海上层状油藏油井水驱采出程度预测

2016-12-20张维易李百莹陈增辉

特种油气藏 2016年3期

关键词：采出程度质性水驱

张维易，李百莹，陈增辉，徐良，徐浩

(中海油能源发展股份有限公司，天津 300452)

海上层状油藏油井水驱采出程度预测

张维易，李百莹，陈增辉，徐良，徐浩

(中海油能源发展股份有限公司，天津 300452)

针对S油田目标井组水驱期间油井采出程度差异大的问题，运用统计学方法，研究影响采出程度的主要因素。通过建立多元线性回归模型，进行敏感性分析，筛选出影响采出程度的主要因素为油井产水量、油井有效厚度、主力层地层系数。通过拟合得到油井水驱采出程度的经验公式，利用所得经验公式对目标井组相邻油井进行采出程度预测，计算出的采出程度与实际值较为接近，精确度为0.96。研究成果为预测海上层状油藏油井水驱采出程度提供了有效途径，为油田后续措施的实施提供了理论依据。

海上层状油藏；水驱采出程度；多元线性回归；敏感性分析

0 引言

在油田实际生产中，采出程度是评价开发效果的重要依据之一，直接影响着油田开发方案的实施效果及剩余油挖潜等工作的展开[1-4]。海上油田有其特殊性，如测试资料少、合注合采、井距大、储层非均质性强等特点[5-6]，使得采出程度的研究更加复杂。

S油田位于渤海海域，是1个在古潜山背景上发育起来的半背斜构造，储层为三角洲前缘沉积，以水下分流河道砂、河口坝以及席状砂沉积为主，为典型的构造层状稠油油藏。S油田成岩作用较弱，属于胶结疏松砂岩。地层原油黏度为23.5～452.0 mPa·s，平均孔隙度为31%左右，渗透率分布为20×10-3～5 000×10-3μm2，原始地层压力为14.28 MPa，地层水平均矿化度为6 071 mg/L。储层物性较好，属于高孔、高渗油藏。目标井组为4注18采反九点规则井网。目标井组于2000年11月投产，经过短暂的自喷生产后，4口油井转注水。2014年陆续有新的调整井投产。水驱期间，井组内油井采出程度存在明显差异，采出程度最大值为34.77%，最小值为9.78%。为了研究影响目标井组油井采出程度的因素，进一步认识S油田水驱阶段生产效果，为后续措施的实施提供理论依据，运用统计学方法开展了水驱采出程度研究[1-6]。

1 采出程度影响因素分析

1.1 影响因素的选择

影响油井采出程度的因素有很多，而影响因素的选择是建立采出程度预测模型的首要环节。在总结前人研究成果的基础上，筛选出了影响采出程度的9个主要因素：有效厚度、孔隙度、渗透率、含油饱和度、井距、连通类型、邻井、投产距今时间、纵向非均质性[7-11]。

结合S油田的实际情况，对于目标井组，考虑到井组内地层原油黏度、孔隙度近似相等，邻井的影响较小(新打调整井于2014年陆续投产)，投产时间相同(18口生产井均于2001年投产)，井距相同(350 m)。因此认为，影响S油田目标井组单井采出程度的主要因素有：油井的有效厚度、渗透率、连通情况、纵向非均质性。

1.2 影响因素分析

(1) 单井采出程度的计算方法为：单井采出程度=单井累计产油量/单井原始地质储量。采用面积权衡劈分方法计算单井原始地质储量[12]。

(2) 通过射孔资料统计油井的有效厚度、地层平均渗透率。

(3) 对于连通情况这一因素，因为海上油田测试资料较少，无法了解油井与注入井之间的连通情况，需要根据生产资料进行合理的评估。考虑到注采井网中的注入水往往沿着高渗透条带突进，位于高渗条带上的油井产出水比井组中的其余井更多。并且井组所在地层无活跃的边底水，油井产出水只能来源于注入井。因此对于同一井组内的生产井，其单井产水量越多，表明该井附近地层被驱替程度越强，注入井与该井的连通性越好。因此，水驱阶段油井产水量可以反映油井与注入井的连通情况。需要说明的是，由于一些生产措施，如酸化导致的油井产量增加，可以认为是“连通情况”变好。相应的，油井因出砂、堵塞导致的产量减少，可以认为是“连通情况”变差。因此，这里的连通情况不应看作定值，而是随着油井的生产而不断变化的。

