特低渗透注水砂岩油藏采收率确定方法
2014-07-25袁自学王靖云李淑珣任继红周明庆
袁自学,王靖云,李淑珣,任继红,周明庆
(1.中国石油勘探开发研究院;2.中国石油勘探与生产分公司)
0 引言
2000年以来,低渗透砂岩油藏开发技术不断改进,尤其是欠平衡钻井、超前注水和大型压裂技术得到成功运用,提高了单井产量和经济效益,使难动用的特低渗油藏地质储量得到动用,探明储量大幅增长,低渗透油藏探明储量占年度新增储量的比例由 35%提高到 70%。中国现有的储量规范标准中新增储量采收率标定方法主要针对中高渗透砂岩油藏,缺乏低渗透油藏尤其是特低渗透油藏的采收率标定方法。基于此,本文针对开发程度高的特低渗透区块进行统计研究,分析影响其采收率的因素,建立计算采收率的经验公式;同时研究了确定特低渗透油藏采收率的类比法,提出此类油藏类比关键参数和分析技巧。最后,基于特低渗透油藏特点,分析两种方法的优缺点及应用时应注意的关键问题。
1 特低渗砂岩油藏特点和采收率标定存在问题
1.1 油藏特点及分布
特低渗砂岩油藏指空气渗透率主要为(1~10)×10−3μm2、自然条件下试油不出油、需要大型压裂和注水投产的油藏,其储集层渗流规律不服从达西定律,原油流动需要克服启动压力梯度。油藏类型大多为岩性油藏,埋深主要在2 000~3 000 m。储集层物性差,压裂后初产高、递减快,后期产量低、递减慢,一般投产1~6个月后产量基本稳定在1~2 t/d。原油性质较好,属于中质和轻质原油,地面原油密度主要为0.845~0.871 g/cm3,地面原油黏度为 2.5~20.0 mPa·s。中国石油天然气股份有限公司(以下简称中国石油)特低渗砂岩油藏探明原油地质储量主要分布在松辽盆地大庆、吉林油区扶杨油层和鄂尔多斯盆地长庆油区三叠系长6、长8油层[1-2]。
1.2 储量增长和动用状况
20世纪 90年代后期以来,中国石油采用大型压裂、超前注水等技术开发特低渗透油藏并取得成功,单井日产油量明显提高,特低渗透油藏探明储量大幅度增加,且每年新增探明储量均有部分投入开发。2008年以来,每年新发现的低渗透(空气渗透率小于50×10−3μm2)石油探明地质储量约占年度新增探明储量的 70%。在低渗透储量中,以超低渗(空气渗透率小于 1×10−3μm2)储量所占比例最大,其次为特低渗储量[3]。
截至2012年底,中国石油特低渗砂岩油藏投入开发的探明储量约占该类油藏储量的 60%,采收率为5%~35%,主要为 15%~25%,平均 20.5%。2012年以来,长庆和吉林油田针对超低渗油藏(或称致密油藏)开辟水平井开发试验区,钻井和压裂工艺技术已取得较大进步,注水技术正在试验攻关[4-5]。
1.3 现行采收率标定方法和存在问题
现行石油行业标准《石油可采储量计算方法》(SY/T 5367-2010)[6]中,开发早期中高渗透水驱砂岩油藏可采储量标定方法较全,但没有适用于特低渗砂岩油藏的经验公式。该标准中水驱砂岩油藏采收率经验公式有3个[6]:
第3个经验公式见表1。
表1 不同类型油藏井网密度与采收率关系表
