致密油藏体积压裂水平井产能评价新方法

陶 亮，郭建春，李凌铎，贺 娜，李 鸣

(1.油气藏地质及开发工程国家重点实验室，四川 成都 610500;2.西南石油大学，四川 成都 610500;3.中国石油新疆油田分公司，新疆 克拉玛依 834000)

0 引 言

松辽盆地致密油储层主要分布在下白垩统青山口组高台子油层和扶余油层，资源潜力巨大[1]。储层平均孔隙度为10.5%，平均渗透率为1.27 mD，含油饱和度为52%，埋深为1 890 m，地层温度为87.5 ℃，地层压力为17.5 MPa。研究区块借鉴国内外油田体积改造成功经验[2-4]，采用水平井体积压裂技术，取得了较好的效果，但压后产量差异大，稳产期短，产能影响因素不明确。该区块储层非均质性强，压裂施工参数差异大，且各参数在不同层次上对压裂效果起不同作用[5-7]，大大增加了产能评价的难度。目前产能评价方法主要有典型曲线法[8-9]、数值模拟方法[10-12]、解析方法[13-14]，逐步由定性评价发展为定量评价。前者大多数依据经验定性预测单井的增产效果，后2种方法则需要大量的油藏和室内实验数据，同时假设条件较多，和实际情况差异大。随后，用于压裂效果评价的模糊逻辑、人工神经网络、灰色关联分析等方法被陆续提出[15-22]，但这些方法鲜有同时对储层质量、完井效率、压裂效果进行综合评价。以松辽盆地致密油藏水平井为例，建立多层次评价体系与产能评价模型，进而分析产能影响因素，为致密油藏水平井产能评价提供新思路。

1 产能评价模型建立

1.1 多层次评价体系

利用层次分析法建立衡量水平井压裂效果指标的多层次评价体系，其中，目标层为体积压裂水平井，主标准层为储层物性参数和完井参数，子标准层为影响产能的因素集，其中含油砂岩长度(HSL)、储层有效厚度(NPT)，孔隙度(POR)、渗透率(PER)、含油饱和度(SAO)、自然伽马(GR)、地层压力(PRE)属于储层物性参数；压裂簇数(NUS)、裂缝间距(FRD)、单簇砂量(APA)、单簇压裂液量(ALA)属于完井参数。

1.2 综合评价因子计算

将灰色关联分析法与多层次评价体系相结合，计算评价体系中影响水平井压裂效果关键因素的权重系数并对其排序，明确影响水平井体积压裂产能的主控因素，在此基础上计算出综合评价因子。

(1) 评价矩阵建立。根据多层次评价体系建立评价矩阵和评价指标参考系列 ，其中评价矩阵元素为每口水平井产能影响因素，评价指标参考系列为各水平井压裂后初期第一年累计产量(ICP)，并对数据进行标准化处理。

(1)

X0=[X1(0),…,Xi(0),…,Xm(0)]T,i=1,2,…,m

(2)

式中：X为评价矩阵；Xi(j)为评价矩阵元素；X0为评价指标参考系列；m为体积压裂水平井样本个数；n为水平井产能影响因素个数；T为矩阵转置符号。

(2)灰色关联度与权重系数计算。根据评价矩阵标准化数据和多层次评价体系，计算各影响因素与评价指标参考系列之间的灰色关联度和权重系数，计算表达式如下：

(3)

(4)

(5)

(6)

(3)综合评价因子计算。根据权重系数和评价矩阵标准化数据，计算储层质量综合评价因子Q和产能综合评价因子E，并对储层质量进行分类与等级划分，其中Q值越高，储层质量越好，改造潜力越大。产能综合评价因子E可以同时考虑储层物性参数和完井参数，其数值越高，储层改造效果越好。

(7)

(8)

式中：Q为储层质量综合评价因子；E为产能综合评价因子；k为压裂井储层物性参数的个数；l为压裂井储层物性参数和完井参数的个数。

2 现场应用

2.1 水平井压后产能影响因素分析

对松辽盆地致密油藏试验区13口体积压裂井进行产能综合评价，明确影响产能主控因素，为后期体积压裂优化设计提供理论依据。其中，实例井储层物性参数和完井参数来源于矿场实际数据(表1)。

