川西中浅层致密砂岩水平井产能预测

黎泽刚，程　序，葛　祥，林绍文，季凤玲

(中石化西南石油工程有限公司 测井分公司，四川 成都 610100)



川西中浅层致密砂岩水平井产能预测

黎泽刚，程序，葛祥，林绍文，季凤玲

(中石化西南石油工程有限公司 测井分公司，四川 成都 610100)

川西马井地区中浅层属于致密、超致密岩性油气藏，部分气藏相继进入了开发中后期阶段。为了合理地调整该地区中浅层水平井开发，并编制方案，产生更好的经济效率，首先利用测井数据，通过产能与单因素的关系进行综合分析，确定选用多元线性回归的思路，建立川西马井地区中浅层致密砂岩水平井产能预测模型。然后利用所建立的模型与实际生产数据进行对比分析，证实了模型的可行性与不足；同时对于差异较大的井进行了原因分析，以便为下一步的生产提供指导。

产能预测；川西地区；中浅层；致密砂岩；水平井

1　引　言

产能预测是油田勘探开发中不可缺少的一部分，正确的产能评价对于编制油田开发方案有很大的帮助。前人在这方面做了很多的工作，易超等[1]、张占松等[2]分别从不同角度对不同含油气级别储层在测井曲线上的响应特征差异，构建了一个与产能有良好线性关系的模型；欧阳健[3]利用岩石渗透率与含水饱和度来评价油气层产能指数；毛志强等[4]提出以油气层有效渗透率为突破口，利用常规测井资料对产能进行预测的方法，并建立了利用储层有效渗透率预测油层产能的模型；李爱军[5]结合低渗透油藏特点，对单井产能预测做了一定的新方法研究；张娟[6]、胡高贤等[7]、宛利红等[8]利用多元回归分析对低渗透油藏进行产能预测，取得到了较好的应用效果。上述研究成果及实际生产经验表明，对于影响因素较多的油气田开发指标，多元回归方法公认为是一种较为有效的预测方法。这种方法的优越之处在于它能综合考虑静态和动态多个复杂产能影响因素，达到对客观问题的最佳拟合。

2　多元线性回归原理

水平井产量除与储层段的孔隙空间大小、有效渗透率和含气饱和度有关外，还与储层横向有效段长、地层压力、生产工艺、地应力方向等因素综合相关。产能预测可以看成是一个变量与多个变量之间的相关关系，因此可利用多元线性回归方法进行产能预测。

多元线性回归的基本思想：假设y是通过x1,x2,…,xm来进行预测的随机变量，因为它们之间存在某种线性关系，则可建立m元线性回归模型：

y=β0+x1β1+x2β2+…+xmβm+ξ

(1)

式中，β0、β1、β2…βm为待估参数；ξ是随机误差，且ξ～N(0，σ2)。

根据川西马井地区产能的实际情况，假设单井日产气量为y，影响单井日产气量的因素为x1,x2,…,xm，回归分析的主要任务是根据y与x1,x2,…,xm的n组(n≥m)观察值来确定公式。

3　建立产能预测模型

川西马井地区中浅层埋藏深度范围约为400～2 300 m，地层厚度约为1 000～1 350 m。纵向上存在多套储集层，砂体发育，但砂岩普遍较为致密；岩心分析孔隙度主要分布在7.0%～13.5%，渗透率主要分布在0.13～0.45 mD，属低孔近致密的碎屑岩储层，以孔隙型储层为主。储集空间主要为粒间孔隙，渗流通道为喉道。由于储层的致密化程度高，部分孔隙以孤立的次生孔隙存在，因此孔隙储层渗流能力也较差。大量储层测试证实，孔隙型储层只有通过压裂改造才能获得较好的产能。

3.1产能影响因素分析

通过该区水平井穿行储层横向展布看，其平面非均质性较强，因而储层综合物性对单井产能的影响较大。本文重点从孔隙度、渗透率、含气饱和度、泥质含量、水平段的有效段长以及主地应力等因素出发，对马井区块产能预测进行建模。

