基于差异置信分析的火驱油藏适应性及评价方法

袁士宝，王 豪，蒋海岩，张喻鹏，任宗孝

(1.西安石油大学石油工程学院，西安 710065；2.陕西省油气田特种增产技术重点实验室，西安 710065)

火烧油层作为一项有效提高采收率的技术，通常其采收率可达50%以上，同时具有较强的油藏适应性，但由于其技术要求高，对于一个给定的油藏是否适合火烧油层工艺开发，需要适当的标准或方法进行筛选和预测，从而保证项目的成功。自20世纪60年代起，众多学者提出了火烧油层技术的筛选标准。Chu[1]基于净频率分布、回归分析法提出了油藏参数筛选标准及火驱成败预测函数。但以往标准存在一定不足，如基于经验、所统计项目年限早，且没有形成系统的筛选评价方法。

目前，以蒸汽吞吐为主要开发方式的中国稠油油藏多已进入高轮次吞吐阶段，面临高含水、低油气比和无效热循环等诸多问题，其中仅少数区块具备转换为蒸汽驱和蒸汽辅助重力泄油的条件，而其余多数区块具有实施火烧油层的潜在适应性[2-4]。对于火驱潜在实施区块须综合分析其地质特征、开发特征、油藏参数等以确定其火驱开发适应性。

因此，基于中外火驱油藏参数总结，综合油藏类型、开发历史、油藏参数、效果预测四方面以期形成一套完善性好、可靠性强的火烧油层油藏筛选评价方法。

1 火烧油层油藏适应性筛选评价方法

对于待筛选的火驱目标油藏，需针对油藏类型、油藏开发历史、油藏参数范围及油藏火驱效果预测四个方面依次进行筛选，任一方面的筛选不合格油藏都将淘汰。火驱油藏适应性筛选评价方法如图1所示。

图1 火驱油藏适应性筛选评价方法流程图Fig.1 Flowchart of screening and evaluation methods of reservoir adaptability for in-situ combustion

①确定适用火烧油层开采的首选候选油藏类型；②确定候选油藏的开采历史对火烧油层是否产生影响；③确定候选油藏是否在适用于火烧油层开采的参数范围内；④预测候选油藏火烧油层开采效果，利用空气油比、采收率等指标进行技术评价。

1.1 首选油藏类型筛选

尽管火驱对油藏的适应性较强，但并不适用于任何油藏。候选油藏类型按图2进行筛选。

图2 火驱油藏类型筛选Fig.2 Reservoir type screening for in-situ combustion

对于裂缝多、断层多、含有夹层或存在高渗透大孔道的油藏，其火烧油层的风险性将提高；而横向和纵向连续性较好的油藏将有利于火烧油层的进行。

1.2 油藏开发历史适应性评价

火烧油层现场应用分析表明，其效率取决于油藏进行火烧前的开采历史。通过对Brea-Olinda 油田(美国)、巴甫洛夫-果尔油田(苏联)、福来油田(美国)、Bellevue油田(美国)、吉尔油田的麦依-里波层(美国)、West Newport油田(美国)等火烧油层开采实例分析发现：①天然驱动方式开采后适宜火烧油层；②厚层稠油油藏衰竭时开采后适宜湿式燃烧；③溶解气驱开采后高含气饱和度情况下必须进行湿式燃烧；④火烧油层在含有轻质石油和预先脱气的薄油层中能达到好的效果；⑤油藏长期先以消耗方式开采会降低火烧油层的效率；⑥溶解气驱后注水开采会降低火烧油层开发效率[5-8]。

火烧油层能够应用的开发历史包括：自然开采、蒸汽吞吐、蒸汽驱；对于注水开发油藏，如果经过强水驱，则不适宜进行火烧油层，如果注水开发时间较短则可应用火烧油层，候选油藏开发历史筛选如图3所示。

图3 油藏开发历史火驱适应性分析Fig.3 Adaptability analysis of reservoir development history for in-situ combustion

1.3 火烧油层候选油藏参数筛选评价

1.3.1 火烧油层影响因素判断

一般认为，油藏厚度3～15 m、埋深100～1 500 m、压力1.72～15 MPa、均质性强、含油饱和度大于30%、孔隙度大于20%、渗透率大于25×10-3μm2、原油黏度2～1 000 mPa·s、原油密度802～1 000 kg/m3的油藏适宜采用火烧油层技术，但随着技术的进步，以往不能实现经济效益的区块现已可实现效益开发，使得原有的参数界限需进行修正[9-10]。因此，在对比以往标准的基础上利用差异置信法、灰色关联法及置信区间计算法分析68项矿场实例(56项成功案例、12项失败案例)，案例包括美国Midway Sunset油田、South Belridge油田Tulare层、密西西比West Heidelberg区块、加拿大Fosterton Northwest区块、罗马尼亚Videle油田等多国的68项火驱项目，分析的潜在影响火驱开发的因素有油层埋深、净厚度、倾角、孔隙度、渗透率、油层温度、油层压力、含油饱和度、原油密度及原油黏度共10项潜在影响因素[11-14]。