(1)式为1996年俞启泰等专家根据25个水驱砂岩油藏统计建立的,适用空气渗透率范围(69~3 000)×10−3μm2;(2)式为 1994 年刘雨芬等专家根据150个水驱砂岩油藏统计建立的,适用空气渗透率范围(4.8~8 900.0)×10−3μm2;第 3 个经验公式为 1989 年张素芳等专家根据 144个开发单元统计建立的。需说明的是,(2)式的基础统计数据中,空气渗透率小于10×10−3μm2的特低渗单元仅 1 个,渗透率(10~50)×10−3μm2的低渗单元 6 个,占总单元数的 4.7%[7];(1)式基础数据中低渗单元数分布不详,第 3个经验公式根据流度区间建立,特低渗开发单元数及分布也不详。理论上讲,上述 3个经验公式不适用于特低渗注水砂岩油藏采收率标定,其主要原因不仅在于2000年前特低渗注水砂岩油藏压裂规模小、开发油藏数量有限导致的特低渗油藏统计样本数据少,更重要的是中高渗砂岩油藏与特低渗油藏渗流机理(前者服从达西定律,后者则否)和开发技术不同(前者基本不需压裂,后者需要大规模压裂)[8]。以石油行业标准中的水驱砂岩经验公式(2)为例,特低渗透单元计算的采收率比标定采收率低5.1%~8.2%(见表2),而中渗单元大27区块计算采收率与标定采收率接近,说明现行的水驱砂岩采收率标定经验公式更适用于中高渗透水驱砂岩油藏。
对于成熟油田中的新油藏或邻近成熟油田的类似新油田,可采用类比法标定采收率和可采储量。特低渗砂岩油藏由于储集层物性差、产量低,采油速度较低(一般在0.3%~0.6%),目前采出程度低,多在10%以下,造成部分地区缺乏采收率较可靠的类比油藏,标定的目标油藏采收率精度较低。
2 影响采收率的关键参数
影响油藏采收率的因素主要有储集层物性、流体性质及开发方式等。对于特低渗注水砂岩油藏,表征储集层物性的关键参数为渗透率和孔隙度;表征流体性质的关键参数为原始地层原油黏度(以下简称地层原油黏度),其综合反映了温度、气油比和地面原油密度等原油性质;表征流体在多孔介质中流动性质的关键参数为原油流度;表征注水开发效果的关键参数为井网密度,较小的注采井距(或较高的井网密度)可以提高驱油效率和波及体积系数,从而提高产量和采收率。根据37个特低渗油藏统计,采收率与渗透率、流度相关性较好,与井网密度、孔隙度相关性次之,与地层原油黏度相关性较差(见图1)。
表2 由(2)式得到的水驱砂岩油藏采收率计算值与标定值比较
图1 采收率与影响参数关系
由图 1可见,采收率与地层原油黏度的相关性比采收率与渗透率之间的相关性要差,与通常认为的采收率与地层原油黏度相关性强的观点相矛盾,分析发现其主要原因在于两方面:①地层原油黏度与渗透率之间具有相关性。统计发现(见图2),大多数油藏具有如下规律:地层原油黏度越低,渗透率也越低,反之,地层原油黏度越高,渗透率越高且分布范围变宽,即渗透率与黏度正相关,但二者与采收率的理论关系与此正相反,即采收率随渗透率的增大而提高,随黏度的增大而降低。分析认为,随着黏度的增大,采收率应降低,但由于渗透率的提高,导致采收率上升,抵消了黏度增大对采收率的影响,使得黏度与采收率的负相关性不再明显(见图1c)。②储集层物性和原油性质分布规律不同。中国砂岩油藏多属陆相沉积,空气渗透率分布范围宽,非均质性较强;与渗透率分布相比,原油性质变化不大,地层原油黏度分布范围窄。如大庆长垣中高渗油藏空气渗透率为(50~800)×10−3μm2,地层原油黏度为3~12 mPa·s;大庆长垣外围低渗扶杨油藏空气渗透率为(0.4~36.7)×10−3μm2,地层原油黏度为4~10 mPa·s。鄂尔多斯盆地三叠系延长组长8油层向上到侏罗系延安组油层,空气渗透率为(0.1~500.0)×10−3μm2,地层原油黏度为 0.93~11.91 mPa·s。对同一油田/油藏,渗透率分布范围远比地层原油黏度宽。如大庆榆树林油田东 162区块油层渗透率为(0.1~36.7)×10−3μm2,地层原油黏度为 3.9 mPa·s,基本无变化[9]。