煤层气井多层合采产能影响因素

彭龙仕,乔 兰,龚 敏,吕玉民

(1．北京科技大学金属矿山高效开采与安全教育部重点实验室,北京 100083;2．北京科技大学土木与环境工程学院,北京 100083;3．中海油研究总院,北京 100027)

煤层气井多层合采产能影响因素

彭龙仕1,2,乔 兰1,2,龚 敏1,2,吕玉民3

(1．北京科技大学金属矿山高效开采与安全教育部重点实验室,北京 100083;2．北京科技大学土木与环境工程学院,北京 100083;3．中海油研究总院,北京 100027)

针对韩城煤层气田多层合采的特点,结合欠饱和煤层气藏开发特征,采用相关分析系统剖析该区煤层气井产能影响因素,用灰色关联分析定量评价各影响因素的重要性,并利用模糊层次分析法对煤层气井产能进行综合评价。相关性分析结果表明该区煤层气井产能与初见气时间、初见气累产水量、拟临储比、拟含气量、地解压差和煤层厚度具有很好的相关性,但与初见气井底流压、埋深、原始储层压力和间距之间的相关性较差。灰色关联分析定量显示区内气井最大产气能力主要受控于拟临储比、合采煤厚和拟含气量,而平均产气水平则主要受控于合采煤厚、初见气累产水量和地解压差。分析认为资源丰度和含气饱和度是影响欠饱和煤层气藏最大产气能力的关键因素,而降压幅度和难易程度是决定这类气藏平均产气水平的重要因素。模糊层次分析显示区内的煤层气井最大产气和平均产气的综合评价等级都为良好。

煤层气井;多层合采;产能

欠饱和煤层气藏是指煤储层中的含气量小于其原始储层压力下理论最大含气量的煤层气藏。现已发现的绝大部分煤层气藏属于欠饱和煤层气藏[1-3]。欠饱和煤层气藏要实现产气必须降压到临界解吸压力以下[4],因此其产气滞后于饱和煤层[5]。此外,兰氏等温吸附曲线及相关研究显示欠饱和度的略微降低也往往大大地延长这类煤储层降压至临界解吸压力的单相排水期[6],因此其初次见产时间也被大大地延后。

目前,国内对各地区的煤层气井产能已开展了大量的研究[7-9],但针对煤层气井多层合采的煤层气井产能分析较为薄弱,仅开展多层合采数值模拟研究[10]。本次研究以韩城煤层气田为例,从该区煤层气多层合采现状出发,分析该区内煤层气井多层合采产能的影响,并基于灰色关联分析,对各因素的影响程度进行排序。

1 韩城欠饱和煤层气藏多层合采现状

韩城煤层气田地处鄂尔多斯地块东南缘的渭北隆起带东段陕西省韩城市境内,呈北东延伸的宽带状。该煤层气田是我国继沁南煤层气田之后的又一个煤层气开发的重点地区。

煤层气探井数据显示该区83．33%的煤储层属于欠饱和煤层气藏,且其中有80%的煤储层的含气饱和度低于80%,属于典型的欠饱和煤层气藏。同时含气饱和度低决定了该区煤储层的临界解吸压力普遍偏低,最小仅为0．63 MPa,大部分处于2 MPa左右;也造成了该区煤储层的地解压差偏大,大部分煤储层需要大幅度降压后才能使得吸附态的煤层气发生解吸,局部煤储层需要降压9 MPa以上才能解吸煤层气。因此,韩城地区煤储层绝大部分属于典型的欠饱和煤层气藏,具有含气饱和度低,临界解吸压力小,地解压差大。

韩城地区煤层气井的主要生产组合特征是多煤层合采。目前,主要生产组合方式有3号和5号、3号和11号、5号和11号、3号和5号和11号,同时部分井单采11号,少数井单采3号煤层或5号煤层,个别井打开其他煤层或临近的砂岩层。由于区内大部分煤层气藏属于欠饱和煤层气藏,其生产过程需要经历一个很长的排水和不稳定产气阶段[4]。为了更可靠的可对比性,本次研究选取连续排采在500～800 d(集中在600 d左右)的气井来进行产能分析。统计显示不同生产组合方式下气井的气水产出特征差异较大(表1)。

表1 韩城地区不同生产组合方式下的气井生产状况Table 1 Statement of gas production under different production combinations in Hancheng aream3/d

