CO2混相驱适宜度评价<br/>——以新安边延长7油层组油藏为例

CO2混相驱适宜度评价
——以新安边延长7油层组油藏为例

2019-04-22王奥李菊花

长江大学学报(自科版) 2019年3期

王奥，李菊花

(长江大学石油工程学院，湖北武汉 430100)

CO2混相驱相较于水驱方法，有更好的驱油效果。油气田开发时是否适合采用CO2混相驱，则是一个关键且基础性的问题。影响油藏CO2混相驱的因素较多，主观倾向易会为解决方案优选带来一定困扰，需要寻求一种比较定量直观的方法对CO2混相驱进行适宜度评价。笔者应用模糊层次分析法和模糊数学综合评价法，计算出各单因素评价矩阵和各因素权重对该油藏CO2混相驱的适宜程度进行评价，并通过油藏数值模拟方法，模拟出各增产措施实施后的效果，从而验证CO2混相驱适宜度评价方法的有效性。

1 建立CO2混相驱评价指标体系

1.1 确定筛选指标

根据目前世界上已成功实施的CO2混相驱项目的地质参数和工程参数统计数据[1～5]，筛选并确定了4类18项适宜度评价指标[6]，如图1所示。

图1 CO2混相驱技术潜力评价指标体系

1.2 确定评价指标标准

将世界上已成功实施CO2混相驱项目及实验[7～10]的各个参数统计数据进行分组，绘制各参数的频数密度分布图，根据曲线分布规律，量化各评价指标，制定CO2混相驱评价标准。

先按Sturges提出的经验公式来确定组数：

(1)

再根据全部数据的最大值和最小值及所分的组数来确定组距：

(2)

最后，采用分布密度法确定分布密度：

(3)

式中：xmax、xmin分别为数据中的最大值和最小值；Δki为第i组组距；ki为第i组组数；f(ki)为第i组中值的分布密度；ni为第i组的频率；N为数据的数量，个。

根据各指标分布区间，可以获得其相应的评价指标标准(见表1)。

表1 CO2混相驱各指标对应分布区间的评语

2 隶属函数的确定

表2 工程因素X的评价标准表

注：a0

针对待评价油藏的CO2混相驱适宜度评价可以用模糊评价集合A={好，较好，中等，较差，差}来描述，各区间取值范围如表2所示。设某一油藏工程因素X对CO2混相驱效果的影响可以用隶属于模糊评价集合A中各元素的强度来描述，即写成如下所示的向量:

μ(x)=[μ1(x),μ2(x),μ3(x),μ4(x),μ5(x)]

最大隶属度是在进行模糊数学评价时，运用单因素评价矩阵应该遵守的规则，即如果x∈[ai,ai+1)，则：

(4)

将传统的岭形函数进行延伸，把非等距区间线性处理为等距区间，同时根据极限法则，确定分布密度函数的左右零点，从而使之前确定的隶属度函数满足最大隶属度准则。主要步骤[11]如下：

1)对各评价指标函数做线性等区间转换:

s=min{a1-a0,a2-a1,a3-a2,a4-a3,a5-a4}

(5)

(6)

2)确定左零点与右零点:

左零点Dx*=-4s-0.6a0+1.6x*

(7)

右零点Cx*=s-0.6a0+1.6x*

(8)

(9)

(10)

4)确定隶属度。用区间内的平均分布密度表示该区间的隶属度：

(11)

归一化处理后有：

(12)

3 模糊层次法分析求权重

模糊层次分析法[12～14]就是要构造与生产生活中的普遍客观规律相符合的模糊判断矩阵, 同时使用数学求解的方法来求取权重分配，从而令权重满足反映真实情况的需要[15]。模糊层次分析法中的判断矩阵由于元素都是模糊的概念不能直接进行比较，只能通过两两元素比较，故采用如下矩阵来表示模糊判断矩阵：

Ca1a1…ana1r11r12…r1na2r21r22…r2n……………anrn1rn2…rnn

其中，rgh为元素ag和元素ah相对于元素C进行比较时，则元素ag和元素ah就具有了模糊关系，即“……相比于……更为重要”。为了使2个不同的方案关于某一规则的相对重要程度获得定量化的描述，使用了0.1～0.9的数字给予数量标度[16]。在数量标度完成后，即可将元素a1,a2,…,an和上一层元素C进行量化比较，可得到如下模糊判断矩阵[17]：

