应用聚合物数值模拟方法评价井间动态连通性

喻秋兰 ，刘斌 ，刘春志 ，张雪松 ，张鑫

（1.中海石油（中国）有限公司天津分公司，天津 300459；2.中海油能源发展股份有限公司工程技术分公司，天津 300459）

应用聚合物数值模拟方法评价井间动态连通性

喻秋兰1，刘斌1，刘春志2，张雪松1，张鑫1

（1.中海石油（中国）有限公司天津分公司，天津 300459；2.中海油能源发展股份有限公司工程技术分公司，天津 300459）

海上油田示踪剂测试成本高、测试资料少，应用示踪剂产出曲线评价井间动态连通性较为困难。根据现场监测获得的产出聚合物数据，结合数值模拟技术进行产出聚合物敏感性分析，并在此基础上对单井聚合物产出曲线拟合，利用CMG数值模拟软件的多组分定义功能实现了聚合物产出方向的识别及产出量的劈分。应用该方法评价了L油田A10注聚井组的井间动态连通性，并根据井间连通情况，提出了相应调整对策。应用结果表明：注水井A10与生产井A44井间见聚速度快、产出聚合物多，存在优势渗流通道，再结合生产井A44产液剖面测试结果，建议对A10井调剖、A44井卡水，预计措施实施后A44井产量翻番，增油降水效果明显。

产出聚合物；数值模拟；井间连通性；劈分；数值拟合

0 引言

L油田主体块为受岩性影响的构造层状油气藏。初期采用近似反九点井网注水开发，自2006年开始单井注聚，2007年扩大至Ⅱ油组主体区注聚。目前暴露的问题是同一注聚井组内各井含水率差异大，产聚质量浓度各有高低，采油井见效差异很大。要解决此问题，就需要定量表征油水井间的动态连通性。根据油水井间的连通情况，作出调整对策。

目前，多数采用示踪剂测试或者多元线性回归等方法判断井间连通情况［1-9］，而海上油田示踪剂测试成本高、测试资料较少，利用示踪剂产出曲线来定量评价油藏动态连通性较为困难。因此，笔者利用现场监测的产聚质量浓度曲线获得见聚速度、聚合物分配比等参数，来定量评价聚驱油藏的井间动态连通性。该研究为深化海上油田地质特征认识、制定油田调整措施提供了理论指导和支持。

1 聚合物产出影响因素

影响产聚质量浓度的因素众多，且不同因素对其影响的程度不同。本文首先建立概念模型进行聚合物产出敏感性分析［10-15］，定量认识油藏参数、聚合物性质参数和注入参数对聚合物产出的影响程度，找出影响聚合物产出的主要因素。

以L油田Ⅱ油组地质油藏条件为基础，参考其油层厚度、相渗、井距等参数（见表1），利用CMG模拟技术，取反九点井网建立典型油藏概念模型。

表1 地层基础参数及生产数据

对一个特定的油藏来说，其注采井距、岩石压缩系数、注聚质量浓度等参数是确定的，故此处仅讨论油藏参数（渗透率变异系数、原油黏度）、聚合物性质参数（聚合物黏度、最大吸附量、残余吸附量、不可及孔隙体积、残余阻力系数）及注入参数（注聚速度、注聚段塞尺寸）对产聚特征的影响，方案设计如表2所示。

采用见聚时间、峰值质量浓度、平均产聚质量浓度表征产聚质量浓度的特征，对影响产聚质量浓度特征的所有因素进行敏感程度定量分析。引入统计学中的变异系数作为评价因素敏感程度的评价指标，变异系数定义为一组考察数据的标准差与平均值绝对值的比值，表示为

式中：Cv为变异系数；S为标准差；y¯为算术平均值；n为数据序列个数；yi为第i个数据值。

Cv反映了一组数据的分散和差异程度。Cv越大，说明数据差异程度越大；否则，数据越集中。在本次影响因素分析中，Cv大小表征各因素对产聚特征的敏感程度，进一步对变异系数进行归一化，可以得到每个因素的具体影响权重系数，从而确定影响产聚质量浓度的主要因素及影响次序。