2 欠饱和煤层气藏产能影响因素

鉴于区内单一组合生产方式下的数据有限,难以开展影响因素的相关性可靠分析,因此对多层合采组合方式下的各因素按煤层厚度进行加权平均,进而将研究区内不同合采组合下的气井产能数据与其影响因素进行相关性分析。

2.1 初见气时间

初见气时间是指煤层气井启抽后至观测到套压或者初次连续见气所用时间。通过统计及对比本区内57口连续生产的气井初见气时间及其产能特征发现：区内各气井的初见气时间差异很大,超过60%的煤层气井初见气时间小于100 d,个别煤层气井的初见气时间超过500 d;初见气时间和气井产能极好的相关性表现为：初见气时间越短,煤层气井的最大及平均产气量越大,反之煤层气井的最大及平均产气量急剧下降(图1(a))。

初见气时间与煤层气井平均产气量的相关性表现不如其与煤层气井最大产气量的相关性明显,这与初见气时间反映煤层气藏的吸附气饱和度以及气井最大产气量反映煤层气藏的潜在产气能力有密切关系。同时,在本区内相似的生产制度和水文地质条件下,初见气时间与煤层气井产能的相关性尤为明显。

图1 影响因素与气井产能的关系Fig．1 Relationship of factors and gas well production performance

2.2 初见气井底流压

初见气井底流压是指投产后的煤层气井初见气时井底的流动压力,其值主要由套管环空内的液柱高度以及套压决定[8]。对于开发井而言,现场可将初见气井底流压近似为煤层气藏的临界解吸压力。

分析统计数据发现：本区内气井的初见气井底流压都较均布在0．5～4．0 MPa,且与煤层气井产能的相关性较为松散,但整体而言产能效果较好的煤层气井的初见气井底流压较大。图1(b)显示,研究区内最大产气量超过4 000 m3/d的煤层气井初见气井底流压集中分布在2～3 MPa。结合本地区煤层气等温吸附特性曲线(兰氏体积约22．5 m3/t、兰氏压力约2．20 MPa)发现：4 MPa以上气体的解吸速率明显小于2～4 MPa压力区间气体的解吸速率。压降漏斗扩散模型表明：储层压力在1～2 MPa内的煤储层降压速率明显慢于2～4 MPa内的降压速率。故此,压力在2～4 MPa区间内的煤储层具有较为平衡的降压速率以及解吸速率,这对泄压漏斗的扩展及气体的扩散渗流有利,进而有助于煤层气井形成较高的产气能力[11]。图1(b)也显示本区内初见气井底流压和气井平均产气量之间的相关性很差。

2.3 初见气累计产水量

初见气累计产水量是指煤层气井投产后初次连续见气时所对应的累计产水量,是一个能准确反映目的煤层水活跃性、间接反映煤储层降压幅度的参数。无外来水补给时,初见气累计产水量和煤层总体降压幅度正相关;在相近的初见气时间内,初见气累计产水量和煤层含水性也正相关。

统计并分析研究区煤层气井产能数据和初见气累计产水量的外包络线趋势发现：煤层气井最大及平均产气量随初见气累计产水量的增加而呈负幂函数下降趋势(图1(c))。产气量较好的煤层气井的初见气累计产水量分布在1 000 m3以内,而初见气累计产水量超过2 000 m3的煤层气井很难有理想的产气能力。初见气累计产水量偏高的煤层很难形成理想产能的原因有：一是煤层的含气饱和度小,则需要经过长时间排水降压以形成产能,长时间排水将严重伤害煤储层的有效应力及孔渗连通性,毛管力却因之增大,因此而降低的气体流体性使煤层气井产能变差;二是煤储层因长时间沟通活跃水体排水而难以对煤储层本身进行降压,煤层气不能被充分解吸以激发煤层气井产能。

2.4 拟临储比

本次研究结合生产现场,在欠饱和煤层气藏的产能影响因素分析中引入拟临储比。拟临储比指初见气井底流压与拟原始煤储层压力之比,其中拟原始煤储层压力是根据区内压力系数和煤层埋深加以计算而得。

