浅析预测石油与天然气储量的方法

2017-03-03孙鹏中国石油大港油田公司油气藏评价事业部天津300280

化工管理 2017年27期

孙鹏（中国石油大港油田公司油气藏评价事业部，天津 300280）

浅析预测石油与天然气储量的方法

孙鹏（中国石油大港油田公司油气藏评价事业部，天津 300280）

油气储量是衡量国家资源管理的很重要内容之一，而预测油气储量也直接关系到石油与天然气的开发规模及整体效益，同时更决定着油气田的具体开发决策。所以，如何有效预测石油与天然气储量是一项关系重大的研究任务。本文就针对石油与天然气储量的有效预测方法进行具体探析。

石油;天然气;储量;预测;方法

近几年随着有关油气田开发钻探技术的日渐成熟，石油与天然气的储量预测方法也在不断创新与完善。我国最常用的就有翁氏旋回预测模型、威布尔预测模型、对数正态分布预测模型、逻辑斯蒂预测模型、胡一陈一张预测模型、灰色系统预测法、油田规模序列法、蒙特卡罗法等几种比较实用的资源量评价组合方式。但从当前国内外油气资源预测方法而言，具有多样性。实用性和针对性等特点。重要是根据油气田所处地点的地质特征信息、油气田的勘探程度等特征落实预测方法。本文从以下几方面探析关于预测石油与天然气储量的常用具体实施方法。

1 油气储量预测的意义

我国的油气探勘和开发已经有50多年历史，在石油勘探过程中地质储量始终是发展固化的重要基础。储量问题也关系到该地区是否有勘探前景。从国油气储量预测为油气田合理的规划和建设提供必要依据。所以，以现有的油气储量预测方法为基础，研究新的实用性高的定量评价方法，准确预测含油气储量已经成为石油勘探工作的重要任务之一。目前国内外石油资源的定量评价方法多种多样，根据油气藏的勘探程度、地质特征、驱动类型和矿场地质资料拥有情况等，较常用的油气藏储量计算方法包括类比法、容积法、物质平衡法等等。优选的油气储量预测方法一般包括外推预测方法、灰色系统预测法、油田规模序列法等。

2 油气储量常规预测方法适用性分析

2.1 类比法

类比法常适用于钻井前并没有探明的地区，类比法的具体实施主要依据接近枯竭或者已经枯竭的油气藏，计算出其1km2面积上1m石油和天然气层厚度中油气储量的平均值。再将平均值外推到临近的新油藏。类比法较适用于远景储量的预测。运用类比法计算出来的油气储量数值会出现较大的偏差，所以类比法较常适用于远景储量的估算，如果要进行精确预测就需要结合其他预测方法一并进行，保证油气储量预测的高准确度。

2.2 容积法

容积法是预测和计算石油与天然气储量的主要方法之一，较适用于不同的勘探开发阶段、圈闭类型、储级类型和驱动方式等。容积法在计算石油储量时需要含油面积、有效厚度、有效孔隙度、原始含油饱和度、原油体积系数等指标。收集油气藏相关的可靠资料，计算出来的油气储量也是相对准确可靠的。但容积法具有一定的针对性，对于大中型构造砂岩层集油气藏预测计算准确度较高，而针对复杂类型的油、气藏计算结果来说可靠性较低。

2.3 物质平衡法

物质平衡法主要是利用生产资料计算动态地质储量来完成储量预测的。较适用于油气藏开采后的一段时间，已经采出可采储量的10%以上使预测结果比较有效。而对于针对封闭性的未饱和油藏、高渗透性小油气藏和连通性好的裂缝型油气藏，利用物质平衡法来预测的话精确度较高。但对于与此类特征相反的油气藏预测精度明显较差。同时，在利用物质平衡法进行油气储量预测时应注重油气藏的驱动类型、阶段产量和压力等动态信息。由于地层具有一定的压力，在石油和天然气勘探和开发时压力随之下降，在压力下降较为明显时，开采储量已占可采量1∕10以上时应用此方法预测结算的油气储量可靠性较高。

3 优选储量预测方法实践特性分析

3.1 外推预测方法

外推预测法也叫作历史外推法，外推预测法的基本原理主要由瓮式旋回模型、威布尔模型、对数正态分布模型、逻辑斯蒂模型和胡一陈一张模型等，倒出预测模型，根据模型性质对模型数学式进行变换和推导，然后通过求解模型参数得出预测储量。运用外推预测方法对油田以后的发展趋势和演变过程进行推测，对勘探地区的实际资料进行分析，通过严格的建模。模拟、仿真。抽样等让预测精度达到最高要求，进而发挥外推预测方法的最大效能，不仅预测当前油气储量，更能够对未来发展趋势进行准确推测。

3.2 灰色系统预测法

华中理工大学邓聚龙教授于1982年首次提出了灰色理论，并在社会、科技、经济和农业等领域都得到了广泛应用。灰色系统理论认为对既含有已知信息又含有未知信息的系统进行预测，这一预测过程可能是随机或者杂乱的，但始终存在着一定的潜在规律。灰色系统预测方法就是建立在灰色系统理论上。其主要特点是系统要求数据量不多，适用于非线性和非对数分布，系统处理对象是生成数，区别于其他模型。其依据主要是灰色GM（1,1）模型。以根据此模型和计算公式进行相应计算，得出油气储量可靠值。