合水长6致密油体积压裂水平井产能影响因素分析

2016-12-08 05:30杨胜来王智林
非常规油气 2016年5期
关键词:段长度信息量水平井

孟 展,杨胜来,王 璐,王智林,李 滢

[中国石油大学(北京)石油工程教育部重点实验室,北京102249]



合水长6致密油体积压裂水平井产能影响因素分析

孟 展,杨胜来,王 璐,王智林,李 滢

[中国石油大学(北京)石油工程教育部重点实验室,北京102249]

分段多簇体积压裂水平井产能的影响因素较多,准确分辨主要及次要因素对水平井压裂设计具有重要意义。在综合考虑了地层因素(孔隙度、渗透率)、施工因素(水平段长度、压裂级数、裂缝半长、导流能力)和井网因素(井距、排距)的基础上,比较了各个参数对体积压裂水平井产能影响程度的强弱。运用信息量分析法、灰关联分析法和数值模拟正交试验对各参数影响程度主次进行排序。3种方法得到的结果基本一致,裂缝半长、水平段长度、压裂级数是影响合水长6致密砂岩油藏体积压裂水平井产能的主要因素,渗透率、孔隙度、导流能力、井距、排距为次要影响因素。对于合水长6致密砂岩油藏,准确设计压裂改造措施有望大幅提高水平井的产能。

长6致密砂岩;分段多簇体积压裂;产能;影响因素分析;信息量分析;数值模拟;正交试验

随着常规石油能源开发程度的提高和开发技术的不断发展,致密油逐渐成为石油勘探与开发的新贵。国内致密油气资源分布广泛,其中鄂尔多斯盆地致密油已投入商业开发[1]。鄂尔多斯盆地致密油[2-3]主要发育在长4+5、长6、长7、长8、长9油层组等湖盆中心的致密砂岩中,整体面积约为(8~10)×104km2,预测地质资源量为(35~40)×108t。目前水平井完井和分段多簇体积压裂[4]工艺已成为鄂尔多斯盆地致密油成功开发的关键技术。本文以合水长6致密砂岩油藏作为研究对象,探讨分段多簇体积压裂水平井产能的影响因素,以期为其他地区致密油开发提供参考。

合水长6致密油藏具有“低渗、低压、低丰度”的特点,主要采用水平井开发。影响合水长6致密油体积压裂水平井产能的因素有水平段长度、裂缝半长、压裂级数、导流能力等施工参数,此外还有油藏地质参数及井网参数。因此有必要挑选主要影响因素,从而更有效地指导压裂施工设计。

1 信息量分析方法

按照信息量分析理论[5],对影响体积压裂水平井初期产能的参数进行信息量计算分析。各个因素总信息量的大小显示了该因素对压裂水平井初期产能影响程度的强弱,总信息量越大的因素,影响作用越明显。信息量分析的基本做法[6]是:把初期产能小于10.5t/d的井划分为A组,大于10.5t/d的井划分为B组;对裂缝半长、水平段长度、压裂级数、导流能力、渗透率、孔隙度、井距和排距8个因素进行计算,分别统计其在不同变化区间映射在A组和B组的频率;对频率进一步计算,确定属于两个级别(A和B)的差别程度,差别程度越大,则信息量越大。计算步骤为:

(1)将映射在A组和B组的频率换算为概率频率(百分数)yAδ和yBδ,δ为区间序号。

(6)计算总信息量I,即:I=ΣIδ。

以合水长6致密砂岩油藏投产的压裂水平井MZ24-22井、MZ25-17井、MZ26-18井、MZ26-19井、MZ32-27井、MZ33-26井、MZ34-23井、MZ34-24井、MZ34-25井、MZ7井为例,计算各参数对压裂水平井产能的影响强度,水平井各参数见表1。分别对水平段长度、裂缝半长、压裂级数、导流能力、孔隙度、渗透率、井距和排距这8个因素进行信息量计算。

表1 合水长6致密砂岩油藏水平井参数表

以水平段长度总信息量为例,对计算过程进行说明,结果见表2,整理得到各参数的总信息量如图1所示。从分析结果可以看出,裂缝半长、水平段长度、压裂级数这3个参数是影响合水长6致密砂岩油藏压裂水平井产能的主要因素。

表2 水平段长度信息量计算表

2 灰关联分析法

灰关联分析法[7-10]可以处理随机因素,找出其关联性,并且找出主要影响因素。考虑该方法的实用性,本文也采用灰关联分析法来研究合水长6致密砂岩油藏体积压裂水平井产能的影响因素。

设X0={X0(k)|k=1,2,…,n}为参考数列(又称母数列),Xi={Xi(k)|k=1,2,…,n} (i=1,2,…,m)为比较数列(又称子数列、因素数列)。其中,n为各参数取值个数(井数);m为比较数列个数(参数个数);X0为水平井初期产能;Xi为水平井段长度、裂缝半长、压裂级数、导流能力、孔隙度、渗透率、井距、排距这8个影响因素。则Xi(k)与X0(k)的关联系数为:

(1)

式中 Δi(k)——参考数列与比较数列的绝对差;

