大庆齐家高台子致密油藏产能影响因素排序研究

2014-06-27赵建军中石油大庆油田有限责任公司第九采油厂黑龙江大庆163853

长江大学学报(自科版) 2014年20期

赵建军 (中石油大庆油田有限责任公司第九采油厂,黑龙江大庆 163853)

赵建军 (中石油大庆油田有限责任公司第九采油厂,黑龙江大庆 163853)

大庆齐家高台子致密油藏储量规模巨大,多年来直井开发效果较差。2013年以来采用水平井大规模体积压裂方式投产部分单井,获得产能突破。由于投产时间短,投产井数少,为快速找出水平井产能影响因素,为下步压裂设计及施工提供依据,通过采用信息量分析和灰色关联2种方法对大庆齐家地区体积压裂水平井产能参数的影响程度进行了计算与检验,确定了各参数对产能的影响程度。结果表明,有效厚度、压裂缝长、水平井长度是影响齐家地区致密油水平井主要参数,而地层压力、原油黏度和压裂液用量是次要影响参数。下步可从影响产能主要可控因素入手,有效提高齐家地区高台子致密油压裂水平井产能。

齐家致密油藏;压裂;水平井;产能;信息量分析;灰色关联

针对大庆西部地区致密油储量潜力大、单井产量低的问题,近2年来勘探及开发部门探索试验了长水平井配合体积压裂的提产技术,目前取得一定产能突破。为下一步推广该项技术,需要对体积压裂水平井产能影响因素进行研究,找出影响致密油产量的主要因素,为后续水平井设计提供重要参考依据。

影响水平井产能高低的因素较多,主要有储层因素 (如渗透率情况、有效厚度情况、地层压力情况等)、流体流动能力因素 (如地层原油黏度高低等)、水平井工程设计情况 (如支撑剂用量、压裂液用量、水平段长度等)、裂缝因素 (如压裂缝长、压裂段数等)。下面,笔者就是在资料较少情况下,以大庆西部齐家地区致密油区块已投产生产的QP1、QP2、QP3、L26-P5共4口井为研究对象,综合考虑地质因素、流体性质、水平井设计参数及裂缝因素在内多种因素,快速运用信息量分析和灰色关联分析2种方法找出影响水平井产能的主要及次要因素,从而为油田现场部署水平井和设计水平井压裂施工提供重要参考依据。

1 研究区概况

大庆西部齐家地区位于松辽盆地齐家凹陷北部及龙虎泡大安阶地中部,高台子层资源潜力近3.0×108t。高台子油层属于白垩系青山口组第二、三段地层,紧邻烃源岩排烃中心,纵向上,青二段和青三段本身就是一套烃源岩与砂岩储集层共生地层,下部又紧邻青一段优质烃源岩,平面上处于齐家生烃凹陷中心及附近斜坡带,为典型致密油藏。主要储集层为粉砂岩,空气渗透率主要在1.0mD以下,孔隙度在12%以下,原油密度在0.84g/cm3上下。

2 产能影响因素信息量方法分析

该方法就是首先在分析研究对象基础上选取某一产能数值作为分类标准,然后以此将研究对象划分为A类和B类,并分别分析各产能影响参数不同数值区间投影在A类和B类的频率,最后对比分析这些频率属于2个类别 (A类和B类)的分配及差别情况,差别程度越小,表明该因素影响程度低,信息量越小,反之相反。使用此种方法计算各种影响因素对致密油藏采用水平井压裂开发后产能所对应的信息量大小。每个影响因素总信息量的大小表明此因素对水平井产能影响程度的强弱,总信息量大表明该因素对产能的影响程度也越大。

齐家地区高台子油层共投产4口致密油水平井,其初始产能及需要计算的影响参数如表1所示。压裂水平井初始产能标准定为20t/d,小于20t/d为A类,大于20t/d为B类。

表1 大庆齐家体积压裂水平井初始产能及影响参数统计表

各因素信息量计算步骤为:

①投影在A类和B类的频率转换为以百分数形式的概率频率yAδ和yBδ,δ为区间的序号;

由于已投产水平井井数过少,个别计算结果为0,无法进行下步平均概率比值计算,笔者针对平均概率频率计算了2次;

运用此方法对包括有效厚度、渗透率等9个影响因素信息量进行逐一计算。有效厚度信息量计算结果(见表2)表明,有效厚度对产能影响的总信息量为458.9。

表2 有效厚度信息量计算表

从各参数计算分析结果 (见图1)看出,有效厚度、缝长及水平段长度信息量明显比其余参数高,是影响水平井产能的主要因素。

图1 各参数总信息量对比图

3 产能影响因素灰色关联方法分析

灰色关联就是在信息不完全时,对2个系统之间的因素进行分析,根据因素之间发展趋势的相似或相异程度,亦即 “灰色关联度”,作为衡量因素间关联程度的一种方法。若2个因素变化趋势具有一致性,即同步变化程度较高,说明两者关联程度较高;反之,则较低。从而找到主要特性和影响因素,发现主要矛盾。如分析有效厚度与初始产能的关联,就是在计算每口井有效厚度与初始产能的关联系数基础上计算有效厚度平均关联系数来进行各因素灰关联对比分析。这种对单一因素对产能的关联系数进行计算对样本量没有太高要求,因此具有广泛的实用性。

设X0={x0(k)|k=12,…,n}为参考数列(即母序列),Xi={xi(k)|k=1,2,…,n}(i=1, 2,…,m)为比较序列(即子序列或因素序列),n为各参数取值数(即井数),m为子序列的个数(即参数的个数)。在对母序列及子序列各参数进行归一化后基础上,xi(k)与x0(k)的关联系数ξ为:

依据上述公式可求出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。

根据表1中数据进行计算,以产能数据为母序列,其余9个参数为子序列,计算出的灰关联系数如表3所示。根据表3中的计算关联系数得到各个参数关联度,并进行排序,从而得到各参数关联度高低顺序(见图2)。

表3 大庆齐家体积压裂水平井关联系数表

图2 大庆齐家体积压裂水平井产能影响参数灰关联序柱状图

4 结果对比分析

上述研究结果表明,快速运用信息量分析和灰色关联分析这2种方法,虽然其原理及计算方法不同,但计算出的结果具有较高的相似性,有效厚度、缝长及水平井长度排在前3位,为水平井产能主要影响因素渗透率紧随其后,排在第4位。主要原因是致密油藏自然产能低或无自然产能,人工压裂改造显著提升了渗流面积,与地质参数有效厚度、水平井长度一起共同控制了水平井初始产能。