根据变异系数的定义及各方案模拟的结果，计算各因素的变异系数（见表3）。

表2 聚合物产出影响因素敏感性分析设计

表3 产聚特征值影响因素变异系数

从表3可以看出：各因素对产聚质量浓度的影响由大到小的次序为注聚段塞尺寸、渗透率变异系数、聚合物黏度、注聚速度等，说明注聚段塞尺寸、渗透率变异系数、聚合物黏度和注聚速度是影响聚合物产出的主要因素。

2 井间动态连通性

利用L油田主体块聚驱实际数值模型，首先进行油田及单井生产历史拟合，结合敏感性分析结果，调整井间渗透率、聚合物黏度、吸附量等参数，对L油田已监测到的11口井的产聚质量浓度曲线进行拟合。经过参数调整后，各单井产聚质量浓度拟合结果有很大程度改善，部分拟合结果如图1所示。

生产井的产聚质量浓度是油藏中多个注聚井共同作用的结果，不能直接应用实际的产聚质量浓度曲线来评价动态连通性。利用CMG的多组分定义功能，在模型中将聚合物定义为多个名称不同、但性质相同的组分，并向各注聚井中注入“不同种类”的聚合物，即可实现产出聚合物对各注聚井的劈分，如L油田A11井（见图2）。

图1 L油田部分单井产聚质量浓度拟合曲线

图2 L油田A11井产出聚合物对各注聚井的劈分曲线

从图2可以看出：在采油井A11产出的聚合物中，大部分是从A5井注入的聚合物1，产聚质量浓度为192 mg/L；其次是从A10井注入的聚合物2，产聚质量浓度为51 mg/L；最少的是从A35井注入的聚合物3，产聚质量浓度为3 mg/L。这说明与A11井连通性最好的是A5井，其次是A10井，最差的是A35井。

3 调整措施实施效果

根据A10井区劈分后的采油井产出曲线，即可计算得到定量评价动态连通性的2个参数——见聚速度和聚合物分配比（见表4）。将见聚速度可视化，得到了A10井与周边采油井的连通性评价（见图3）。注水井A10与生产井A44井间见聚速度大，聚合物产出多，所以两井间存在优势渗流通道。结合A44井最新的产液剖面测试结果（见图4），各段产出严重不均，第1段为主要产水段，建议对A10井调剖、A44井卡水（关第1防砂段）。

根据上述建议，2014年11月，对注水井A10进行调剖，对生产井A44进行检泵的同时卡层（关第1防砂段）。措施实施后A44井产量翻番，日产油从20m3上升到48m3，含水率从90%下降至80%，增油降水效果明显。

表4 A10井区产聚特征值

图3 A10井区见聚速度分布

图4 A44井各防砂段产出对比

4 结论

1）根据聚合物产出影响因素敏感性分析结果，注聚段塞尺寸、渗透率变异系数、聚合物黏度和注聚速度是影响聚合物产出的主要因素。

2）结合聚合物产出影响因素敏感性分析，对单井产聚质量浓度进行了历史拟合，历史拟合精度大大改善，并通过注入不同种类的聚合物，实现了产出聚合物的方向识别，能够得到注水井和采油井的连通性评价。

3）通过评价渤海L油田A10井区的动态连通性，认为A10井与A44井间见聚速度大，聚合物产出多，提出对A10井调剖、A44井卡水的措施建议，实施后增油降水效果明显，日产油从20m3上升到48m3，含水率从90%下降至80%。

［1］徐大书，胥中义.应用示踪剂监测技术评价油藏井组动态变化［J］.石油天然气学报，2006，28（4）：286-288.

［2］周炜，王陶，伍轶鸣.示踪剂模拟技术在边水油藏水驱前缘研究中的应用：以哈德油田为例［J］.吉林大学学报（地球科学版），2010，40（3）：549-556.