(4) 针对纵向非均质性，用渗透率变异系数BK进行评价，具体方法[13-14]为：

(1)

通过上述影响因素的计算方法，得出井组的生产动态指标(表1)。

表1 井组生产动态指标

2 采出程度敏感性分析及预测

将水驱期间单井采出程度作为因变量，水驱期间产水量、有效厚度、渗透率、纵向渗透率变异系数作为自变量进行多元线性回归，并进行回归系数的显著性检验，以判断模型是否可信。给定显著性水平为0.050 00，检验结果见表2。

由表2可知，并不是所有的因素对油井采出程度都有显著影响。P<0.050 00的因素有：水驱期间产水量、有效厚度，说明这些因素均为显著影响因素，而渗透率、纵向渗透率变异系数则不是。

表2 回归系数显著性检验

结合油田生产动态，对渗透率与采出程度非显著相关这一现象进行分析。S油田为构造层状油藏，层与层之间的物性差异较大。其中主力层4小层的砂体非常发育，连通性好，非均质性较弱，小层储量占油田总储量的19.4%，是14个小层中砂层最发育的层，最大砂层厚度达25.1 m，渗透率为1 300×10-3～11 000×10-3μm2。结合测试资料，发现4小层对油井采出程度的贡献远大于其他小层。而渗透率这一指标只能反映地层的平均物性，无法反映强非均质性下，小层与小层之间的物性差异，因此，在后续计算中需要剔除渗透率这一因素。考虑到主力层4小层对采出程度的影响较大，在模型中引入新的变量——地层系数。

对于纵向渗透率变异系数与采出程度非显著相关这一现象进行分析，认为原因有以下几点：①海上油田井距较大。S油田井距平均在350 m左右。测井得到的地层渗透率具有一定的局限性，只能反映油井附近地层的情况。在此基础上计算出的纵向渗透率变异系数也有一定的局限性。②目标井组在经过10余年的注水开发以后，地下的渗透率已经和原始渗透率有了较大不同。长期水驱会进一步加剧纵向非均质性。由于海上油田施工成本较为昂贵，测试资料与陆地油田相比较少，因此，用原始射孔资料统计出来的纵向渗透率变异系数无法实时反映地层情况。③文中纵向渗透率变异系数只能反映层间非均质性，不能反映层内非均质性。对于S油田，层内非均质性对油井采出程度也有显著影响。统计资料显示，虽然个别油井整段表现为高含水，但该油井的油层中强水淹比例往往不到整段油层的20%，剩余储量丰度很高，仍是挖潜重点[15-18]。因此，纵向渗透率变异系数这一指标不能准确反映地层的纵向非均质性，在后续计算中需要剔除纵向渗透率变异系数这一因素。

在引入主力层地层系数，剔除渗透率、纵向渗透率变异系数后，再次进行回归，检验结果见表3。

表3 回归系数显著性检验

由表3可知，所有因素均为显著影响因素，且产水量、有效厚度、地层系数均与采出程度成正相关，符合油藏规律。最终得到的回归模型为：

Y=0.2316X1+0.541X2+0.1003X3-6.9037

(2)

式中：Y为采出程度；X1为水驱期间产水量，104t；X2为有效厚度，m；X3为地层系数，μm2·m。

将参数代入式(2)进行计算，结果如表4所示。从整体来看采出程度的预测值与实际值较为接近。

表4 采出程度预测值与实际值

经计算，该模型的复相关系数为0.957，精确度为0.916，说明模型较为可信。为了进一步验证该模型的可靠性，选取了与目标井组相邻的4口生产井进行单井采出程度预测。选井的原则为：这几口井与目标井组相邻，可以认为地层原油黏度、孔隙度与目标井组相似。并且这4口井均于2001年前后投产，水驱期间周围没有新打调整井投产，不会受邻井的影响，井距均为350 m左右，和目标井组条件相似，满足该模型的适用条件，计算结果如表5。

表5 油井采出程度预测

预测数据的精确度为0.96，进一步证明该模型可靠，可以应用到现场。F16井拟合效果较差，原因在于模型将孔隙度、井距等因素进行了简化处理，并且受海上油田测试资料限制，缺少能够准确反映油藏纵向非均质性的指标[19]。需要说明的是，由于油田内地层原油黏度、孔隙度等因素差异较大，利用文中方法计算不同井组内的单井采出程度所得到的经验公式也是不同的[20-21]。