对比分析拟临储比及气井产能数据发现：区内煤储层的拟临储比在10%～85%,平均为53．48%,与探井数据基本吻合;区内气井的最大产气量与拟临储比具有一定的线性正相关,煤层拟临储比越高,气井产能越好(图1(d))。综合欠饱和煤层气藏开发储渗动态效应可知,煤储层拟临储比越低,应力效应作用于煤储层的早期排采阶段越长,煤层应力伤害越严重,同时也越不利于煤层基质收缩效应和气体滑脱效应对渗透率的改善效果,相等条件下的气井产能自然越差。而拟临储比高的煤层,有效应力伤害阶段短,气井见气快,煤基质收缩效应及气体滑脱效应作用阶段较长,产层压降控制范围大,气井易形成高产。

2.5 地解压差

地解压差是指煤层原始储层压力与初见气井底流压之差。地解压差越大,气井的初见气时间越长,初见气累产水量越大,初见气井底流压越小,拟临储比自然越低。

统计计算韩城地区地解压差与气井产能数据发现：区内80%的煤储层地解压差在3 MPa以内;且地解压差与气井产能之间的关系类似于拟临储比与气井产能之间的关系,但其相关性方向正好相反,即高产气井的地解压差小(图1(e))。这表明地解压差越小,有效应力效应作用的压力段越短,煤层应力伤害越小,也越有利于煤层的基质收缩效应和滑脱效应对渗透率的改善效果。

2.6 埋深与原始储层压力

鉴于研究区内大多数气井采取多煤层合采生产方式,故此,本研究拟采用合采煤层平均埋深和原始煤储层压力(煤储层平均埋深下的静水压力与压力系数之乘积)来进行煤层气井产能因素分析。从图1(f),(g)的相关分析看,煤层气井产气量与煤储层埋深和原始储层压力之间的相关性不好,相同埋深下的煤储层既有低产井也有高产井。因此,研究区内煤层埋深及原始储层压力对煤层气井的产能影响很小[11]。

2.7 煤厚与间距

煤层间距及合采煤层总厚度是分析煤层气井产能两个重要的参数。通过分析本研究区内3个开发井组的合采总厚度与煤层气井产能的相关性得出：生产层总厚度与煤层气井产能之间未表现出明显的相关性(图1(h)),这是因为合采下各煤层之间存在着压力干扰。

本研究分析了双煤层合采、3煤层合采的煤层间距和气井产能之间的相关性。图2显示,双煤层合采及3煤层合采煤层间距与煤层气井产能未能表现出良好或明显的相关性。但结合研究区内3套目标开采煤层之间的平均间距发现[11]：3层合采高产井的上下煤层间距分布在区内煤层平均间距附近,即高产井的3号与5号煤层间距约为27 m,但5号与11号煤层间距约为43 m。

2.8 拟含气量

正如饱和度、临界解吸压力及原始储层压力一样,开发井的目的煤层含气量没有获得过实测数据。因此,本次研究引入拟含气量来分析其对气井产能影响关系。通过上述已获得的原始储层压力、拟临储比和区域性的吸附等温特性参数,按照式(1)计算而得到的含气量,称之为拟含气量(Q)。

图2 合采间距与气井产能的相关性Fig．2 Correlation of commingled spacing and gas well production performance

式中,VL为兰氏体积;pL为兰氏压力;s为拟临储比;p为原始储层压力。

通过拟含气量与气井产能对比(图1(i))看：气井最大产气量与煤层的拟含气量之间存在着较为明显的正相关性,随着拟含气量的增加,气井的潜在产气能力也随之增大;然而,气井平均产气量与煤层的拟含气量之间没有明显的相关关系(图1(i))。煤层含气量越高,则单位控制面积内的煤层气资源量也越大,气井开发过程中单位泄压体积内单位压降下的气体解吸量也越大,因此,煤层含气量大容易形成高产。

3 产能影响因素综合评价

上述详细剖析了各潜在影响因素与气井最大产气量及平均产气量之间的相关关系,但仍无法确定这些影响因素对气井产能的影响程度以及各因素的重要性。本次研究首先利用灰色相关分析法,定量评价研究区气井产能各影响因素的相对重要性;然后在此基础上,利用模糊层次分析法对该地区煤层气井的最大产气量及平均产气量进行综合评价。

3.1 灰色模型原理及计算模型

灰色关联分析是基于系统内各因素之间发展态势的相似程度,以定量分析和确定系统中各因素与主变量之间关联性的一种分析方法。如果两个因素的变化态势基本一致或相似,则两者之间的关联程度较大;反之则较小[9,12-13]。

