特低渗透油藏二氧化碳驱气窜影响因素及规律

李承龙

(中国石油大庆油田有限责任公司，黑龙江 大庆 163712)

0 引 言

CO2气体具有低黏度、易压缩等特性，注入能力高于注水能力，容易建立起有效的驱替体系。当地层压力高于混相压力时，CO2气体能够与原油形成混相，提高采收率[1-2]。因此，CO2驱油技术是开发特低渗透油藏的重要手段[3-4]。受储层的非均质性、流体特性及注采开发参数等因素的影响，CO2驱过程中易出现气窜问题，严重影响注气开发效果[5]。目前，已有的气窜研究成果较少，主要基于矿场实际生产数据，虽然判断结果较准确，但对气窜影响因素的认识程度较低，无法达到实时预警及防控的目的，降低了驱油效果同时增加了成本。灰色综合评估法是一种以灰色关联分析理论为指导，基于专家评估的综合性评估法[6]。该方法中的权重选择可以结合层次分析法，从而提高了评估结果的准确性[7-8]。因此，文中将以大庆外围油田S、H和F试验区为研究对象，建立一套完整、可靠的CO2驱气窜影响因素评估体系及气窜程度评估模型。

1 CO2驱气窜影响因素及规律

CO2气体黏度低、密度小，气窜机理复杂，众多因素会导致CO2驱油过程中发生过早窜流现象，严重影响CO2驱开发效果[9-11]。将气窜影响因素分成3类(表1)：第1类是储层发育特征，包括储层非均质性、渗透率、孔隙度、有效厚度、裂缝发育程度、油藏温度等因素；第2类是原油物性，包括原油黏度、原油密度、最小混相压力等因素；第3类是注采井生产参数，包括注采井距、注入强度、井底流压、井网类型、连通程度、采出程度等因素。由于现有成果中缺乏对部分因素影响规律的研究，因此，结合试验区地质参数建立理想模型，利用数值模拟方法分析不同因素对气窜的影响规律。

2 灰色综合评估模型的建立

灰色综合评估法一般步骤为：确定评估指标；利用评估指标建立灰色综合评估模型；确定评估指标的权重；进行综合评估。

表1 气窜影响因素及规律

2.1 评估指标的确定

设定灰色综合评估系统中共包含m个评估对象，每个评估对象含n个评估指标，因此，m个评估对象的初始评估指标集可表示成矩阵。

结合不同因素影响规律分析结果，建立最优评估指标集。最优指标是指所有参评对象的同一指标中，根据研究对象影响规律选取最优的评估指标，即：评估系统中各评估指标的最优值。在明确最优评估指标集的基础上，建立评估矩阵 ：

(1)

式中：B0为最优评估指标集；B为初始评估指标集；bij为评估指标数值；bj为各评估指标的最优值；m为评估对象个数；n为评估对象的指标个数；i=1,2,…,m；j=1,2,…,n。

2.2 评估指标的标准化处理

由于不同评估指标的数量级和单位不同，不便于比较，因此，需要对数据进行标准化处理，使数据具有可比较性，提高评估结果的准确性[12]。标准化处理过程见式(2)。

(2)

则标准化处理后的评估指标矩阵可化为 ：

(3)

2.3 关联度的求解

将标准化处理后获得的原始指标集D作为比较序列，将标准化处理后的最优评估指标集D0作为参考序列，利用式(4)、(5)分别求得第i个对象的第k个评估指标与第k个最优指标的关联系数Xi(k)。

(4)

Δi(k)=|dk-dik|

(5)

式中：ρ为分辨系数，一般取0.5；Δimin、Δimax分别为比较序列与其对应的参考序列绝对差值的最小值和最大值；dk为第k个最优指标；dik为第i个对象的第k个评估指标；Δi(k)为第i个对象中的第k个评估指标与第k个最优指标的绝对差值；Xi(k)为关联系数。

