基于多元线性回归分析的确定油田合理注水参数技术方法研究

2018-04-25，，

地下水 2018年2期

，，

(1.西北大学大陆动力学国家重点实验室，陕西西安 710069；2.西北大学地质学系，陕西西安 710069； 3.中海石油(中国)有限公司天津分公司，天津 300452)

合理注采比就是在合理的注采压力系统内,使油田能够保持地层压力稳定所需要配注水量的注采比，是油田安全合理注水开发政策和保证水驱开发效果的最基本参数，然而合理注采比的确定一直是油田注水管理工作的一大难题。目前预测方法主要包括 logistic模型法、水驱特征曲线法、阶段存水率图版法、水油比关系法、矿场统计法、物质平衡法、BP神经网络法等，其中logistic模型法主要适用于产量逐渐递减的油田，水驱特征曲线法和阶段存水率图版法比较适合于水驱和存水率变化规律显著的油田，水油比关系法则考虑的影响因素较少，矿场统计法主要是类比类似油田注水开发经验，物质平衡法局限于注采比与地层压力的近似线性关系，而神经网络是暗箱模型, 所得的结果不容易解释。考虑到已有方法的局限性和误差较大，本文运用油藏工程方法，在建立符合油田实际情况的注采比多元线性回归模型基础上，进一步结合修正后的童氏预测模型和油田实际参数，建立目标油田的合理注采比预测模型。通过本方法确定合理注采比考虑了多方面影响因素，更具有针对性，即符合油田实际情况，也符合基本的理论水驱规律，计算结果更加合理和准确，也更具适用性。

L油田位于渤海中南部海域渤南低凸起中段的东北端。该油田为一断裂背斜构造，主力含油层系为馆陶组，以辫状河沉积为主,为中孔～高渗储层，属于海上大型复杂河流相水驱开发油田。近几年，研究区地层亏空严重，地层压力平面上分布也不均匀，近期油田注采比一直不稳定，直接影响着油田的开发效果，注采比较低会进一步导致地层亏空，产液能力下降。此外，注采比过大则会加快含水上升速度，影响油田水驱开发效果。因此，有的放矢地调节注采比，控制地层压力保持水平，是实现整个开发注采系统最优化的一个重要方面[1-2]。

基于此，分别运用油藏工程方法和数值模拟方法研究合理注采比，不仅对类似L油田的复杂河流相油田今后开展安全合理注水开发、改善水驱开发效果起到指导性作用，对其他相似油田和其他类型油田也具有一定的参考和借鉴作用，具有很强的实用性和操作性。

1 建立油田注采比多元线性回归模型

1.1 注采比多元线性回归模型的建立

在注水油田实际开发过程中，阶段注采比的变化会影响到产液量、含水率、累积产液量、累积注采比、地下亏空体积、综合气油比、地层压力的变化，因此可以将阶段注采比看成这些变量的函数，即：

IPR=f(Q1，fw，Lp，Z，GOR，Po，Vd)

(1)

式中：IPR为阶段注采比，小数；QL为产液量，104m3；fw为含水率，%；Lp为累积产液量，104m3；Z为累积注采比，小数；GOR为气油比,小数；Po为地层压力,MPa；Vd为地下亏空体积,104m3。

将影响各个注采比因素参数的系数设为bi(i=0，1，…，7)，代入公式(1)得出：

IPR=b1Q1+b2fw+b3Lp+b4Z+b5Po+b6Vd+b7GOR+b0

(2)

对L油田各参数的实际生产数据进行筛选、祛除异常值之后，利用SPSS软件进行多元回归分析，确定bi(i=0，1，…，7)回归系数，代入公式(2)，建立多元线性回归方程。

IPR=0.003Q1+2.369fw-0.001Lp-3.425Z+0.031Po-0.003Vd-0.019GOR+4.464

(3)

1.2 模型的检验

本次从数学基础、水驱规律和实际开发数据三个方面对建立的多元线性回归模型进行检验，为下一步注采的预测奠定扎实的理论基础[10]。

(1)模型的决定系数R2=0.951，拟合程度较高，达到建立模型的精度要求。

(2)将实际生产数据以半年为单位进行统计汇总，代入多元线性回归模型，将计算得到的注采比与实际数据对比，相对误差为6.2%，在合理范围内(图1)。

通过上述验证，建立的注采比多元线性回归模型符合水驱基本规律，也符合L油田实际开发生产情况，可以确定L油田的合理注采比。

(3)多元线性模型中地层压力Po和含水率fw的回归系数大于0(公式4、5)，说明注采比主要影响因素地层压力与含水率随着注采比IPR的增加而增加，这与生产实际相符，进而说明该模型符合油藏实际情况，符合水驱基本规律。