3.1.1孔隙度影响

孔隙度对储层的产量有直接影响。孔隙度大小不仅决定了储层产能的高低，而且在一定程度上影响了储层的渗流能力。一般情况下，储层孔隙度越大，流体的容纳空间越大，包含流体越多，进而储层渗流能力也越强，因此储层孔隙度大小在一定程度上也标志着储层产液能力的高低。在储层产能预测模型研究过程中，将孔隙度与该区相应井的测试产量建立单向线性关系(图1)，其相关关系为

Q=0.591×POR-3.857， R2=0.321

(2)

式中，Q为实际测试产量，×104m3/d；POR为孔隙度，%。该单因素模型表明，测井孔隙度和储层日产气量有很好的正相关关系，孔隙度空间较大的储层，获得相对高产的可能性更大。

图1　孔隙度与测试产量关系Fig.1　The relationship between porosity and productivity

3.1.2渗透率影响

渗透率是反映储集层产出能力的重要参数，渗透率值标志着孔隙中流体在储层中流动能力的大小。渗透率越大，说明流体的流动能力越大，反之越小；并且渗透率和储层岩石的孔隙结构有很好的对应关系，二者是发挥气层产能和提高采收率的关键。一般情况下，渗透率越大，岩石的孔隙结构越好，进而对应储层物性越好，气藏供气能力越强，自然产能也就越高。由于渗透率的高低能很好地反映储层产能的大小，利用渗透率数据和单井日产气量可以建立单向线性模型(图2)，其相关关系为

Q=14.46×PERM-0.249，R2=0.358

(3)

式中，PERM为渗透率，mD。该单因素模型表明，测井渗透率和储层日产气量有很好的正相关系，因此求准储层渗透率是利用测井资料进行储层产能评价及预测的关键因素之一。

图2　渗透率与测试产量关系Fig.2　The relationship between permeability and productivity

3.1.3含气饱和度影响

含气饱和度是油气层初始条件的重要特征之一，对气井来说，该参数对产液量也有较大的影响。在其他条件一定时，含气饱和度越高，储层含气性越好。在测井解释中，含气饱和度是通过阿尔奇公式及其他模型饱和度计算得到，为尽量减少误差，一般都选择储层受泥浆侵入较小的资料进行研究。通过测井解释含气饱和度(Sg=100-Sw，Sw为含水饱和度)与气层日产气能力的相关关系图(图3)可知，含气饱和度和日产气能力的对应关系较好，其二者的单向关系模型为

Q=0.135×Sg-4.508，R2=0.408

(4)

式中，Sg为含气饱和度，%。该单因素模型表明，储层含气丰度越高，测试产量越高。

图3　含气饱和度与测试产量关系Fig.3　The relationship between saturation and productivity

3.1.4泥质含量影响

在单井气产量计算中，泥质参数对产能预测非常重要，这里包括泥质的分布形式、含量大小等。由于泥质的存在会对渗流的通道造成一定的阻碍影响，特别是在气水同在的情况下，可能会改变某一流体的渗流特征。因此泥质含量的大小对产能预测的影响也不可忽视(图4)，建立的关系式为

Q=-0.598×SH+6.340，R2=0.342

(5)

式中，SH为泥质含量，%。该单因素模型表明，储层泥质含量越大，产能越低。

图4　泥质与测试产量关系Fig.4　The relationship between shale and productivity

3.1.5水平井有效段长影响

常规储层研究表明：在直井中，单井产气量与储层有效厚度、储层物性及层内均质性的关系较大；有效厚度越大，物性越好，均质性越好，单井产气量就越高。而水平井的产气量除受以上描述的综合物性的影响外，平面非均质性也可能会成为最主要的影响因素，即水平井的产气量与水平段轨迹在储层的有效穿行段长有很大的关系。在区分气、水层的基础上，以岩心描述为依据，在同一气田中建立统一气层、气水同层的划分标准，以此计算水平井的有效段长，并可在有效段长范围内进行产能预测。图5为马井地区蓬莱镇组储层有效段长与测试产能的关系，其相关关系式为