长庆西峰油田白马区块延长组长 8 油层渗透率为(0.1~56.9)×10−3μm2,地层原油黏度为1.33~1.67 mPa·s[10]。因而,同一油田不同区块采收率的差别主要归因于渗透率的不同,原油黏度对采收率影响较为有限。但不同油田对比时,原油黏度对采收率的影响有所增加,在相同渗透率情况下原油黏度会成为影响采收率的主要因素。如大庆头台油田扶杨油层[11]与长庆西峰油田长8油层[10]相比,空气渗透率差别不大,分别为 1.19×10−3μm2、1.02×10−3μm2,而地层原油黏度分别为 4.2 mPa·s、1.5 mPa·s,扶杨油层黏度较高,开发动用效果差,采收率(约15%)低,而西峰油田开发动用效果好,采收率约20%。
图2 渗透率与地层原油黏度的关系
3 经验公式法
3.1 基础数据筛选
建立经验公式的油藏基础数据主要源于大庆、长庆和吉林3个油区。以油田开发单元为数据统计单元,针对特低渗透注水砂岩油藏的特点,开发单元选择遵循直井注水开发时间长、动用程度高、复算或套改后地质储量可靠、可采储量用动态法计算、参数可靠齐全的原则,具体条件为:①空气渗透率多数小于10×10−3μm2的注水开发砂岩油藏;②开发单元较独立完整;③油藏已进入递减阶段,表现为开发时间长、采出程度较高;④技术可采储量采用水驱曲线法或产量递减法等动态法计算;⑤油藏静态地质数据尤其是空气渗透率、孔隙度和地层原油黏度数据可靠、齐全;⑥数据相互检验要匹配,如用动用面积和总井数计算的井网密度与用开发井距计算的井网密度要基本一致。经过筛选,最终选择特低渗样本油藏37个(大庆20个,吉林13个,长庆4个),主要参数分布范围见表3。
表3 特低渗样本油藏主要参数分布范围
3.2 经验公式模型
美国学者提出的水驱砂岩油藏和溶解气驱油藏采收率计算经验公式中[12-13],以幂指数函数描述采收率与各影响因素的关系,4个组合参数项分别表征影响采收率的四大能力,即储集能力、流动能力、含油能力和驱动能力。前苏联学者提出的经验公式表述形式与美国不同:以对数和线性函数描述采收率与各单因素关系,如渗透率、孔隙度、黏度、有效厚度、砂岩系数和分层系数等,强调储集层非均质性和井网密度对采收率的影响[14]。
在中国,石油行业标准[6](SY/T 5367-2010)中的经验公式形成于20世纪90年代中期,3个水驱砂岩油藏采收率经验公式借鉴前苏联模型,底水碳酸盐岩油藏采收率经验公式[15]借鉴美国模型,天然能量溶解气驱油藏采收率采用美国经验公式。
本次研究建立的经验公式仍以中国石油行业标准模型为基础,并参考目前在可采储量标定中广泛采用的其他模型。模型设立考虑了统计特点,设定截距为零和不为零2种情况,共建立了19个不同函数形式的模型(见表4)。
3.3 模型选择
统计19个模型回归37个特低渗样本油藏数据的相关系数、标准误差、F值、截距和系数的t值等指标(见表 4)。模型选择时,首先剔除相关系数较小和标准误差较大的模型,然后剔除自变量t值较小和自变量标准误差较大的模型。初步选择4个模型:1、13、15、19,其数学表达式如下。
模型1:
模型13:
模型15:
模型19:
与标定采收率相比,4个模型计算结果的绝对误差较小,符合率高(见图3)。模型 1绝对误差在−5%~5%内的样品数为35个,占总数94.6%。模型13绝对误差在−5%~5%内的样品数为36个,占总数97.3%。模型15绝对误差在−5%~5%内的样品数为33个,占总数89.2%。模型19绝对误差在−5%~5%内的样品数为36个,占总数97.3%。4个模型计算采收率的相关系数及标准误差见表4。
