水平气井井筒气液两相流型预测

刘永辉，罗程程，刘 通，任桂蓉，王中武

1.西南石油大学石油与天然气工程学院，四川 成都 610500；2.中国石化西南油气分公司石油工程技术研究院，四川 德阳 610800；3.中国石油新疆油田陆梁油田作业区，新疆 克拉玛依 834000

引 言

水平井能增大泄气面积，提高气藏动用程度，已逐渐成为页岩气、致密气的主要开发手段。然而大量的压裂液返排和储层自身产水导致气井开采之初就见水，井筒中出现气液两相流。正确预测水平井井筒气液两相流流型是水平井井筒压降预测、井下工况诊断、排水采气设计的先决条件。

目前气液两相流流型实验参数（管斜角，管径等）统计如表1所示。

根据实验的管斜角，可分为单一水平管、倾斜管和垂直管的3类流型图，没有描述水平井气液两相流动的统一流型图。水平井由垂直段、倾斜段和水平段组成，沿流向上，井斜角从90°到0连续变化[1-2]，当采用上述的3类流型图进行分段处理时，由于绘制流型图的实验条件不同，流型图的适应范围也不同，缺乏通用性；又由于产水气井气液比极高，极易超出工程常用两相流型图的范围，导致预测水平气井气液两相流型误差大。

本文研制了由水平段、倾斜段（可变井斜角）、垂直段组成可视化水平井两相流模拟实验装置，开展了7组管斜角下的641组气水两相管流流型实验，采用摄像仪捕捉气液界面形态及其流动特征，基于前人研究成果，归纳得出水平气井的5种流型及其典型特征。引用Duns&Ros定义的无因次气液速度准数，绘制了描述水平气井气液两相管流的三维流型图，给出了BP神经网络模型预测水平气井井筒流型的方法。经川西20口水平气井测压数据验证，该流型图预测正确率达90%。

表1 气液两相流流型实验Tab.1 Experimental studies on gas-liquid two-phase flow patterns

1 实验

本文采用的模拟水平井气液两相流动模拟实验装置见图1。

图1 模拟水平井气液两相流型实验装置Fig.1 Experimental facility of observing gas-liquid two-phase flow pattern for modeling horizontal wells

实验装置由水平段、倾斜段、垂直段组成，3段采用软管连接，使倾斜段管斜角从0到90°变化，与水平井实际井眼轨迹一致。考虑水平气井产液量小、气液比极高的特点，实验设计气量为1～200 m3/h，水量为 0.1～1.0 m3/h。采用 10 000 帧高速摄像仪以极慢的速度捕捉水平井垂直段、斜井段、水平段内气液两相流型，观察不同气、液流量下井筒内气水界面分布情况，分析相同参数下水平管、倾斜管、垂直管内流型的内在联系；并实时记录气量、水量、倾斜段和垂直段压力，以及倾斜段和垂直段差压。

2 水平气井气液两相管流流型

为了充分考虑斜井段井斜角对流型的影响，实验设计 7组管斜角：15°、20°、30°、45°、60°、70°、80°，与水平段（管斜角为 0）和垂直段（管斜角为90°）共计9组管斜角。

水平段以分层流为主，随着气体表观流速的增加，空气与水的界面逐渐向波状发展。倾斜段和垂直段主要有塞状气泡流、段塞流、搅动流、环状流4种流型，如图2～图6所示（其中，θ—倾斜角，（°）；vsg—气相折算速度，m/s；vsl—液相折算速度，m/s）。

随着管斜角的增加，气水重力分离减弱，倾斜管下部液膜厚度减小，上部液膜厚度增加。

图2 分层流（θ=0）Fig.2 Stratified flow（θ=0）

为综合考虑气液流速、密度、黏度、表面张力对流型的影响，引入Duns&Ros定义的无因次气液速度准数，拟合建立实验时各管斜角下的流型图，并对实验各管斜角之间的流型采用插值处理，绘制了水平井三维流型图，如图7所示。

图3 塞状气泡流（vsg=0.09 m/s，vsl=0.05 m/s）Fig.3 Plug flow（vsg=0.09 m/s，vsl=0.05 m/s）

图4 段塞流（vsg=4.89 m/s，vsl=0.05 m/s）Fig.4 Slug flow（vsg=4.89 m/s，vsl=0.05 m/s）

图5 搅动流（vsg=9.23 m/s，vsl=0.05 m/s）Fig.5 Churn flow（vsg=9.23 m/s，vsl=0.05 m/s）

图6 环状流（vsg=21.79 m/s，vsl=0.05 m/s）Fig.6 Annular flow（vsg=21.79 m/s，vsl=0.05 m/s）

图7 水平气井井筒气液两相流三维流型图Fig.7 3-D two-phase flow pattern map for horizontal gas wells

3 水平气井气液两相管流流型预测

与常规气液两相二维流型图相比，水平井三维流型图新增管斜角一项，采用常规曲线拟合误差大，为此，引入BP神经网络进行流型预测[14-17]。

（1）输入、输出参数的设计

输入参数为气相无因次速度准数、液相无因次速度准数、倾斜角。

输出参数为分层流、塞状气泡流、段塞流、搅动流、环状流，分别标定为 1、2、3、4、5，对应向量(1,0,0,0,0)T、(0,1,0,0,0)T、(0,0,1,0,0)T、(0,0,0,1,0)T、(0,0,0,0,1)T。

（2）训练样本和检验样本的设计

采用641组流型实验数据作为训练样本和检验样本。各类样本的数量分布如表2所示。

表2 训练样本和检验样本设计Tab.2 Number of training samples for validating and testing

（3）隐含层的设计

采用单个隐含层且神经元数为5时，对641组水平气井井筒流型实验数据进行训练，得到各层之间的权值、阈值，如表3、表4所示。

表3 输入层到隐含层权值、阈值Tab.3 Weights and thresholds of the input-hidden layers

4 模型验证

收集了川西气田20口水平气井的测压数据，其产气量范围为（0.039 2～5.842 5）×104m3/d，产水量 0.04～10.00 m3/d，油压 0.20～18.89 MPa，流压2.50～25.84 MPa。因无法获得流型数据，采用Taitel[2]、Tengesdal[18]、Gill[19-20]等建立的两相流流型和持液率对应关系（表5），通过持液率来间接验证模型的正确性。

表4 隐含层到输出层权值、阈值Tab.4 Weights and thresholds of the hidden-output layers

表5 持液率与流型的关系Tab.5 Relationships between flow pattern and liquid holdup

20井次实测井筒流型分布与BP网络模型流型预测结果对比如表6所示。仅2井次流型预测结果与实测流型不符，即模型预测准确率为90%。

表6 实测井筒流型与BP模型预测结果对比Tab.6 Comparison between actual flow patterns and_______________________predicted flow patterns

5 结 论

（1）基于由水平段、倾斜段、垂直段组成的水平井可视化模拟实验装置，实验观测到水平井气井的5种流型：塞状气泡流、段塞流、搅动流、环状流、分层流。

（2）绘制了水平气井两相管流三维流型图，实现了一幅流型图对0～90°全管斜角两相流的流型描述。

（3）基于三层BP神经网络建立了水平气井气液两相管流流型预测新模型。川西气田20口水平气井测压数据验证表明，该流型图预测正确率达90%。