2.4 确定评估指标权重

此次研究采用层次分析法，并结合现场经验来确定各评估指标的权重：

(6)

式中：yj为各评估指标的权重。

2.5 灰色综合评估

由评估指标矩阵关联度和权重矩阵的乘积，得出灰色综合评估结果W：

W=XY

(7)

式中：X为评估指标矩阵关联度；Y为权重矩阵。

3 实例分析

S、H和F试验区均属低孔、特低渗油藏。S试验区含油面积为2.36 km2，气驱地质储量为217.8×104t，原油黏度为3.6 mPa·s，最小混相压力为32.2 MPa；H试验区含油面积为2.79 km2，气驱地质储量为330×104t，最小混相压力为16.6 MPa，原油黏度为4.7 mPa·s；F试验区含油面积为2.49 km2，气驱地质储量为105×104t，原油密度0.869 t/m3，原油黏度为5.8 mPa·s，最小混相压力为29.0 MPa。

以S、H和F试验区为研究对象，以采出井为中心的井组为单位，根据目前生产情况(2017年11月)，将3个区块96口井共754个数据作为评估对象，利用灰色综合评估法确定不同因素影响程度及定量描述气窜程度。

S和F试验区采用五点法井网，H试验区采用反九点法井网，为了使井网类型参与计算，将五点法井网赋值为1，反九点法井网赋值为2。

在确定关联度的基础上，采用层次分析法和经验法确定各指标的权重。通过多级标度法确定各指标间的相互影响比值，获得各评估指标间的判断矩阵。将评估指标分为15个级别，由1至15，级别由弱到强，具体内容见参考文献[13]。

根据S、H和F试验区现场实际情况，通过调研并对比分析各评估指标间的重要程度，对15个评估指标因素进行打分，从而建立评估矩阵C。

采用方根法求评估矩阵C的权重矩阵Y和最大特征值λ，检验评估矩阵的一致性。

(8)

(9)

式中：cij为评估矩阵的数据；yi为第i个评估对象权重；(CY)i为评估矩阵第i行数据与权重矩阵的乘积。

Y=(0.006 0.048 0.111 0.015 0.021 0.007 0.009 0.185 0.144 0.064 0.036 0.232 09.232 0.027 0.084 0.012)T，λ=16.57。

由表3中的取值获取随机一致性指标RI=1.59 ，则计算获得一致性指标CI和一致性比率CR见式(10)、(11)。

CR<0.1，则评估矩阵C权重计算结果可靠。由权重矩阵Y可确定各因素的影响程度(表4)，从而

(10)

(11)

确定气窜主要影响因素由强到弱为：裂缝密度、非均质性、渗透率、注入强度、地层原油黏度及孔隙度。

表3 随机一致性指标RI取值参考

由灰色综合评估式(7)得到3个试验区754个数据的最终评估结果。通过对比分析评估结果与现场实际情况，确定评估界限作为判断气窜程度的界限(表5)。

通过对比气窜程度评估模型计算结果与矿场实际情况(矿场经验气窜界限为300 m3/t)，3个试验区96口井仅有9口井不符合，符合率达90.6%，证明了该模型的准确性。其中，部分井气窜程度计算结果见表6。

表4 各因素的影响程度

表5 评估值界限

表6 试验区部分采出井最终评估结果

4 结 论

(1) 利用数值模拟方法，分别对储层发育特征、原油物性及注采井生产参数共15个参数进行分析，揭示了不同因素对CO2驱气窜的影响规律。

(2) 采用灰色综合评估法、层次分析法并结合现场经验，定量评价了15个评估指标影响强弱，揭示了CO2驱气窜主要影响因素分别为裂缝密度、非均质性、渗透率、注入强度、地层原油黏度及孔隙度。

(3) 建立特低渗透油藏CO2驱气窜程度评估模型，评估结果与矿产实际情况基本相符，符合率达90.6%，证明了该模型的有效性。

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