3.4 模型验证
2008—2010年进行可采储量标定且参数齐全的特低渗透油藏有 218个,利用模型 1、13、15、19计算采收率,与标定采收率相比,绝对误差主要集中在−5%~5%,大于5%和小于−5%的油藏单元较少,说明4个模型均可用(见表5)。
4个模型中,模型1采用了常用的线性函数形式。模型 13考虑了单储系数(φSoi/Boi),函数形式类似模型1。采收率与单储系数、流度、井网密度呈幂指数关系,因而模型15最符合科学规律,计算的采收率随井网密度增加而合理增大,适用于开发早期、初期和中期;其他函数形式如线性模型等应用较为局限,在井
表4 特低渗水驱砂岩油藏采收率计算模型
图3 模型1、13、15、19计算采收率与标定采收率关系
表5 2008年—2010年特低渗油藏计算采收率绝对误差分布
注:t值为学生t分布,是概率和自由度的函数,用于检验回归方程变量的显著性。若变量t值大于t临界值,表明该变量在回归方程中显著。否则,表明该变量在回归方程中不显著,表中t值表示各变量对采收率影响程度网密度小于50口/km2时,随井网密度增加,采收率合理提高,当井网密度大于50口/km2后,随井网密度增加,采收率仍然大幅提高,甚至超出驱油效率,不合常理,因而仅适用于开发早期和初期。模型19未考虑渗透率和黏度这 2个重要参数,理论依据不足,但对于缺少取心和高压物性资料的特低渗油藏,该公式具有明显优势。综合考虑各模型相关系数、标准误差、函数形式、参数个数及录取难易、应用习惯等因素,建议4个模型使用顺序为:模型1优先,模型15次之,模型19再次,最后为模型13。
3.5 经验公式不确定性分析
特低渗透油藏基本没有稳产期,在半年至 1年的快速递减后,进入长期的低产缓慢递减阶段,含水上升也比较缓慢。在现行的开发技术背景下,整个油田由于受滚动开发策略影响,新投产区块不断加入,使以油田为单位的年产量不递减,含水不上升或上升缓慢,不具备动态法标定条件;但对于投产3~4 a的老区块,产量递减已形成规律,则可用动态法计算储量和采收率。本文建立经验公式时使用的样本区块均为用动态法标定可采储量的老区块,降低了计算采收率的不确定性,提高了经验公式的可靠程度。
经验公式还存在下列不确定性:①随油田开发技术进步,可能因提高注水波及体积而提高采收率,或因钻井技术和压裂技术进步而使原来无法动用的低渗层得到动用而提高采收率,或因技术进步导致油藏开发成本降低(如经济井网密度加大)、经济极限产量和废弃压力降低而提高采收率。这 3种情况都超出经验公式的使用范围,所以储量评估时需注意开发技术变化造成的采收率不确定性,若技术进步明显,应用本文经验公式计算采收率可能偏低。该经验公式适用于直井压裂注水开发的特低渗砂岩油藏。②对于渗透率低于 1×10−3μm2或流度低于 0.5×10−3μm2/(mPa·s)的油藏,使用本文经验公式计算的采收率偏高。③全部采用水平井开发的特低渗油藏极少,本文经验公式是否适用还有待验证。
4 类比法
特低渗透砂岩油藏主要为大面积岩性油藏,一般计算单元含油面积较大,随着开发区的逐渐滚动扩大,新增开发面积不断加入老开发单元,使得开发单元的稳定性变差,类比油藏的代表性变差。同时已开发油藏目前多数采出程度较低,采收率可靠程度也低,加之油藏的特殊性,开发技术对其产量影响大,如压裂技术、井距和注水等因素的影响,导致类比油藏建立困难。
4.1 类比油藏(或单元)选择