通过计算可判断任一因素是否为对火烧油层成败起关键影响的直接因素，结果如表1所示。

如表1所示，通过差异置信法对火烧油层矿场实例的油藏参数进行分析判断可知孔隙度、渗透率、油层压力、含油饱和度及原油黏度五项因素均对火烧油层技术的成败产生影响，是其直接影响因素，与以往标准不同的是上面得出的影响因素中没有油层厚度、埋深及温度，这是由于对火烧油层的油层埋深、厚度及温度已经有了相对准确的认识，已经实施火烧油层的油藏均为初步筛选过的油藏，厚度多在3～15 m、埋深在100～1 500 m、温度在20～100 ℃的合理范围内，这3项因素应属于间接影响因素，因此在用差异置信法分析时厚度和埋深及温度不是影响火烧油层成败的直接影响因素；此外，由于倾角失败统计数仅1项，因此无法判断其是否属于影响因素。

表1 差异置信法判断直接影响因素Table 1 Judgment of direct influencing factors by differential confidence method

1.3.2 影响因素关联度评价

通过差异置信法可判断出直接影响火驱成败的油藏参数，但各因素的影响程度大小也需要进行评价，在此使用灰色理论中的关联分析法来评价影响程度大小，通过关联度来评价其影响程度。

以火驱项目成败作为参考序列，成功为1，失败为0，同时将各油藏参数消除量纲后作为比较序列，通过计算得到比较数列(无量纲化后的各油藏参数序列)和参考数列(火烧油层的成败)各样本处的关联系数ξi(k)后，再由此得到各因素的关联度，比较关联度大小来判断直接影响因素影响程度大小。

ξi(k)的计算公式为

xi(k)|[|x0(k)-xi(k)|+

(1)

式(1)中：γ[x0(k),xi(k)]为第i个油藏参数列(比较序列)中第k个数据与火驱成败列x0(参考序列)的相对差值；|x0(k)-xi(k)|为第i个油藏参数列xi(比较序列)中第k个数据与火驱成败列x0(参考序列)第k个数据的绝对差值；ρ为分辨系数，取值为0～1，一般取0.5。

关联度的计算公式为

(2)

通过灰色关联法计算得到的直接影响因素与火烧油层成败的关联度及其排序如表2所示。

表2 直接影响因素与火烧油层成败的关联度及排序Table 2 Correlation degree and sorting of direct influencing factors with the success of in-situ combustion

由灰色理论关联法分析得到的火烧油层影响因素的强弱程度由高到低依次为孔隙度、原油黏度、含油饱和度、油层压力、渗透率。由此可知孔隙度和原油黏度为火烧油层的关键影响因素。

1.3.3 影响因素置信区间分析

对于服从正态分布的孔隙度、渗透率、油层压力、含油饱和度和原油黏度，经过分析计算可以发现对于火烧油层均有影响，在给定置信概率为95%时，利用数理统计正态母体平均数区间估计的方法可以得出置信区间即影响因素均值的区间估计，并以此建立一项火烧油层油藏筛选推荐标准。

利用数理统计中的t分布，可得到置信区间估计公式为

(3)

给定置信界限0.95，将火烧油层的孔隙度、渗透率、油层压力、含油饱和度和原油黏度数据代入区间估计公式[式(3)]可求得各个影响因素的置信区间，如表3所示。

表3得到的是油藏物性参数的均值有95%的概率所落到的区间，该区间参数范围应属于火烧油层成功概率较大的最优区间。

由表3可知：对于油层压力，最优区间为2.4～4.7 MPa，以往的推荐范围为1.72～15 MPa，可认为适合火烧油层的油藏压力应较低为好，以2～5 MPa为宜；对于原油黏度，最优区间为801～1 917 mPa·s，以往的推荐范围为2～1 000 mPa·s，对比可知差异较大，同时成功组45项中黏度大于1 000 mPa·s的有18项，5 000 mPa·s 及以上的有7项，并且成功组与失败组的原油黏度均值相差1 163 mPa·s，因此原有的筛选标准已不再适应，综合对比认为原油黏度50～10 000 mPa·s 的油层适合进行火烧油层。

表3 油藏参数范围Table 3 Range of reservoir parameters

其余参数范围与已有的筛选标准相差较小，通过与原有筛选标准的对比分析，同时结合关联度排序结果，可以得出一套火烧油层油藏参数筛选推荐标准，其中也加入了火驱的间接影响因素筛选范围，但其筛选次序属末尾，如表4所示。

