基于储层保护的数据分析体系研究

韩羽

（中国石油华北油田公司第四采油厂 河北廊坊 065000）

1 前言

华北油田第四采油厂2017年共进行检泵作业220井次，作业后恢复期在7天以上井92井次，占比41.8%，影响油量占比87.7%，解决因检泵作业对储层造成伤害的问题迫在眉睫。建立储层保护数据分析体系，找出影响恢复期的敏感因素，利用预测模型根据单井状况优选搭配油层保护措施，能有效克服岩心实验资料短缺的困难，从根本上减少维护性作业对储层的损害，对深度挖掘油井产量具有重要意义。

2 基于储层保护的数据分析体系的建立

2.1 确定分析思路

首先通过对作业过程中入井液路径的分析，查找相关变量，确定需采集因素，然后对各因素进行维度分析，并对现有减少储层伤害措施的效果进行评价，运用顶层设计搭建平台，指导作业时的各项参数及管柱优化，有效避免作业造成的储层伤害。

2.2 全方面因素查找及各因素维度分析

从洗井参数、单井特性、地层特征三个方面查找相关变量并进行维度分析，详见图1。

2.3 构建检泵井产量影响因素数据库

图1 维度分析示意图

根据已确定的采集因素，与各采油作业区结合，对检泵井的检泵后产量恢复期、地层渗透率、地层能量、水敏因素、地层漏失量、入井液种类、入井液滞留时间等因素进行统计，对无效数据进行清洗和剔除，合计593井次，共计30000余条数据，完成2016～2018年检泵井产量影响因素数据库的构建。

2.4 单因素对恢复期的影响分析

利用统计数据散点图、方程回归等方法查找各项影响因素敏感性及相关性，确定不同敏感因素与恢复期的对应关系。

图2 产液量与恢复期关系图

图3 目前地层压力与恢复期关系图

图4 渗透率与恢复期关系图

（1）确定目前地层压力、作业前产液量与恢复期的关系。该厂单井产液量偏低，地层能量差，散点图密集区明显，同时也可看出产液量、目前地层压力与恢复期基本呈多项式关系，产液量、地层压力越低，恢复期越长，见图2、图3。

（2）确定地层水敏因素与恢复期关系。水敏是指当与储层不配伍的外来流体进入储层后，引起黏土膨胀、分散、运移，从而导致渗透率下降的现象。将不同产液量区间的地层水敏状况与恢复期关系做成散点图，该厂油井水敏严重，几乎没有弱水敏，日产液量在10t以下的井恢复期长，10t以上的井影响不明显，见图4。

（3）确定地层渗透率与恢复期关系。该厂油藏主要集中在低渗和中低渗区，特低渗和低渗区油井恢复期普遍较长，而中低渗区产量低的井恢复期相对较长，见图5。

图5 地层漏失量与恢复期关系

（4）确定入井液总量及入井液滞留时间与恢复期的关系。入井液总量为70.37m3，滞留时间为6.05天时，入井液对恢复期影响最大，见图6。

图6 入井液总量与恢复期关系

（5）确定入井液性质与恢复期关系。该厂检泵作业时入井液主要分为三种：断块处理产出水、清水+防膨剂、断块处理产出水+防膨剂。目前采用的主要是断块处理产出水，占总数的64.1%，但其中恢复期大于8天的油井仍占43.3%，因此可见仅使用断块产出水并不能满足需求。

2.5 多因素对恢复期的影响分析

利用正态分布及累积频数图确定潜力区间，再利用多重相关的方法确定敏感因素，最终根据多重相关方法确定的敏感因素进行样本选择，并按照累积频数图所确定的潜力区间，利用距离判别的方法建立检泵井产量恢复分析预测模型。模型为W(X)=P1*x1+P2*x2+ P3*x3 + P4*x4+P5*x5+P6*x6+P7*x7-P。其中P1=-0.083，P2=0.000632，P3=-0.017729，P4=-0.47719，P5=0.073781，P6=0.099758，P7=-0.001883，P=0.4618664。当W(X)＞0，x ∈G1,即恢复期在6天以内；当W(X)＜0，x∈G2,即恢复期在6天以上。为确保模型预测结果的准确性，将各因素数据回代得出结果(在原有参数的情况下，检泵作业后产量是否能在6天内恢复)，并与原结果进行对比，回代判断的准确率为73.4%。

3 结论

应用大数据的分析方法确定需采集因素，对各因素进行维度分析，通过应用多种数据分析方法对单因素和多因素进行分析，最终形成一套具有普遍适用性的储层保护数据分析体系，能有效缩短油井检泵后产量恢复期，保护储层。应用范围较广，投入成本低，有较大的推广应用价值。