考虑开发动态的定性经验出砂动态预测

赵益忠 孙德旭 梁 伟 王 勇 陈 雪

（中石化胜利油田股份公司采油工艺研究院，山东东营 257000）

考虑开发动态的定性经验出砂动态预测

赵益忠 孙德旭 梁 伟 王 勇 陈 雪

（中石化胜利油田股份公司采油工艺研究院，山东东营 257000）

储层出砂是一个动态发展的过程，仅凭开发初期的测井资料开展定性经验出砂静态预测难以满足开发需要，应综合考虑开发动态资料来开展出砂动态预测。首先，在模拟三轴应力环境下进行了不同含水饱和度及孔隙压力变化影响下的疏松砂岩纵波波速测试，研究表明随含水饱和度增加，纵波波速逐渐增加，且胶结越弱，含水饱和度对纵波波速影响越显著；随储层孔隙压力降低，纵波波速逐渐增加，且胶结越强，孔隙压力变化对纵波波速影响相对越小；其次，采用二元二次函数拟合及最优化原理建立了含水饱和度及无因次孔隙压力变化综合影响的纵波波速模型，在此基础上引入储层压力亏空、含水率及岩性影响因子，发展了经典的组合模量模型，建立了定性经验出砂动态预测模型。加蓬Obangue油田现场应用分析表明，该模型具有较好的可靠性和实用性。

出砂动态预测；开发动态；定性经验模型；纵波波速；储层压力；含水率； 岩性影响因子

疏松砂岩油藏是我国绝大部分油气田的主力生产油藏，该类油藏胶结疏松，生产过程中易出砂［1］，尤其是进入开发中后期后，一方面储层含水上升会使储层岩石抗压、抗拉强度及内聚力等强度参数逐渐降低，另一方面，油井生产压差的增大使得近井储层岩石受力进一步加剧，在上述多因素综合作用下，开发初期不出砂或轻微出砂的油井出砂量逐渐增加，严重影响了油田的正常生产。

目前，油井出砂预测研究方法主要包括3大类：一是基于测井资料开展定性经验出砂预测研究，包括声波时差法、组合模量法、斯伦贝谢比法等［2］；二是基于常规力学分析模型开展出砂临界生产压差、出砂半径、出砂速率等指标计算［3］；三是基于流固耦合模型开展砂粒运移及出砂等模拟研究［4］。其中，定性经验出砂预测主要利用测井资料，由于该类基础资料获取方便，使得该方法在生产实际中获得了普遍应用［5-6］。但该方法也存在一定不足之处，只能进行开发初期出砂预测。为此，笔者将传统定性经验出砂预测模型加以进一步发展，在基于测井数据的基础上考虑油井生产动态因素（含水、生产压差等）来预测不同开发阶段油井出砂，对生产实际具有一定的指导意义。

1 波速动态模型建立

生产过程中储层含水及孔隙压力变化等因素一方面会使储层强度参数（抗压及抗拉强度、内聚力、弹性模量等）实时变化，影响油井出砂半径、出砂速率等计算准确性；另一方面使储层波速参数（主要是纵波波速，横波波速变化可忽略不计，中国地质大学、胜利油田地质院等开展过的相关实验也已证明该现象［7］）实时变化，一定程度上影响定性经验出砂预测模型计算的准确性。本文以定性经验出砂预测法作为研究重点，故研究过程中仅研究纵波波速参数变化规律，有关储层强度参数变化对出砂预测影响不作为本文研究重点。本研究在三轴应力环境下，利用人造疏松岩心开展了不同含水及不同孔隙压力下纵波波速测试，拟合建立了纵波波速动态模型。

1.1 实验步骤

（1）将岩心饱和煤油后放入高压釜，按照规定速率缓慢施加围压至23 MPa、轴压至33 MPa，同时同步施加孔隙压力至14 MPa。本文三轴实验应力取值参考了胜利桩西及孤东等油田地应力环境。

（2）固定驱替速率，然后用盐水及煤油以一定比例驱替，至出口端含水率（共0%、20%、40%、60%、80%、95%六组）达到稳定，测试纵波波速。

（3）将孔隙压力由14 MPa逐渐降低，每一个降压台阶为1 MPa，测试纵波波速，直至孔隙压力降至6 MPa。

（4）更换岩心，重复上述步骤，进行不同含水饱和度和不同孔隙压力下纵波波速测试。

本文针对弹性模量为 0.5 GPa、1 GPa、2 GPa、3 GPa的人造疏松砂岩岩心，分别进行了6种含水饱和度和9种孔隙压力环境下的纵波波速测试。

1.2 实验结果分析

1.2.1 含水饱和度对纵波波速影响 固定孔隙压力为14 MPa，不同岩心纵波波速随含水饱和度的变化见图1，可以看出，由于油水波速特性差异，随岩心含水饱和度增加，纵波波速逐渐增加。对于本研究人造岩心而言，纵波波速变化率4.2%～7.4%，且岩心胶结强度越弱，含水饱和度对纵波波速的影响相对越显著。上述结论与文献［7］开展的天然疏松砂岩岩心波速测试变化规律一致。