表4 油藏参数筛选推荐标准Table 4 Recommended screening guides of reservoir parameters

对于火驱候选油藏参数的筛选可由此推荐标准进行筛选，从关联度最高的孔隙度开始依次进行各项参数的筛选，从而完成火驱候选油藏参数的筛选。

1.4 候选油藏火驱效果预测

火驱效果预测方法主要有数值模拟方法及支持向量机方法，其中数值模拟方法受人为因素影响较大，且耗时较长；而支持向量机方法为基于观测数据的一种机器学习方法，从观测数据中寻找规律，利用规律对未来数据或无法观测的数据进行预测，能有效克服传统数值模拟方法的缺陷，可利用基于此方法编制的软件火烧油层筛选与预测系统(situ combustion select and prediction system，SCSPS)进行火驱效果预测[16]。

2 火烧油层油藏适应性筛选评价方法应用

辽河油田当前稠油年产油占油田产量的60.9%，热采稠油占稠油产量的85%，同时热采稠油年注汽1 692.1万t，年产油686.56万t，年油气比0.41。目前稠油开采已至中后期，开采难度增大，稳产形势严峻，需要考虑蒸汽吞吐接替技术[17-20]。

根据上述火烧油层油藏筛选方法，对辽河油区庙5块、杜66北井区、杜48块、洼82块、静35块、曹台潜山6个区块进行筛选，各区块油藏地质参数如表5所示。

2.1 首选候选油藏类型

各区块的油藏类型如表5所示，从油藏类型看，杜66、杜48薄互层稠油藏、庙5块特低渗薄层稠油油藏、静35、洼82中-厚互层层状稠油油藏均适合火烧油层，而曹台油藏的微裂缝和底水都不利于火烧油层技术的展开，但只要裂缝发育不强，底水不活活跃，也可以进行火烧油层，需要其他因素条件更好才能保证火烧油层的顺利进行。当备选区块有油藏裂缝多、存在高渗透大孔道、有大的气顶等不适用火烧油层的构造时，可以直接筛选掉而不进入下一轮筛选。

从油藏类型看备选的6个油藏火烧油层适用性从强到弱依次是：杜66及杜48块、庙5块、静35及洼82块、曹台油藏。

2.2 油藏开发历史适应性分析

各区块的油藏开发历史如表5所示，备选区块的油藏开发历史主要有蒸汽吞吐和注水开发两种，从调研情况看，蒸汽吞吐或注水后的油藏进行火烧油层是可行的，蒸汽吞吐和注水生产历史越短越好，火烧油层在强水驱后的油藏实施风险将增加。

表5 区块地质参数Table 5 Geological parameters of candidate blocks

2.3 候选油藏参数范围筛选

根据上述适合火烧油层开发的油藏参数指标，对庙5块、杜66北井区、杜48块、洼82块、静35块、曹台潜山等6个区块进行了筛选。其中杜66北井区、杜48块和庙5块等三个区块的地质条件基本在适合火驱的油层参数范围内。

2.4 候选油藏火烧油层采油效果预测

支持向量机方法筛选结果如表6所示，其中杜66北的空气油比较小，说明该区块实施火烧油层的成功率较高，故选择杜66北作为火烧油层的首选区块。

表6 候选区块预测空气油比Table 6 Predicted air-oil ratio of candidate blocks

2.5 筛选合格油藏

根据以上筛选步骤，筛选出适宜采用火烧油层的区块是杜66块，杜48和庙5块也可进行火烧油层，吨油成本将比杜66低；而洼82块、静35块、曹台油藏进行火烧油层需采取助燃、注采措施，如水平井、蒸汽吞吐引效等，否则很难成功。

从实际开发效果来看，截至2017年杜66块实施火驱后累计空气油比791 m3/m3，初期空气油比高于此值，达到2 061 m3/m3，但依旧在预测范围内，验证了此预测方法的准确性。

3 结论

形成了一套系统的火驱油藏适应性筛选评价方法，其核心为基于大量矿场实例利用数理统计方法建立的火驱候选油藏参数筛选评价推荐标准。得出如下结论。

(1)火烧油层其实施效果主要受孔隙度、原油黏度、含油饱和度、油层压力及渗透率5项油藏参数的影响，其中孔隙度和原油黏度是影响火烧油层技术实施成败的关键因素，且中高孔高渗、高黏油低压油藏适宜进行火驱。

(2)由于所用矿场实例中包含有稀油油藏，因此其中油藏参数筛选标准中原油黏度一项会偏低，在实际应用中可适当扩大原油黏度筛选范围；另外，此方法中油藏参数筛选标准部分建立中未区别干、湿式燃烧，因此后续可针对此项进行改进。此方法具有完善性好、可信度高、应用性强的特点，对中国稠油油藏开发方式转换为火驱提供了较好的油藏筛选评价方法。