Q=0.004×HI+0.571，R2=0.445

(6)

式中，HI为有效段长，m。该单因素模型表明水平段在储层有效穿行段越长，形成的渗流通道越大，产量越高。

图5　有效段长与测试产量关系Fig.5　The relationship between effective displacement and productivity

3.1.6地应力影响

水平井储层改造时，压裂缝的形成除受储层性质、工艺改造的影响外，还与区域最大水平主应力方向有较大的关系。因此，研究中充分考虑了水平井段轨迹的延伸方向与最大水平主应力的夹角对测试产能的影响。

图6为川西马井地区蓬莱镇组水平井段的闭合方位与测试产气量的统计，图中实线箭头所指方向为水平井轨迹的部署方向，虚线箭头为最大水平主应力方向；其中，箭头矢量的大小代表测试产能的高低。研究发现：测试产气量大于1.0×104m3/d

的井，其水平井段多沿北东—南西向延伸，与区域最大主应力近东西向所呈夹角小于45°；测试产气量小于1.0×104m3/d的井，其水平井段延伸方向与最大主应力夹角一般大于45°，且夹角较为杂乱；当部署轨迹与最大水平主应力方向夹角较小时(图6b)，统计的3口井中有2口井的测试产能均小于0.2×104m3/d，说明最大水平主应力对不同方位部署井的产能影响较大。

3.1.7其他影响因素分析

从沉积、构造来说，马井地区的气田相对其他气田更处于盆地中央，气藏特征有所差异，受构造控制影响小，为较典型的岩性油气藏。从统计的孔隙、泥质含量、含气饱和度等参数可以看出，马井地区平均孔隙度约为7.0%～13.0%，泥质含量约为4.5%～12.0%，含气饱和度约为35.0%～60.0%，说明马井地区岩性细，孔喉结构复杂，束缚水含量较高。

从测试结果(表1)可以看出， MP4井虽然综合物性差，但测试产气量相对较高，产水少量；MP1、MP2、MP3井的孔隙度、渗透率均好于MP4井，但是产气量不如MP4井，相反水产量明显偏高，与上述单因素分析的孔、渗关系相违背。主要是由于在地层被酸化压裂后，相对高孔、高渗储层中黏土束缚水的驱替力较容易克服毛细管中的阻力，在测试、开采初期容易形成“水锁”，一旦大量产出水，必将导致气产量急剧降低。

图6　轨迹方位、最大主应力与测试产量的关系Fig.6　The relationship of trajectory orientation、maximal principal stress and productivity

井名孔隙度/%渗透率/mD产气/×104m3·d-1产水/m3·d-1MP113.00.401.057.0MP210.60.250.8526.4MP312.50.320.9064.2MP48.90.151.500.3

3.2建立产能预测模型

为预测川西马井地区中浅层单井日产气能力的变化，结合上述分析，选取了5个影响日产气能力的因素(测井解释孔隙度、渗透率、含气饱和度、泥质含量、有效段长)作为自变量x，把日产气能力作为因变量y。由于以上的5组参数较容易获得，而上述提到的主应力、其他方面的影响无法通过模型定量表达，所以采用的回归方法能达到油气田快速评价和预测单井日产气量的要求。下面对马井区块用于模型研究的数据进行分析处理，采用最小二乘法理论对所选取的参数模型进行多元线性拟合，得到单井日产气量的回归公式为

YC=-1.1759+0.004×HI+0.026×POR+0.099×Sg-0.446×SH+0.523×PERM，R2=0.804

(7)

式中，YC为预测产量， ×104m3/d。

4　模型验证分析

利用所建立的模型，对实际生产井进行对比分析。从对比结果看(图7)，大部分测井预测与实际生产较吻合，小部分井预测产能与测试结果差异较大，如：MP23-11HF井实际测试产量为0.44×104m3/d，建立的模型预测结果为3.5×104m3/d，两者结果差异明显。分析该井产能预测与实际产量不符合的原因可能为以下几点：

图7　实际产量与预测产量对比Fig.7　The comparison of actual productivity and predicting productivity