图1 含水饱和度对纵波波速影响

1.2.2 孔隙压力变化对纵波波速影响 当岩心内部饱和煤油时，无因次孔隙压力变化（Δp/p0）对纵波波速影响见图2，可以看出，随岩心孔隙压力逐渐降低（无因次孔隙压力变化逐渐增加），纵波波速逐渐增加，其变化率介于3.3%～6.8%，且岩心胶结强度越高，孔隙压力变化对纵波波速影响相对越小。这是因为随孔隙压力降低，岩心本身孔隙度减小，其弹性模量、体积模量和剪切模量均增大，导致波速随之增大；另外，岩石胶结强度越高，孔隙压力变化对岩石本身固有结构影响相对越小，导致波速变化率相对越小。

图2 无因次孔隙压力变化对纵波波速影响

1.2.3 岩心差异对纵波波速影响 岩心差异对纵波波速的影响见图3，可以看出，岩石胶结越疏松，同样的孔隙压力和含水饱和度变化对纵波波速变化率影响越显著；随胶结强度增加，二者对纵波波速变化率的影响逐渐降低。对于本研究所采用的4种人工岩心而言，纵波波速变化率介于8.4%～12.1%。

图3 岩心差异对纵波波速影响

1.3 波速动态模型拟合

对于每一种岩心来说，含水饱和度（调整6次）和无因次孔隙压力变化（调整9次）影响下的纵波波速共有54个测点。采用二元二次函数拟合及最优化原理对实验数据进行了曲面拟合。对于本文实验用弹性模量为 0.5 GPa、1 GPa、2 GPa、3 GPa的岩心，其纵波波速拟合模型为

在上述研究基础上，进一步归纳含水饱和度和无因次孔隙压力变化影响下的纵波波速模型为

Vp（x，y）=Vp0（1+a1+a2x+a3y+a4x2+a5xy+a6y2） （5）式中，Vp为纵波波速，m/s；Vp0为开发初期纵波波速，m/s；a1、a2、a3、a4、a5、a6为拟合系数，可通过室内波速实验拟合；x代表含水饱和度；y代表无因次孔隙压力变化（Δp/p0）。

2 定性经验出砂动态预测模型建立

油田开发实践表明：油藏投入开发后储层压力亏空及含水上升是影响出砂的2个主要外在因素，在定性经验出砂动态预测模型构建时应加以考虑；另外，储层岩石类型是影响油井出砂的内在因素，因为不同类型储层岩石抵抗外载破坏的能力存在显著差异，因此，本文研究过程中引入了“岩性影响因子”来定量描述不同类型岩石抵抗外载出砂（压力亏空、含水上升）的能力。

在前人研究［6-10］基础上，引入上述影响油井出砂的3个重要因素项，同时综合考虑岩石纵波波速变化，在经典的组合模量模型的基础上建立了如下出砂动态预测模型

其中

式中，Ec为组合模量，MPa；β为岩性影响因子，可根据具体储层开发资料拟合；w为含水率，小数；Δp为生产压差，MPa；p0为油藏初始压力，MPa；Δtv为不同开发阶段纵波时差，由开发初期测井资料计算得到，μs/m；Δtv0为开发初期测井资料纵波时差，μs/m；ρr为岩石密度，g/cm3。

3 出砂动态预测模型应用

采用上述动态出砂预测模型对加蓬Obangue油田出砂状况进行了预测。以NZOB-7井为例，该井储层段为Dentale，储层深度为1 441～1 452 m，储层岩石颗粒为细砂，胶结比较差，中孔高渗，分选性为好—中等，胶结类型为接触式胶结、镶嵌式胶结，储层压力为15 MPa，原油地下黏度为5 mPa·s左右，流动性较好。

首先进行岩性影响因子拟合，取油井含水率为30%，取岩性因子分别为 0.85、0.75、0.65、0.55、0.45，计算得到对应的储层段组合模量见图4，可以看出：随着岩性影响因子数值增大，计算得到储层段组合模量值逐渐降低，当岩性影响因子为0.65时，储层段组合模量刚好越过严重出砂线。同时，查阅生产资料可知，当该井含水率上升至30%时，储层段出砂状况由轻微出砂逐渐发展成严重出砂。综上不难看出，岩性影响因子取为0.65时，油井预测出砂与实际出砂状况吻合良好。

