反九点联合井网水平井蒸汽驱产能公式

2016-12-20杜殿发赵艳武魏克宇巴忠臣

特种油气藏 2016年4期

关键词：蒸汽驱井网稠油

杜殿发，郑洋，赵艳武，魏克宇，巴忠臣

(1.中国石油大学(华东)，山东青岛 266580；2.中国石油新疆油田分公司，新疆克拉玛依 834000)

反九点联合井网水平井蒸汽驱产能公式

杜殿发1，郑洋1，赵艳武1，魏克宇1，巴忠臣2

(1.中国石油大学(华东)，山东青岛 266580；2.中国石油新疆油田分公司，新疆克拉玛依 834000)

针对联合井网水平井蒸汽驱产能公式研究较少的问题，基于新疆风城油田典型区块建立油藏数值模拟模型，运用数值模拟方法分析蒸汽驱综合系数与主要影响因素的关系，通过正交设计与多元非线性回归方法得到蒸汽驱综合系数经验模型，并推导出反九点联合井网水平井蒸汽驱产能公式。研究表明，该公式与数值模拟、人工神经网络计算结果误差率约为10%，满足工程要求。实例表明，某油田Z区块公式计算得到日产油为133.41 m3/d，与实际数据误差为6.42%。该研究为风城油田稠油油藏蒸汽驱产能的预测提供了借鉴。

稠油；联合井网；水平井；蒸汽驱；蒸汽驱综合系数；人工神经网络；风城油田

0 引言

中国稠油资源十分丰富，蒸汽驱是其重要的开发方式之一。研究结果[1-2]表明，与常规井网相比，反九点联合井网水平井蒸汽驱在相同的生产条件下，具有储量控制程度大、热能利用效率高、纵向动用程度大、最终采收率高的优点。目前国内外学者对直井蒸汽驱的产能预测研究较多[3-4]，而对联合井网开发下的水平井产能预测研究较少。以水平等厚地层中心一口水平注入井的反九点联合井网为例，利用稠油油藏蒸汽驱与常规油藏水驱在注采形式上的相似性[5]引入蒸汽驱综合系数，结合多种研究方法，最终得到反九点联合井网水平井蒸汽驱产能半经验公式。该公式具有原理简单、操作方便以及结果准确的特点，只要给出相应的稠油油藏及水平井蒸汽驱开发参数，就可对蒸汽驱热流体控制阶段的产能进行预测，有利于指导生产措施调整，并为开发阶段划分提供部分依据，对稠油蒸汽驱高效合理开发具有重大意义。

1 产能预测模型

对于均匀布井且有边界的面积注采系统，可将其划分为以注入井为中心的有限个既互相关联又互相独立的单元。常规油藏水驱开发中，假设油水流度比为1且为活塞式驱油，考虑油藏各向异性，利用水电相似原理将渗流阻力分为水平井垂直方向、水平井到生产坑道、生产坑道到直井井底3个部分[6]，得到水驱反九点联合井网产能公式。为将公式推广到稠油油藏汽驱开发，引入蒸汽驱综合系数，该系数采用剩余油饱和度反映蒸汽驱前的蒸汽吞吐阶段特征，同时考虑热采过程中原油黏度的非线性以及注汽速度等相关蒸汽驱参数对产能结果造成的影响。

(1)

式中：q为地面条件下联合井网的产量，cm3/s；α为蒸汽驱综合系数；K为地层平均渗透率，10-3μm2；β为各向异性因子；h为油层有效厚度，cm；Δp为生产压差，MPa；Bo为原油体积系数；μo为50℃下的原油黏度，mPa·s；D为井网特征尺度半长，cm；rw为油井半径，cm；L为水平井段半长，cm；h为油层有效厚度，cm；d为水平井距油层底部高度，cm。