灰色关联分析主要分为两个计算过程：

(1)关联系数计算。若数据变化的母数列为{x0(n)},子数列为{xi(n)},则母数列即为各个气井的平均产气量,子数列为在相对应井点处所提取的各种影响参数,如煤层埋深、煤层厚度、原始储层压力、拟含气量、拟临储比、初见气井底流压、初见气时间、初见气累产水量以及地解压差。则在时刻n=k时, {x0(k)}与{xi(k)}的关联系数ε0i(k)用下式计算,即

式中,Δmax,Δmin分别为序列绝对差中的最大值与最小值,因为进行比较的序列在经数据变换后互相相交,所以一般取Δmin=0;ρ为分辨系数;Δ0i(k)为k时刻两个序列的绝对值差,即

(2)关联度计算。两序列的关联度可用两比较序列各个时刻的关联系数的平均值(反映过程的关联程度)表示,即

式中,r0i为子序列i与母序列0的关联度;N为序列的长度,即数据个数。

3.2 灰色相关分析评价结果

通过上述模型计算,得出韩城地区气井产能影响因素对气井最大产气量和平均产气量的影响关系及排序见表2。

表2 气井产能主控因素灰色关联定量评价Table 2 Quantitative evaluation of grey relational on controlling factors of gas well production performance

结果显示影响区内气井最大产气的主控因素依次为拟临储比、煤层总厚和拟含气量。结合上述的相关分析,得出拟临储比越大、煤层总厚适中和拟含气量越高,气井的最大产气量就越大,即气井的潜在产气能力越大。而影响区内气井平均产气的主控因素依次为煤层总厚、初见气累产水量和地解压差。与含气量相比,生产煤层总厚更能体现单井的控制资源量,同时见气累产水和地解压差间接地反映出排水过程中煤储层降压幅度和速率。由此可知,气井的长期产气水平受控于煤层总厚、见气累产水量和地解压差,即单井控制储层降压幅度与速率。这些影响因素当中,煤层埋深和原始储层压力的影响最小。

3.3 模糊层次分析法评价原理

模糊层次分析法是将层次分析法和模糊综合评断结合的一种评价方法。其优点在于将两种方法耦合,从定性与定量双重方面进行评价,从而使主观估计客观化[14],其主要计算过程如下：

(1)建立评价因素集,即评价指标体系,设评价体系为U,U={x1,x2,…,xn}即为因素集,其中xi是指对体系有影响作用的第i个研究对象。然后将体系按其属性分为几个层次,一般为：目标层、准则层和措施层,即总指标、一级指标和二级指标。

(2)确定权重集,构建判断矩阵,对评价体系中因素进行两两比较,利用“Saaty的1-9标度法”确定构建因素的判断矩阵为

对判断矩阵进行归一化处理,求出每个因素的重要度Wi,同时得出矩阵中各因素的相对重要度W0i。

(3)为了判断矩阵的一致性,利用计算一致性指标C．I对矩阵进行一致性检验。一致性指标为

其中,(AW)i为向量AW的第i个分量。计算一致性比例C．R为

式中,R．I为随机一致性指标,见表3。

(4)建立评价集V=(v1,v2,…,vn),如V=(优秀,良好,中等,较差),评价等级见表4。

(5)单指标评价,作用是对因素隶属度的评判。

表3 平均随机一致性指标Table 3 The average random consistency index

表4 评价等级表Table 4 Evaluation scale

单个指标隶属度是根据上述等级评价表通过专家打分的方法确定的。假设有l个人组成专家组,每位专家对单个因素只有一次评判权利。若l位专家中对因素Xi为等级Vj的评价有lij个人,则对于因素Ui可以得到一个模糊集Ri[15]。由Ri组成的矩阵就称为隶属度R。

(6)综合评价,在确定单指标的隶属度之后首先进行一级综合评价,即根据公式Bi=Ai·Ri可得。得到一级模糊模型的隶属度后进行二级评价,即不断地从底层向上层求出隶属度向量,直到得出最高层的隶属度向量,即通过B=A·R可得。最后通过公式S=B·C可得综合评价等级。