ρ——分辨系数,ρ∈(0,+∞)。

ρ越小,分辨能力越强;ρ的取值视具体情况而定,一般取值区间为(0,1),通常取0.5。Δi(k)=|X0(k)-Xi(k)|为第k个时刻(指标或空间)Xi与X0的绝对差,据此可求出Xi与X0的关联系数为ξi={ξi(k)|k=1,2,…,n},利用平均值法求关联度γi:

(2)

根据表1数据进行计算,以初期产能数据作为参考数列,其余8个参数作为比较数列。各参数归一化结果见表3。根据表3的归一化结果进一步得到各参数关联度并进行排序,各参数的关联度排序结果如图2所示,其结果与信息量分析法结果一致。

表3 产能影响参数归一化结果表

3 数值模拟正交试验方法

合水长6致密砂岩油藏水平井多采用分段多

簇体积压裂工艺,本文数值模拟采取LS-LGR(对数间距—局部网格加密)建模方法[11-12]体现这一特征,模拟合水长6致密砂岩油藏参数为:原始地层压力为14.7MPa,平均油层厚度为20m,原始含油饱和度为54.6%,地层原油黏度为0.807mPa·s,地面原油密度为0.84g/cm3,网格步长dx=dy=10m,纵向上只分一个网格,人工水力裂缝采用等效导流能力处理,建模网格如图3所示。

分段多簇体积压裂水平井网格分布图中,通过横纵坐标确定水平井及裂缝分布位置,色标反映了渗透率的初始值。

设计正交试验来验证矿场统计数据分析结果,选取的正交试验表为L32(4^9)。选取水平段长度、压裂级数、裂缝半长、导流能力、孔隙度、渗透率、井距和排距8个参数的4个水平值(表4)。通过正交表设计正交试验,对各影响因素的主次进行分析,具体方案和3年累计产油量见表5。

表4 正交试验各参数的水平值表

表5 正交试验设计方案表

续表

分别运用极差分析方法和方差分析方法对正交试验结果进行分析,结果如图4所示,极差分析结果见表6。分析结果同样表明裂缝半长、水平段长度、压裂级数是影响合水长6致密砂岩油藏压裂水平井产能的主要因素。

综合信息量分析法、灰关联分析法、数值模拟正交试验极差分析和方差分析法的结果(图5),裂缝半长、水平段长度和压裂级数影响程度较大,导流能力影响较弱,这与合水长6致密储层的地质特征吻合,储层未经压裂增产改造难以获取经济产量,储层改造的目的也不同于以往的常规压裂,不再追求高导流能力的裂缝,而是为了获取更大的储层改造体积。

表6 正交试验极差分析结果表

4 结论及认识

(1)运用信息量分析法、灰关联分析法和数值模拟正交试验对合水长6致密砂岩油藏分段多簇体积压裂水平井产能影响因素进行排序。结果表明,裂缝半长、水平段长度和压裂级数是主要影响因素。

(2)3种方法均表明导流能力影响较弱,因此对致密储层进行体积压裂增产改造时,无需投入过高成本来追求高导流能力。

(3)对合水长6致密砂岩油藏而言,影响体积压裂水平井产能的主要因素都是压裂施工因素,合理优化压裂施工设计有望大幅度提高致密砂岩油藏的压裂水平井产能。

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Analysis of Influence Factors on Horizontal Well Productivity by Volume Fracturing in Heshui Chang 6 Tight Oil Reservoir

Meng Zhan, Yang Shenglai,Wang Lu, Wang Zhiling,Li Ying

(MOEKeyLaboratoryofPetroleumEngineering,ChinaUniversityofPetroleum,Beijing102249,China)

There are many influential factors on horizontal well productivity by staged volume fracturing, which is of great significance to accurately distinguish primary and secondary ones for horizontal well fracturing design. Based on the comprehensive consideration of formation factors (porosity, permeability), operation parameters(horizontal section length, fracturing stages, fracture half length, flow conductivity) and well network factors(well spacing, row spacing), the influence degree of each parameter on the horizontal well productivity has been compared, and sorted the influence degree of each parameter by using information amount analysis method, grey correlation and numerical simulation orthogonal test methods. The results obtained by the three methods are basically consistent, i.e. fracture half length, horizontal section length and stages of fracturing are primary influential factors on horizontal well productivity by volume fracturing in Heshui Chang6 tight sandstone oil reservoir, and permeability, porosity, fracture conductivity and well spacing are secondary parameters. As far as Heshui Chang 6 tight sandstone oil reservoir is concerned, the accurate design for fracturing measures can be expected to significantly improve the productivity of horizontal wells.

Chang6 tight sandstone; staged volume fracturing; productivity; analysis of influence parameter; information amount analysis; numerical simulation; orthogonal test

国家“973”课题“陆相致密油高效开发基础研究”(2015CB250900);国家自然科学基金项目“致密油储层基质渗吸规律及原油动用机理研究”(51574257)。

孟展(1990年生),男,在读博士,研究方向为油气田开发理论与系统工程。邮箱:729287166@qq.com。

TE348

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