2 蒸汽驱综合系数求解

2.1 油藏数值模拟模型建立

以新疆风城油田重32区块为例，应用CMG-STARS软件建立数值模型。区块基本参数为：油层中部海拔为110 m，平均井深为230 m，原始地层压力为2.27 MPa，原始地层温度为17.7 ℃，油层有效厚度为17.58 m，平均孔隙度为32.5%，平均含油饱和度为69.1%，平均渗透率为3 151×10-3μm2，油藏温度下脱气原油黏度为10 000～15 000 mPa·s，且温度升高10 ℃，黏度降低50%～60%。

2.2 单因素影响规律分析

设计多组数值模拟方案，设定采注比为1.2，进行反九点联合井网水平井蒸汽驱模拟计算。由计算结果与式(1)反求蒸汽驱综合系数，并研究其与初始含油饱和度、原油黏度、注汽速度等5个参数的关系，作为确定蒸汽驱综合系数经验公式的依据。通过对影响规律趋势的拟合可知，蒸汽驱综合系数与剩余油含油饱和度呈乘幂关系，与原油黏度和注汽速度呈二次式关系，与注汽干度和注汽温度呈对数关系，且均为递增趋势。

2.3 建立蒸汽驱综合系数经验模型

选取油层有效厚度、剩余油含油饱和度、原油黏度、注汽速度等8个主要开发参数，参照新疆风城油田某代表性区块的油藏条件，给出各参数的取值范围，即模型适用范围，并分别划分为8个水平(表1)[7]。

表1 参数正交设计

利用表1中64组数据进行数值模拟并计算，根据蒸汽驱综合系数与单因素影响分析结果，经变量代换及多元线性回归，得到该系数的经验模型：

α=18.5371So0.5782+3.2209×10-3μo-

1.1476×10-7μo2+0.3116v-7.2269×10-4v2+

0.0598lnT+0.6065lnG-32.0127

(2)

式中：So为剩余含油饱和度；v为注汽速度，m3/d；T为注汽温度，℃；G为注汽干度。

由式(2)可知，剩余含油饱和度、原油黏度及注汽速度对蒸汽驱综合系数的影响较大，而注汽温度与注汽干度对蒸汽驱综合系数的影响较小，即对水平井蒸汽驱的产能结果影响较小。将式(2)代入式(1)中，得到反九点联合井网水平井蒸汽驱产能预测模型。

3 人工神经网络实验

人工神经网络方法[8]具有良好的自适应性，在油气田开发等多个领域中，常用于对多变量、不确定的非线性系统进行预测，且准确性较高。建立人工神经网络模型的关键在于其结构层数、输入与输出参数。选择3层人工神经网络对水平井蒸汽驱产能进行预测，网络输入结点为表1中的8个影响因素，网络输出节点为产能。

学习训练样本的不完整性和离散性会直接影响网络预测结果的准确性，选择表1中64组数值模拟结果组成学习样本集，将其输入并进行数万次的运算训练，误差小于0.1%，由此得到水平井蒸汽驱产能与8个主要因素间的内在联系。

训练得到网络权值和阈值后，将8个因素重新组合得到不同于学习训练样本的10组数据(表2)，进而对产能结果做出预测。将网络预测和数值模拟计算结果与理论公式计算结果进行对比(表3)，结果显示，理论公式的误差约为10%，满足工程要求。

表2 预测样本数据

表3 不同方式产能预测结果

4 实例应用

以某油田Z区块为例，该区块初期进行蒸汽吞吐，后期采用反九点联合井网，转为蒸汽驱开发。基本参数如下：原始地层压力为4.65 MPa，平均孔隙度为0.33，平均渗透率为2 800×10-3μm2，剩余含油饱和度为0.58，50 ℃下原油黏度为8 500 mPa·s，注汽速度为180 m3/d，注汽温度为270 ℃，注汽干度为0.8，无因次井长为0.46，油井半径为0.1 cm，油层厚度为20 m，水平井距油层底部高度为5 m，原油体积系数为1.05。应用产能公式计算日产油为133.41 m3/d，而实际测得的日产油为142.56 m3/d，误差为6.42%，表明反九点联合井网水平井蒸汽驱产能公式具有一定的准确性及实际意义，可用于现场实践。