R具有如下性质:①rgg=0.5(g=1,2,…,n);②rgh=1-rhg(g,h=1,2,…,n);③rgh=rgk-rhk+0.5(g,h,k=1,2,…,n)。

当模糊判断矩阵R为模糊一致矩阵时，权重wh由式(13)求出：

(13)

4 模糊综合评判

运用单因素隶属函数来表示某个因素对评价对象的影响，再利用加权法综合因素对评判对象的影响，最后得到关于评价对象的综合评价[18]。

1)根据各评价因素隶属度函数, 通过程序计算得到:流体性质对次一级参数的单因素评价矩阵A1；油藏特征对次一级参数的单因素评价矩阵A2；储层特征对次一级参数的单因素评价矩阵A3；其他参数对次一级参数的单因素评价矩阵A[19]4。

2)通过式(13)计算出同一油藏中流体性质、油藏特征、储层特征和其他参数的权重向量为：ω0=(0.2448,0.3197,0.2911,0.1731)。

流体性质中原油密度、原油黏度、气油比、地层水类型和地层水矿化度的权重向量为：ω1=(0.3197,0.3197,0.1836,0.0680,0.1091)。

油藏特征中油藏温度、油藏压力、油藏深度、油藏倾角和沉积韵律的权重向量为：ω2=(0.4164,0.2593,0.1341,0.0885,0.1017)。

储层特征中渗透率、有效孔隙度、油层厚度、储层非均质性、原油饱和度的权重向量为：ω3=(0.2964,0.2964,0.1955,0.1162,0.0955)。

其他参数中含水率、储量采出程度、地层压力与最小混相压力差值的权重向量为：ω4=(0.1634,0.5396,0.2970)。

3)在单因素评价矩阵的基础上, 以各个指标的权重向量乘以对应的单因素评价矩阵可以获得各个特性的综合评价结果[20]，即μi(x)：流体性质评价结果向量μ1(x)=ω1×A1；油藏特征评价结果向量μ2(x)=ω2×A2;储层特征评价结果向量μ3(x)=ω3×A3；其他参数评价结果向量μ4(x)=ω4×A4。

由ω0与同一油藏对流体性质、油藏特征、储层特征和其他参数的单因素评价矩阵A0=(μ1(x)μ2(x)μ3(x)μ4(x) )T构成的二级评价矩阵的乘积，可得到该油藏的最终评判结果[21]：

μ0(x)=ω0×A0

5 实例应用

5.1 评判

新安边长7油层组油藏埋深2200m，有效厚度15.60m，孔隙度8.46%，渗透率0.22mD，地层原油黏度1.01mPa.s，地层原油密度为0.708g/cm3，原始气油比75.7m3/m3，地面原油密度0.845g/cm3、黏度6.5mPa·s，地层水总矿化度51g/L，水型CaCl2型。代入各参数求得该油藏的最终评判结果：μ0(x)= (0.472602,0.422350,0.000000,0.062119)，根据最大隶属度原则，新安边CO2混相驱适宜度评价为“好”，说明该油藏适合于开展CO2混相驱开发来提高采收率。

5.2 验证

对新安边长7油层组油藏分别进行常规注水、周期+常规注水、CO2水交替驱、CO2混相驱4套注采方案开采，通过油藏数值模拟进行开发方案预测，结果表明CO2混相驱的生产效果最好。如表3所示。

表3 四套注采方案措施效果预测

/CO2(3)/104m3/104m3/%CO2(4)/104m3/104m3/%12.4813.5137.911.156.140.1524.4321.5245.077.6614.4012.4933.7228.6150.966.8622.5819.9243.7436.1650.206.0130.5327.9653.4143.1353.285.4638.4032.8763.3850.3052.455.0646.2037.3773.0856.8154.994.6353.9742.1083.0263.6153.794.3261.7145.6092.7969.7356.494.0669.4649.00102.7676.2956.733.7877.1852.11112.4281.8757.763.5984.8954.36122.5488.2358.113.4392.6056.11132.2893.6959.313.29100.3257.90142.3899.8860.253.16108.0359.55152.03104.9660.603.04115.7461.12