产量不稳定分析在元坝气田的应用

荀 威，王本成，杨丽娟，张明迪，温善志，高顺华

（中国石化西南油气分公司勘探开发研究院，四川成都610041）

元坝气田是世界上已发现的埋藏最深的高含硫生物礁大气田，地理位置位于四川省苍溪县东北部及巴中市西部，构造位置位于九龙山背斜与川中低缓构造带的结合部，具有“一超、三高、五复杂”的地质特点，为高含硫、局部存在地层水、受礁滩体控制的构造—岩性气藏[1]。气藏具有的非均质性、含硫、有水等特征给气藏开发带来了严重挑战，如何有效评价气藏储层动态参数、气井产能、动态储量、水侵状况等特征，指导气藏高效开发迫在眉睫。

产量不稳定分析方法是利用油气田多年生产数据分析求取地层参数的一种有效方法。国内外学者针对产量不稳定分析方面开展了大量的研究工作，建立了不同油气藏类型（砂岩、碳酸盐岩等）、不同井型（直井、水平井等）、不同边界条件（无限大、封闭、断层等）的理论模型，并形成了相应的分析软件，成功应用于众多油气藏。DOU 等[2]运用Intercampo 油田实例做了不同产量递减分析方法的解释结果比较研究，比较了各种方法的优缺点。ILK 等[3]开展了应用实例分析研究，在理论上和应用上论证了Blasingame产量递减分析方法的优越性。刘晓华等[4]针对产量不稳定分析方法进行了详细的论述，并进行了实例分析。孙贺东等[5-7]在矩形气藏、数值模型等多方面对产量不稳定分析方法进行了深化和认识，得到了很多新成果与认识。

目前产量不稳定分析方法多用于生产较长的常规油气藏，且仅分析评价油气藏储层动态参数、动态储量状况等，尚未见到针对礁滩相底水气藏的应用分析报道。由于元坝长兴组气藏正处于稳产初期，已稳产4年，气井超深、高含硫，动态监测难度大，所获得的资料有限，结合有限的气井产量、压力等日常生产数据，利用产量不稳产分析方法，开展气藏储层动态参数、气井动态产能、动态储量以及水侵识别等评价工作，深化复杂生物礁底水气藏开发规律认识，指导气藏高效开发[8]。

1 不稳定分析方法

产量不稳定分析方法基于经典的渗流理论，建立新型典型曲线图版，通过长期跟踪气井的生产情况，分析井底流压和产量等常规生产数据，采用图版拟合方法定量地获得油气井的渗流特征，确定储层渗透率、有效裂缝半长以及泄流半径等关键参数，准确预测气井的动态储量，为气田开发动态分析提供了一种新方法。

目前产量不稳定分析方法主要有Fetkovich、Blasingame、Agarwal- Gardner（A- G）、Normalized Pressure Integral（NPI）、Transient 等方法[9]。早期的Fetkovich 产量递减分析适用于定压生产，不适用于气井变产量和变井底流压的生产情况[10]。后期发展起来的Blasingame、Agarwal and Gardner、Normalized Pressure Integral（NPI）等方法，提高了拟合结果的准确性[11]，适用于气井变产变压的生产方式。重点介绍Blasingame、Agarwal-Gardner（A-G）、Normalized Pressure Integral（NPI）三种曲线拟合方法，并将其广泛应用于元坝长兴组礁滩相气藏气井的生产分析中。

1.1 Blasingame典型曲线拟合方法

Blasingame 典型曲线拟合是产量不稳定分析法中最常使用的一种方法。该方法就是将实际压力Δp和时间Δt的关系曲线、实际产量Δq（累积产量ΔQ）和时间Δt曲线与理论无因次压力pD和时间tD的关系曲线、理论无因次产量qD（累积产量QD）和时间tD曲线分别匹配[12]，与标准图版进行拟合，得到相应的有效的储层参数。它的依据是在确定的模型中实际曲线和理论曲线具有相同的形状[13]。其工作的实际过程就是用实际资料绘制Δp—Δt、Δq—Δt或ΔQ—Δt的双对数关系图，并将这个图重叠在适当的理论典型曲线图版上，平行移动进而寻找一个最好的匹配点，利用匹配点的相应数值计算参数，不同的模型有不同的形式[14]，计算公式如下。

产量积分曲线：

产量积分导数曲线：

无因次产量：

无因次时间：

1.2 Agarwal-Gardner（A-G）典型曲线拟合方法

AG分析方法是利用拟压力规整化产量（q/Δpp）、物质平衡时间和不稳定试井中的无因次参数关系，建立了产量递减分析典型曲线图版[15]。该图版曲线进一步降低了拟合结果的多解性[16]。

AGARWAL 等在建立图版时，利用下式确定了q/Δpp与qD、tca、tD的关系:

1.3 Normalized Pressure Integral（NPI）典型曲线拟合方法

NPI方法主要适用于变产量、变压力的复杂生产状况，适用范围和计算功能与Blasingame典型图版相同。该方法通过产量规整化压力的积分形式，来建立一种比较可靠的、不受数据分散影响的分析方法[17-20]。它的横坐标是物质平衡拟时间，纵坐标是产量规整化拟压力。为了辅助分析，NPI典型曲线拟合方法还增添了产量规整化拟压力积分和产量规整化拟压力积分求导两条曲线。综合分析认为，NPI 典型曲线拟合方法可应用于元坝长兴组气藏（井）储层参数的评价[21-22]。