(4)

(5)

图1 模型计算结果与实际数据对比曲线

2 基于改善水驱开发效果确定注采比

模型建立之后，是对计算参数进行确定，本次研究引用含水与采出程度的童氏理论曲线进行预测，该曲线具有较为理想的开发模式，若油藏实际含水与采出程度曲线能贴合理论曲线，那么该油藏就达到了一个较好的开发效果，故采用含水与采出程度童氏理论曲线作为预测基础，使L油田能达到较好地开发效果[11-13]。

L油田的最终采收率标定为21.3%～24.8%，目前含水与采出程度曲线贴近采收率为30%的理论曲线，高于采收率标定值，故本次预测把采收率30%的理论曲线作为预测基础(图2)。

图2 L油田含水与采出程度曲线

根据采收率30%理论曲线，可以计算出阶段累油量：

Np=NR×R

(6)

式中：NP为累产油量，104m3；NR为可动油储量，104m3；R为采出程度，%。

根据两个阶段的累产油相减就可以得到阶段产油量：

Qp=Np2-Np1

(7)

式中:QP为阶段产油量，104m3；NP2、NP2为不同阶段累产油量，104m3。

根据所对应的含水fW可以计算出阶段产液：

(8)

式中：QL为阶段产液量，104m3；fW为含水率，%。

通过上述合理地层压力保持水平研究可以得出L油田合理地层压力Po为10.5 MPa，目前L油田综合气油比为60.0，累计注采比Z1为0.75，地下亏空体积Vd1为300万 m3。

将各参数代入注采比多元线性回归模型进行合理注采比的计算(表1)。

表1 注采比多元线性回归模型计算结果

目前生产条件下，L油田合理注采比为1.05，在地下亏空体积为0之前，注采比逐渐增加，最大为1.38，随后注采比逐渐降低(图3)。

图3 模型计算注采比和地下亏空体积变化图

3 数值模拟法验证注采比计算结果

数值模拟法是要在完成历史拟合后，并设计和计算一整套对比方案，具有一定的局限性，油藏工程计算方法使用性就相对较强。但是数值模拟经过历史拟合工作、完成对模型的修正之后，计算结果较为准确，并符合油田的具体实际情况，因此本次研究通过数值模拟对多元线性回归模型计算合理注采比结果进行验证[14-15]。

3.1 数值模型的建立及拟合

此次研究选用Eclipse数值模拟软件建立黑油模型，建立模型之后，完成了油藏从2003年3月至2013年12月的生产历史拟合。油藏平均网格压力与实际测压变化趋势保持一致，单井压力拟合趋势也较好；含水率拟合方面，模型整体综合含水率拟合精度较高，平均绝对误差为2.65%；单井产油及含水拟合率达到了85%，部分高含水井也取得了相对较好的拟合效果。历史拟合达到了预期目标，而且各项参数调整均以实际测试及完井资料的分析结果为依据，历史拟合的总体质量较高，模型可以进行方案开发指标预测。

3.2 方案制定及预测

本次研究主要针对目前L油田的压力及注采比矛盾，设计一套合理的注采比敏感性研究方案，并对预测结果进行分析。通过历史拟合完成对油藏数值模型修正之后，通过调整注水量，模拟出目前不同的地层压力状况，以得到该油藏目前在不同的地层压力状况下的合理地层压力保持水平。在不同的基础方案之上，在预测前两年分别设定不同的注采比，根据预测结果优选出L油田在不同地层压力状况下的合理注采比。本次共设计4套虚拟基础方案，25套预测方案。

注采比调整时间：2014年1月1日～2015年12月31日；油井限产液量、限流压、限压差、单井经济极限产油量：5 m3/d、经济极限含水率：98%；注水井限注水量、限流压；注采比设为可调参数，分析其敏感性；。

预测至2042年，预测结果显示：L油田在目前地层压力状况下(地层压力为9.4 MPa)，合理注采比为1.05，累产油量最大，采出程度为36.2%；在地层压力为7.8 MPa的状况下，注采比为1.2时，累产油量最大，采出程度为36.1%；在地层压力为8.6 MPa的状况下，注采比为1.1时，2042年累计产油量最大，采出程度为36.2%；在地层压力为10.1 MPa的状况下，注采比为1.0时，2042年累计产油量最大，采出程度为36.2%(图4)。

L油田油藏在不同地层压力状况下，最高采收率对应的注采比不同，因此，在实际开发过程中，需根据各井组不同的压力状况及时调整注采比，保证注采平衡，以达到更好的开发效果。