表1 松辽盆地致密油藏体积压裂水平井参数

利用产能评价模型，根据式(1)—(6)计算产能影响因素权重系数(表2)，将权重系数大于0.095的因素定义为影响产能主控因素，由表2可知，含油砂岩长度、地层压力、压裂簇数、单簇砂量、渗透率为主控因素，对产能贡献由大到小依次为：含油砂岩长度、地层压力、压裂簇数、单簇砂量、渗透率、含油饱和度、孔隙度、储层有效厚度、单簇压裂液量、裂缝间距、自然伽马。由表2可知，排名前二的为含油砂岩长度和地层压力，对产能影响最大，说明储层物质基础和能量基础是体积压裂改造首要考虑因素，其次为压裂簇数和单簇砂量。由此可知，对于致密油藏，在储层物质基础和地层能量一定的情况下，储层改造体积和裂缝导流能力对产能影响最大，在不产生缝间干扰的前提下，尽可能提高布缝密度和加砂强度可提高致密油藏水平井体积压裂效果。

表2 多层次评价指标权重系数

2.2 储层质量评价与等级划分

根据储层物性评价指标，利用式(7)计算储层质量综合评价因子(表3)。图1为压裂井所在储层质量分类图，由储层质量综合评价因子分布范围，采取拐点法将储层分为I类(0.49

表3 水平井所在储层质量分类和压裂效果排序

图1 体积压裂水平井所在储层质量分类

2.3 水平井产能综合评价

考虑储层物性参数和完井参数，利用式(8)计算产能综合评价因子，并对其排序(表3)，产能综合评价因子越高，压裂效果越好。其中水平井P5的产能综合评价因子最大，为0.76，表明针对该井特定的储层物性参数，完井参数和储层参数有较高的匹配度，储层改造效果好，初期累计产量最大为6 115 t。由图2可知，储层质量综合评价因子和产能综合评价因子整体成正相关，储层质量越好，获得高产能潜力越大。其中，图2中的P1、P4井，其储层质量属于III类储层，且P1井储层质量优于P4井，但P4井压裂效果优于P1井，其原因为P4井水平段每米含油砂岩压裂簇数(0.037簇/m)高于P1井(0.020簇/m)，同时，P4井对应簇间距和单簇砂量均优于P1井，说明其储层改造体积和水力裂缝导流能力高于P1井，储层得到有效动用，使产能最大化。同样可以得到P13井和P7完井效率优于P2井。

2.4 模型验证与分析

验证多层评价模型的正确性，将水平井的产能综合评价因子与现场应用井的初期累计产油量进行相关性分析(图3)，由图3可知，初期累计产油量与产能综合评价因子整体成正相关，综合评价因子越高，累计产油量越高，验证了模型的正确性；同时也可根据该图对完井效率进行评价，为重复压裂选井提供依据。例如P8、P11井属于Ⅲ类储层，但P8井初期累计产油量为2 937 t，远大于P11井的初期产量1 506 t，因为在相同的储层质量条件下，P8井完井参数优于P11，其水平段每米含油砂岩压裂簇数(0.024簇/m)高于P11井(0.021簇/m)，和储层质量有较好的匹配，而P11井初次压裂改造未能有效地沟通储层，部分储量未得到动用，后期水平井重复压裂改造优先选择P11井。利用相同的分析方法可以得到P13井的完井效率优于P2井，同时由综合评价因子的相关性也可以进一步证明产能评价模型的正确性。

图2 综合评价因子相关性

图3 产能综合评价因子与初期累计产油量相关性

3 结 论

(1) 将多层次评价方法与灰色关联分析相结合应用于压裂效果评价，提出了产能综合评价因子新概念，可以同时考虑水平井体积压裂特有的储层物性参数和完井参数，快速经济地对压裂效果进行评价，是一种值得推广的体积压裂水平井产能综合评价的新方法。

(2) 利用产能评价模型对松辽盆地致密油藏水平井体积压裂产能参数的影响程度进行了分析计算。将权重系数大于0.095的因素定义为影响产能主控因素，对产能贡献大小依次为：含油砂岩长度、地层压力、压裂簇数、单簇砂量、渗透率、含油饱和度、孔隙度、储层有效厚度、单簇压裂液量、裂缝间距、自然伽马。

(3) 研究区块储层质量依次为I类、II类、III类，其分类阈值为0.35、0.42和0.48，评价结果符合实际生产情况。同时，利用综合评价因子与现场13口单井产能的相关性，可以评价水平井初次完井效率，为水平井体积压裂优化设计和重复压裂改造选井提供理论依据。