［3］汪玉琴，陈方鸿，顾鸿君，等.利用示踪剂研究井间水流优势通道［J］.新疆石油地质，2011，32（5）：512-514.

［4］邓英尔，刘树根，麻翠杰.井间连通性的综合分析方法［J］.断块油气田，2003，10（5）：50-53.

［5］赵辉，李阳，高达，等.基于系统分析方法的油藏井间动态连通性研究［J］.石油学报，2010，31（4）：633-636.

［6］陶德硕.水驱和聚合物驱油藏井间动态连通性定量识别研究［D］.青岛：中国石油大学（华东），2011.

［7］苏群英.井间连通性分析模型及其应用研究［D］.西安：西安石油大学，2013.

［8］张本华，陶德硕，陆努，等.基于油藏井间动态连通性评价化学驱油效果［J］.断块油气田，2014，21（3）：368-372.

［9］冯其红，陈存良，王森，等.低渗透油藏井间动态连通性研究方法［J］.特种油气藏，2013，20（5）：100-102.

［10］徐罗滨，张伟，唐文峰，等.聚合物驱油数值模拟中的参数敏感性分析［J］.大庆石油地质与开发，2003，22（6）：65-66.

［11］李相远，侯健，杜庆军.基于潜力预测模型的聚合物驱参数敏感性分析［J］.油田化学，2005，22（2）：163-167.

［12］章威，喻高明，胡海霞，等.含水率曲线对聚合物驱特征参数的敏感性分析［J］.岩性油气藏，2012，24（1）：125-128.

［13］侯健，高达，李振泉，等.储层微观参数对宏观参数影响的网络模拟研究［J］.计算力学学报，2011，28（1）：78-83.

［14］罗福全.不同研究尺度下径向流相对渗透率曲线的反演［D］.青岛：中国石油大学（华东），2011.

［15］任伟伟.普通稠油水驱后转高压蒸汽驱机理及技术界限研究［D］.青岛：中国石油大学（华东），2015.

（编辑 赵卫红）

Evaluation of inter-well dynamic connectivity based on polymer numerical simulation

YU Qiulan1,LIU Bin1,LIU Chunzhi2,ZHANG Xuesong1,ZHANG Xin1
(1.Tianjin Branch of CNOOC Ltd.,Tianjin 300459,China;2.Engineering Technology Company,Energy Resources Development Co.Ltd.,CNOOC Ltd.,Tianjin 300459,China)

Due to the high cost and less test data for offshore oil field tracer test,evaluation of the dynamic connectivity between wells by using the tracer production curve is not feasible.Based on the polymer output data obtained by field monitoring,the polymer simulation technology is used to analyze polymer output sensitivity and develop the polymer output curve matching.The multi-component definition function of CMG simulation software is used to achieve the split of polymer output for more injection wells,by which the dynamic connectivity between wells of A10 polymer injection group of L Oilfield was evaluated using the simulation results.The results show that polymer breakthrough speed is faster and the polymer output is much between A10 and A44 wells,so there may be advantage seepage channel.Combined with the A44 well′s production profile test results,it is recommended that the A10 well′s injection profile should be adjusted and the A44 well′s high water cut zone is shut,which will double the A44 well′s production,obviously increase oil and decrease water.

output polymer;numerical simulation;inter-well connectivity;split;numerical fitting

国家科技重大专项“海上稠油油田高效开发示范工程”（2011ZX05057）

TE357

A

10.6056/dkyqt201706020

2017-05-05；改回日期：2017-08-12。

喻秋兰，女，1986年生，工程师，2012年硕士毕业于西南石油大学，现从事油气田管理及上市储量评估工作。E-mail：yuql3@cnooc.com.cn。

喻秋兰，刘斌，刘春志，等.应用聚合物数值模拟方法评价井间动态连通性［J］.断块油气田，2017，24（6）：827-830.

YU Qiulan，LIU Bin，LIU Chunzhi，et al.Evaluation of inter-well dynamic connectivity based on polymer numerical simulation［J］.Fault-Block Oilamp;Gas Field，2017，24（6）：827-830.