20世纪90年代后期以来,针对特低渗油藏开展了大量开发试验工作,开发先导试验区及其后大规模投产的油藏积累了丰富的动静态资料,是采收率标定重点跟踪的对象,具备开发时间长、采出程度高、地质储量较落实、可采储量用动态法不断核实、采收率精度高的特征,为建立类比油藏创造了条件。目前特低渗油藏由于受开采程度的限制,与中高渗油藏成熟开发技术和高采出程度相比,建立全序列类比油藏条件并不成熟,因此先建立标杆性的类比油藏。以FX油田三叠系长8特低渗油藏为例加以说明。
长8特低渗砂岩油藏是FX油田的主力开发层系,也是该区首个成功采用超前注水开发技术的油藏,同时还采用欠平衡钻井和直井大型压裂技术[16]。长 8储集层物性差,孔隙度主要为 10%~12%,空气渗透率主要为(0.4~1.4)×10−3μm2,属于特低孔特低渗—超低渗储集层。2003年油藏采用超前注水开发,2012年底标定平均采收率20.8%。经过10 a开发,地质储量采出程度平均6.8%,采出程度较低。由于长8特低渗油藏分布面积大,以区块划分开发单元,不同开发区块采出程度差异大(见表 6),其原因除了各开发区块开发时间不同外,各区块之间储集层物性和流体性质也有差别。根据前述类比油藏选择条件,选择投产最早、采出程度较高且开发效果最好的A2区块作为标杆类比区块(该区块地质储量采出程度达到13.4%),标定A3区块采收率。采出程度最高的A1区块累计产量超出可采储量,储量需要重新落实,暂不能作为类比区块。
表6 截至2012年FX油田各开发单元生产状况
4.2 类比条件和类比油藏关键参数
2007年SPE、AAPG、WPC、SPEE等4家机构联合发布了石油资源管理系统(简称PRMS),其中首次提出了类比油藏的定义[17]。其后2008年美国证券交易会(简称 SEC)对证实储量类比条件进行讨论,在其规定中明确了可操作的限定条件。2010年1月1日生效的SEC新规则要求,类比油藏用于证实储量时,必须与目标油藏具有相同层位、相同沉积环境、相似构造和相同驱动类型,类比油藏的油藏性质整体上比目标油藏差[18-19]。SEC的这一条件较为苛刻,多数情况下,将要投入开发的目标油藏整体上都比已开发的类比油藏差。原因在于:①早期开发的区块或油藏的资源品质一般要好于后期开发的区块或油藏;②早期开发重视单井资料的录取和研究分析工作,而后期开发工作大规模展开,资料录取数量减少,在油藏参数可靠性、产量规律性、采收率和储量确定性方面,早期开发的区块或油藏都好于后期。鉴于此,本文选择的标杆类比区块油藏性质总体优于目标区块。中国石油近年来主要根据这一原则,选择标杆性的类比油藏,同时征求国内外评估专家意见,类比参数达到30多个,覆盖多数油气藏类型[20]。不同类型油藏类比的关键参数不同,对特低渗注水砂岩油藏,类比油藏的关键参数除了前面述及的空气渗透率、地层原油黏度、流度、孔隙度、井网密度外,还有平均单井稳定产量、有效厚度、净毛比、非均质性和气油比等 5个参数。当流度较低造成原油流动能力差时,若气油比高、油层厚度大,则可弥补这一缺陷,得到较高产量和采收率。亦即采收率评估时,应注意各因素之间的关联性和互补性。
4.3 采收率选值