3.4 模糊层次分析法评价结果

根据上文分析可得层次分析(表5)。

笔者对最大产气和平均产气分两个总指标进行综合评价。假设最大产气的综合评价等级为S1,平均见气的综合评价等级为S2。首先对最大产气进行综合评价。以下是计算过程。

表5 相关因素层次分析Table 5 Factors associated with hierarchical analysis

(1)构建判断矩阵并求出各因素的权重,然后做一致性检验。结果见表6～9。

表6 Pi-Pij矩阵Table 6 Pi-Pijmatrix

表7 Pi-Pij矩阵(基本因素)Table 7 Pi-Pijmatrix(The basic factors)

表8 Pi-Pij矩阵(模拟因素)Table 8 Pi-Pijmatrix(The simulation factors)

表9 Pi-Pij矩阵(相关因素)Table 9 Pi-Pijmatrix(The correlative factors)

(2)根据专家打分后构建各二级指标的隶属度。

(3)综合评价。

一级综合评价：

从评价等级可知70≤S＜90,因此该地区的煤层气的最大产气和平均产气的综合评价等级都为良好。

4 结 论

(1)分析认为,该区煤层气井产能与初见气时间、初见气累产水量、拟临储比、拟含气量、地解压差和煤层厚度具有比较好的相关性,但与初见气井底流压、埋深、原始储层压力和间距之间的相关性较差。

(2)区内气井最大产气能力主要受控于拟临储比、合采煤厚和拟含气量,而平均产气水平则主要受控于合采煤厚、初见气累产水量和地解压差。因此,资源丰度和含气饱和度是影响欠饱和煤层气藏最大产气能力的关键因素,而降压幅度和难易程度则是决定这类气藏平均产气水平的重要因素。

(3)模糊层次分析显示区内的煤层气井最大产气量和平均产气量的综合评价等级都为良好。

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Factors affecting the production performance of coalbed methane wells with multiple-zone

PENG Long-shi1,2,QIAO Lan1,2,GONG Min1,2,LÜ Yu-min3

(1.State Key Laboratory of High-Efficient Mining and Safety of Metal Mines,Ministry of Education,University of Science and Technology Beijing,Beijing
100083,China;2.School of Civil and Environment Engineering,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China;3.CNOOC Research Institute,Beijing 100027,China)

Based on the multiple-zone production at Hancheng coalbed methane(CBM)field,combined with the characteristics of unsaturated CBM reservoirs,this paper systematically analyzed the factors affecting CBM well production performance using correlation analysis and quantitatively evaluates the importance of those factors through grey correlation analysis．Also,the fuzzy analytic hierarchy process(AHP)was used to evaluate the productivity of CBM well．Results from the correlation analysis demonstrate that there are some correlations between CBM well production performance and initial gas-producing time,cumulative water production when gas initially produces,pseudo-gas saturation, pseudo-gas content,difference between reservoir pressure and desorption pressure and coal thickness．In addition,the grey correlation analysis shows that peak gas production is controlled by pseudo-gas saturation,total thickness of multiple-zone and pseudo-gas content．The average gas production is determined by the total thickness of multiple-zone,cumulative water production when gas initially produces and the difference between reservoir pressure and desorptionpressure．Based on the analyses above,it is considered that resource abundance and gas saturation are critical factors affecting the peak gas production capacity of unsaturated CBM reservoirs．The extent and the difficulty level of depressurization are the most important factors influencing the average gas production capacity of those reservoirs．The fuzzy analytic hierarchy process shows a rational comprehensive evaluation for the CBM Wells’maximum and average gas production．

CBM wells;multiple-zone production;production performance

P618．11

A

0253-9993(2014)10-2060-08

2014-04-24 责任编辑：韩晋平

彭龙仕(1978—),男,湖南娄底人,博士研究生。E-mail：palnsh@163．com。通讯作者：乔 兰(1963—),女,河北衡水人,教授,博士生导师。Tel：010-62338339,E-mail：qiaol@ces．ustb．edu．cn

彭龙仕,乔 兰,龚 敏,等．煤层气井多层合采产能影响因素[J]．煤炭学报,2014,39(10)：2060-2067．

10．13225/j．cnki．jccs．2014．0541

Peng Longshi,Qiao Lan,Gong Min,et al．Factors affecting the production performance of coalbed methane wells with multiple-zone[J]．Journal of China Coal Society,2014,39(10)：2060-2067．doi：10．13225/j．cnki．jccs．2014．0541