1)本井产能预测模型中只考虑了上述分析的5个因素，实际分析中应该考虑轨迹与地层、流体的关系，主方位是否延伸至最有利的油气部位，与应力的关系等诸多方面。具体就应力分析来看，该井主方位为331°，与最大主应力夹角约为60°，大于上述统计的45°，说明本井产能已经受到应力方面的影响。

2)测井建模参考的是测试产量，并非采用无阻流量；不同井测试时的井口压力和地层压力是不同的，而测井建模时无法考虑压力变化的情况。

3)测井选择的建模井均是储层改造与测试施工顺利，且测试结果与测井响应基本匹配的工业气井和非工业气井，在测井建模时并未考虑到施工异常的情况。

4)用于建模和预测的测井数据是裸眼条件下的地层特征响应，而测试结果是经历了固井、射孔、压裂等一系列施工后的地层综合反映，后续施工产生的储层污染与施工异常在测井建模及预测中均不能考虑到，故测井预测产能常与测试结果存在一定差异。

5)测井建模对象主要针对气层，尚未考虑地层水的影响。当气水同层时，如果采用此模型进行产能预测，其预测结果也会有一定差异。

5　结　论

1)多元回归方法是一种较为有效的预测方法，这种方法的优越之处就在于它能综合考虑静态和动态的多个复杂产能影响因素；在川西中浅层马井地区的应用表明，该模型具有较好的适用性。

2)对于超低孔、超低渗的致密岩性油气藏，产能的影响因素会更多，本文所建立的模型仅对该区块产能预测具有一定的参考意义，对于其他区块还需要根据不同的地质背景重新构建相应的回归模型。

[1]易超，丁晓琪，葛鹏莉，等．利用测井资料对镇泾油田长8油藏进行产能预测[J]．岩性油气藏，2010，22(4)：104-108．

[2]张占松，张超谟，郭海敏．基于储层分类的低孔隙度低渗透率储层产能预测方法研究[J]．测井技术，2011，35(5):482-486.

[3]欧阳健．石油测井解释与储层描述[M]．北京：石油工业出版社，1994：87-90．

[4]毛志强，李进福．油气层产能预测方法及模型[J]．石油学报，2000，21(5)：58-61．

[5]李爱军．低渗透油藏单井产能预测新方法[J]．新疆石油地质，2011，32(6)：667-668．

[6]张娟．基于多元线性回归分析的薄储层预测技术在胜利探区的研究与应用[J]．工程地球物理学报，2013，10(1)：91-94．

[7]胡高贤，龚福华．多元回归分析在低渗透油藏产能预测中的应用[J]．油气田地面工程，2010，29(12)：23-25．

[8]宛利红，刘波涛，王新海．致密油藏多元回归产能预测方法研究与应用[J]．油气井测试，2015，24(1)：17-19．

Productivity Prediction of Medium-shallow and Tight Sandish Horizontal Well in Western Sichuan

Li Zegang,Cheng Xu,Ge Xiang,Lin Shaowen,Ji Fengling

(WellLoggingCompany,SouthwestPetroleumBureauofSINOPEC,ChengduSichuan610100,China)

In western Sichuan, the oil and gas reservoirs belong to compact and super tight lithologic, part of which has entered into the later stage of development. In order to reasonably adjust the horizontal well development and compile plans with better economic efficiency, productivity prediction model of the horizontal well with medium-shallow and tight sandstone in western Sichuan Majing region has been estabilished based on the logging data, which applies the thought of multiple linear regression and the comprehensive analysis of the relationship between capacity and single factor. Through the comparison ananlysis of established model and actual production data, the feasibility and insufficiency have been proved, and then factor analysis has been conducted for some big differences, which can provide some guidance for next production.

productivity prediction; western Sichuan region; medium-shallow layer; tight sandstone; horizontal well

1672—7940(2016)04—0411—05

10.3969/j.issn.1672-7940.2016.04.002

黎泽刚 (1983-)，男，工程师，主要从事测井资料综合解释及数据处理的工作。E-mail：lizegang365@126.com

P631.8

A

2016-04-06