确定类比关键参数后,应分析影响采收率的有利条件和不利因素。单从流度来看,类比区 A2区块为1.46,而目标区A3区块为0.28,A2区块比A3区块原油流动能力好得多;同时A2区块气油比较高,井网密度大,产量高,而A3区块有利条件仅有有效厚度较大一项(见表 7)。由经验公式计算得到 A2区块采收率为20.4%,A3区块采收率为16.4%。2008年底A2区块开发井网已基本完善,井网密度为9.3口/km2,2012年底井网密度达到16.9口/km2,井网密度增加80%,而动态法标定采收率没有变化,说明开发初期确定的采收率(21%)偏高,按井数比例反推,当时采收率为12%,若考虑早期动用储量较好而后期动用储量稍差,开发初期标定采收率可取15%。综合这些信息,A3区块开发初期标定采收率应低于 15%,合理取值为10%~12%[16]。
对上市评估证实储量,按SEC规则,一般情况下目标油藏的采收率按类比油藏的采收率取值(或低于类比油藏)。国内上报探明储量时,由于石油行业标准中没有详细规定,建议选择多个类比油藏确定采收率范围,合理选择最可能采收率值。国内计算控制和预测储量时,可跨越SEC规定条件,选择多个类比油气藏,合理选择采收率值。
表7 FX油田类比区和目标区油藏参数表
5 经验公式法和类比法比较
在静态法评估中,经验公式法和类比法各有优缺点。经验公式法标定采收率的优点是算法简单、参数少、考虑因素少,不需要专业人员参与,计算结果单一。缺点在于:①少量参数有时难以代表油气藏的实际情况;②不同油公司开发技术水平不同,开发效果不同;③地面因素、经济因素及其他难以量化的因素如储集类型、构造复杂程度等在公式中无法反映;④不同来源的多个经验公式计算结果差异大。
类比法标定采收率的优点是更直观、具体、可信度高。缺点是需要富有经验并熟悉开发专业的人员分析筛选影响采收率的关键参数,才能对类比油藏优劣做出评估,最终选取合理的采收率。同时一些客观因素也造成类比法选值困难,如新发现的储量品位比老区差;目标油藏可能采用更新的开发技术;取全取准可类比的参数比较困难。
除 2种方法本身优缺点之外,评估人员在探明储量评估时应注意以下 2点,做到合理选值:①无论是经验公式法还是类比法,都应检查动静态基础数据可靠性。②运用经验公式法时应注意地质和技术条件及各种参数的适用范围;运用类比法时则应注意判断类比油藏所处开发阶段和采收率的可靠性。
6 结论和认识
根据吉林、大庆和长庆等地区37个油藏数据,建立了特低渗注水砂岩油藏采收率经验公式,公式适用于直井压裂注水开发的稀油油藏。
对探明储量或证实储量,在相同层位、相同沉积环境、相似构造和相同驱动类型条件下,影响特低渗注水砂岩油藏采收率的主要因素是储集层物性、流体性质和开发技术。影响采收率的关键参数首先是空气渗透率、孔隙度、地层原油黏度、流度和井网密度,其次为平均单井初始稳定产量、气油比、净毛比、非均质性和有效厚度等。
对新增探明未开发储量,由于动态生产资料少,储量评估方法应以静态法为主,同时考虑动态法。静态法中的经验公式法和类比法各有优缺点,对具体油田探明储量采收率的评估,应该具体分析两种方法在该评估单元存在的适用性和局限性。目前评估中过分重视类比法,选择油藏单一,类比结果可能不确定性大,不符合探明储量或证实储量的合理确定性要求,为克服这一缺陷,应选择多个类比油藏,同时应随着类比油藏动静态资料的增加,不断复核地质储量、可采储量,更新类比油藏采收率,并及时更新目标油藏的采收率。
对特低渗砂岩油藏,由于产量受开发技术影响大,应结合动静资料合理确定采收率,重视分析开发早期少量的动态资料,对动态法与静态法可采储量评估结果进行比较,若差别较大,证实或探明储量以动态法为准,以反映后期井网加密和细分层系等调整措施增加的可采储量。
致谢:本文研究过程中得到了大庆油田王天智、吉林油田江海英和长庆油田郭玉宏等专家的大力协助,在此一并表示感谢!