图4 岩性影响因子对组合模量影响

取岩性影响因子为0.65，利用本文建立的模型分别计算了含水率为0%、10%、30%、50%共4种工况下组合模量（图5）。

图5 NZOB-7井不同开发时期储层段组合模量

由图 5可知：（1）生产初期（含水率为 0%），组合模量线位于轻微出砂临界线以上，油井生产过程中不出砂；（2）随生产过程深入，油井含水率逐渐升高，组合模量线逐渐下移，含水率为10%时组合模量线开始进入轻微出砂区域，产出液含砂量介于0.01%～0.037%，含水率为30%时开始突破严重出砂界限区，油井出砂状况恶化，产出液含砂量介于0.11%～0.26%，油井开始实施冲砂等措施确保油井正常生产；（3）随含水率继续升高，组合模量线继续下移，完全突破并进入严重出砂界限区，当含水率为50%甚至更高时，油井严重出砂，部分时间段产出液含砂量甚至高于2%，油井只能采取防砂作业后方可正常生产。本文模型预测油井出砂趋势与实际生产过程中的动态出砂规律非常吻合，验证了本研究建立的动态出砂预测模型的准确性。

4 结论

（1）利用带孔隙压力的三轴实验方法定量研究了含水饱和度及孔隙压力对疏松砂岩纵波波速影响，建立了纵波波速动态模型，可为不同开发阶段疏松砂岩纵波波速计算及修正提供依据。

（2）基于经典组合模量模型建立了定性经验出砂动态预测模型，实现了“出砂静态预测”向“出砂动态预测”的发展，具有良好的现场推广应用价值。

（3）影响储层出砂的因素，除含水、孔隙压力、生产压差等因素外，还存在其余诸多因素，下步还需对出砂动态预测继续开展深入研究。

［1］ 谢桂学.老河口油田适度防砂技术［J］.石油钻采工艺，2013，35（1）：87-89.

［2］ 吕广忠，陆先亮，栾志安，等.油井出砂预测方法研究进展［J］.油气地质与采收率，2002，9（6）：55-57.

［3］ 罗艳艳，李春兰，黄世军.稠油油藏出砂量预测方法研究及应用［J］.石油钻采工艺，2009，31（1）：65-68.

［4］ 王治中，邓金根，蔚保华，等.弱固结砂岩油藏出砂量预测模型［J］.石油钻采工艺，2006，28（2）：58-61.

［5］ 张锦宏.利用声波测井资料预测油井出砂的问题研究［J］.江汉石油学院学报，2003，25（3）：122-123.

［6］ 祁大晟，项琳娜，裴柏林.塔里木东河油田出砂动态预测研究［J］.新疆油气地质，2008，29（3）：341-343.

［7］ 辛治国，隋淑玲，王维政，等.疏松砂岩油藏注水开发声波速度的影响因素［J］.中国石油大学学报：自然科学版，2008，32（4）：34-37.

（修改稿收到日期 2013-06-09）

Research on qualitative experimental dynamic sanding prediction considering the development performance

ZHAO Yizhong, SUN Dexu, LIANG Wei, WANG Yong, CHEN Xue
（Oil Production Technology Research Institute,Shengli Oilfield,Sinopec,Dongying257000,China）

Sanding from the payzone is a dynamic developing process. It’s difficult to meet the needs of development for making a reliable qualitative experimental sanding prediction just by static logging data in the early development periods. Dynamic development data should be comprehensively considered for directing dynamic sanding prediction. First, the longitudinal wave velocities of unconsolidated sandstones which have different water saturations and pore pressures have been tested in simulated triaxial stress environment.The research shows that the longitudinal wave velocities speed up with the increasing of the water saturations; moreover the water saturation has much more significant effect on wave velocity when the sand consolidation is weaker. On the other hand, the longitudinal wave velocities increase with the decreasing of the formation pore pressure; and the stronger the consolidation, the weaker effect the pore pressure changes influence on the longitudinal wave velocities. Second, longitudinal wave velocity model which comprehensively influenced by water saturations and dimensionless pore pressure changes has been established by binary quadratic function fitting and principle of optimality. Depletion of reservoir pressure, water cut and lithology impact factor was introduced on the previous basis to develop the traditional combined modulus model and to establish the dynamic sanding prediction model. Last, the application in Obangue oil field shows that the dynamic sanding prediction model has well reliability and practicability.

dynamic sanding prediction; development performance; qualitative experimental model; compressional wave velocity;reservoir pressure; water cut; lithology impact factor

赵益忠，孙德旭，梁伟，等. 考虑开发动态的定性经验出砂动态预测［J］. 石油钻采工艺，2013，35（5）：67-70.

TE358.1

：A

1000–7393（2013） 05–0067–04

山东省博士后创新项目“疏松砂岩储层应力及出砂界限研究” （编号：201203017）。

赵益忠，1980年生。目前在胜利油田博士后工作站从事防砂领域工艺技术与基础理论研究，博士。E-mail：yizhong_zhao@126.com。

〔编辑 朱 伟〕