘建涛.油气勘探开发综合研究数字平台建设及应用[J].油气藏评价与开发，2021，11（04）：628-634.

[4]姜立富，徐中波，张章，李冰，孟云涛.基于大数据分析的海上多層油田精细开发实践——以渤海L油田为例[J].石油地质与工程，2021，35（02）：44-49.

[5]赵明，于浩波. 数据挖掘方法在致密油储层压裂工艺优化中的应用[C]//2020油气田勘探与开发国际会议论文集.，2020：1685-1691.

[6]李阳，廉培庆，薛兆杰，戴城.大数据及人工智能在油气田开发中的应用现状及展望[J].中国石油大学学报（自然科学版），2020，44（04）：1-11.