符号注释:
ER——采收率,f;μR——油水黏度比,f;K——空气渗透率,10−3μm2;h——有效厚度,m;Sf——井控面积,km2/口;Vk——渗透率变异系数,f;TR——油层温度,℃;μoi——原始地层原油黏度,mPa·s;f——井网密度,口/km2;b0,b1,b2,b3——系数,f;φ——有效孔隙度,f;Boi——原油体积系数,无因次;Soi——含油饱和度,f;m1,m2,m3,n——指数。
[1]杨华, 付金华, 何海清, 等.鄂尔多斯华庆地区低渗透岩性大油区形成与分布[J].石油勘探与开发, 2012, 39(6): 641-648.Yang Hua, Fu Jinhua, He Haiqing, et al.Formation and distribution of large low-permeability lithologic oil regions in Huaqing, Ordos Basin[J].Petroleum Exploration and Development, 2012, 39(6): 641-648.
[2]郭彦如, 刘俊榜, 杨华, 等.鄂尔多斯盆地延长组低渗透致密岩性油藏成藏机理[J].石油勘探与开发, 2012, 39(4): 417-425.Guo Yanru, Liu Junbang, Yang Hua, et al.Hydrocarbon accumulation mechanism of low permeable tight lithologic oil reservoirs in the Yanchang Formation, Ordos Basin, China[J].Petroleum Exploration and Development, 2012, 39(4): 417-425.
[3]王永祥, 杨涛, 张君峰, 等.中国石油油气储量利用现状调查与可持续发展研究报告[R].北京: 中国石油天然气股份有限公司勘探与生产分公司, 2011.Wang Yongxiang, Yang Tao, Zhang Junfeng, et al.Petroleum reserves exploitation status survey and sustainable development research of PetroChina[R].Beijing: PetroChina Exploration and Production Company, 2011.
[4]赵家宏, 王天煦, 党立宏, 等.大情字井油田黑168区块K2n4新增石油探明储量报告[R].松原: 中国石油天然气股份有限公司吉林油田公司, 2013.Zhao Jiahong, Wang Tianxu, Dang Lihong, et al.New added measured oil reserves report of K2n4, Hei 168 block, Daqingzijing oilfield[R].Songyuan: PetroChina Jilin Oilfield Company, 2013.
[5]牛基宏.黄陵油田新增石油探明储量报告[R].西安: 中国石油天然气股份有限公司长庆油田公司, 2013.Niu Jihong.New added measured oil reserves report of Huangling oilfield[R].Xi’an: PetroChina Changqing Oilfield Company, 2013.
[6]国家能源局.SY/T 5367-2010石油可采储量计算方法[S].北京:石油工业出版社, 2010: 2-4.Issuance of National Energy Administration.SY/T5367-2010 The estimated methods of oil recoverable reserves[S].Beijing: Petroleum Industry Press, 2010: 2-4.
[7]刘雨芬, 陈元千, 毕海滨.新增探明可采储量标定方法的研究[R].北京: 石油勘探开发科学研究院储量室, 1995.Liu Yufen, Chen Yuanqian, Bi Haibin.Determination of new additional measured reserves[R].Beijing: Reserves Office of RIPED, 1995.
[8]窦宏恩, 旸杨.低渗透油藏流体渗流再认识[J].石油勘探与开发,2012, 39(5): 633-640.Dou Hongen, Yang Yang.Further understanding on fluid flow through multi-porous media in low permeability reservoirs[J].Petroleum Exploration and Development, 2012, 39(5): 633-640.
[9]邱勇松, 李荣华, 牟广山, 等.榆树林油田石油探明储量套改报告[R].大庆: 中国石油天然气股份有限公司大庆油田有限责任公司, 2006.Qiu Yongsong, Li Ronghua, Mou Guangshan, et al.Measured oil reserves standard exchange report of Yushulin Oilfield[R].Daqing:PetroChina Daqing Oilfield Company Ltd, 2006.
[10]郭玉宏, 冉玉霞.西峰油田石油探明储量套改说明[R].西安: 中国石油天然气股份有限公司长庆油田公司, 2006.Guo Yuhong, Ran Yuxia.Measured oil reserves standard exchange report of Xifeng oilfield[R].Xi’an: PetroChina Changqing Oilfield Company, 2006.
[11]迟博, 吉庆生, 李照永, 等.头台油田石油探明储量套改成果说明[R].大庆: 中国石油天然气股份有限公司大庆油田有限责任公司, 2006.Chi Bo, Ji Qingsheng, Li Zhaoyong, et al.Measured oil reserves standard exchange report of Toutai oilfield[R].Daqing: PetroChina Daqing Oilfield Company Ltd, 2006.
[12]Cronquist C.Estimation and classification of reserves of crude oil,natural gas, and condensate[M].Texas, USA: Society of Petroleum Engineers, 2001: 73-83.
[13]Arps J J.Reasons for differences in recovery efficiency[R].SPE 2068, 1968.
[14]杨通佑, 范尚炯, 陈元千, 等.石油及天然气储量计算方法[M].北京: 石油工业出版社, 1990: 226-227.Yang Tongyou, Fan Shangjiong, Chen Yuanqian, et al.Estimation methods of crude oil and natural gas reserves[M].Beijing: Petroleum Industry Press, 1990: 226-227.
[15]朱亚东.冀中地区碳酸盐岩油藏新增可采储量标定方法研究[R].任丘: 华北石油管理局, 1994: 17-18.Zhu Yadong.Estimation methods of new additional measured reserves of carbonate oil reservoir in Jizhong region of China[R].Renqiu: Huabei Petroleum Administration, 1994: 17-18.
[16]王宏娥, 周虎.鄂尔多斯盆地低渗透岩性油气藏储量评估方法研究[C]//中国石油天然气股份有限公司勘探与生产分公司.美国 SEC准则油气储量评估论文集.北京: 石油工业出版社, 2012: 200-201.Wang Honge, Zhou Hu.Estimation methods of proved reserves for low permeability reservoir in Ordos Basin, north of China[C]//PetroChina Exploration & Production Company.Symposium in reserves estimation of crude oil and natural gas based on US SEC regulation.Beijing:Petroleum Industry Press, 2012: 200-201.
[17]Society of Petroleum Engineers, American Association of Petroleum Geologists, World Petroleum Council, et al.Petroleum resources management system [R/OL].[2013-06-30].http://www.spe.org/industry/docs/Petroleum_Resources_Management_System_2007.pdf.
[18]US Securities and Exchange Commission.Modernization of oil and gas reporting[EB/OL].[2009-12-31].http://www.sec.gov/rules/final/2008/33-8995.pdf.
[19]US Securities and Exchange Commission.Financial accounting and reporting for oil and gas producing activities pursuant to the federal securities laws and the Energy Policy and Conservation Act of 1975[EB/OL].[2011-10-07].http://www.ecfr.gov/cgi-bin/text-idx?SID=f3172687616cb8c2b735cba56182915e&node=17:2.0.1.1.8.0.21.41&rgn=div8.
[20]王靖云, 王柏力, 袁自学, 等.新规则下采收率确定方法及要求[R].北京: 中国石油SEC储量自评估项目组, 2009.Wang Jingyun, Wang Boli, Yuan Zixue, et al.Methods and requirements of recovery efficiency determination under SEC new rule[R].Beijing: PetroChina SEC Reserves Estimation Team, 2009.