2 实例分析

基于元坝气田所有投产气井产量、压力等生产资料，开展产量不稳定方法应用分析，其中Agarwal-Gardner、Blasingame、NPI 三种产量不稳定方法应用效果较好，成功应用于气藏储层动态参数、气井动态产能、动态储量以及水侵识别等评价工作，获得了可靠的评价结果及认识，有效指导了元坝气田高效开发。

元坝X1 井是一口水平井，测井解释I+II 类水平段长650.4 m，结合地质参数（气层厚度60 m、孔隙度4.7%、原始地层压力69.84 MPa、地层温度148.8 ℃）、流体参数（相对密度0.614、H2S 含量3.334 mol%），该井于2014年12月投产，初期配产41.74×104m3/d，初始井口油压46 MPa。该井于2017年、2018年、2020年进行了三次关井压力恢复测试。

利用元坝X1井产量、压力生产资料（图1），结合地质参数，对该井进行产量分析。首先，建立气井的基础参数表，包括储层性质、流体性质、井筒计算参数、日产数据等。其次，充分考虑井斜角、多变径的管柱模型、井筒温度模型以及多相管流的模型的基础上，开展地层压力与井底流动压力折算。然后，对气井生产数据进行质量审查，删除生产中的异常数据以及双对数曲线中的异常点。最后，采用典型图版拟合法（Blasingame、A-G、NPI 方法），将实际数据与模型理论图版进行拟合，求取相关参数，开展生产历史拟合要尽量选择数据相对平稳的阶段，要提取流动段作为初始点，避免数据发生较大跳跃的点，拟合结果见图2、3、4。

图1 元坝X1井采气曲线Fig.1 Production curves of Well-X1 in Yuanba Gas Field

图2 元坝X1井AG模版曲线拟合Fig.2 AG template curve fitting of Well-X1 in Yuanba Gas Field

2.1 储层动态参数

利用井底压力恢复数据进行试井拟合解释，将三次的解释结果对比可知：历年试井拟合双对数曲线型态总体一致（2017年、2018年与2020年），可识别出3 个流动阶段：井储表皮反映段、水平井线性流动段、2 区复合流动段，选用水平井两区径向复合模型进行解释（图5）。从历年试井解释结果（表1）对比可知，三次解释结果差异不大，2020年解释外推地层压力为46.89 MPa，储层有效渗透率为1.31×10-3μm2，综合表皮系数-6.79，复合半径为212 m。

图5 元坝X1井历年试井拟合双对数对比Fig.5 Log comparison of well test fitting of of Well-X1 in Yuanba Gas Field over the years

表1 历年试井解释结果对比Table 1 Comparison of well test interpretation results over the years

将该井的产量不稳定分析结果与试井解释结果进行对比（表2）。从对比结果可知，产量不稳定分析结果与试井解释结果所获得的储层参数基本一致，目前元坝X1井地层压力大约47 MPa左右，储层有效渗透率为1.3×10-3μm2左右。

图3 元坝X1井Blasingame模版曲线拟合Fig.3 Blasinggame template curve fitting of Well-X1 in Yuanba Gas Field

图4 元坝X1井NPI模版曲线拟合Fig.4 NPI template curve fitting of of Well-X1 in Yuanba Gas Field

表2 元坝X1井不稳定产量分析与试井分析解释结果对比Table 2 Comparison of unstable production analysis and well test analysis interpretation results of Well-X1 in Yuanba Gas Field

2.2 动态储量评价

动态储量具有时效性，元坝长兴组气藏气井生产具有“产量调整频繁、气井多次开关井、部分井生产时间较短未达到拟稳定流动”等特征，运用产量不稳定分析方法，对气井生产历史进行拟合，不断利用新增动态资料，采用多次计算、确定气井泄气半径、计算井控动态储量，获得较为可靠的计算结果。元坝X1 井利用产量不稳定分析，通过拟合曲线，计算最新动态储量为27.9×108m3。

利用该井3个实测地层压力数据点，采用压降法评价动态储量为24.64×108m3（图6）。对比两种方法，认为评价结果整体相近，误差较小，产量不稳定分析方法计算动态储量方法可信。

图6 元坝X1井压降法图版Fig.6 Pressure drop chart of Well-X1 in Yuanba Gas Field

2.3 水侵早期识别

产量不稳定分析方法利用准确的产量、压力数据，通过典型图版拟合分析，可以判别气藏的水侵程度，准确开展水侵识别，尽早采取防水措施[19-20]。

总体上可将边底水水侵—出水过程分为：正常生产段、受水体能量补充段、受水锥进而生产变差段、携液生产阶段。这四个阶段在产量不稳定分析典型曲线上表现的特征如图7所示，分别为：

图7 水侵情形Blasingame递减曲线特征Fig.7 Characteristics of Blasingame decline curve under water invasion

1）正常生产段：规整化产量曲线与某典型曲线吻合、流动物质平衡曲线为初期直线段；

2）受水体能量补充段：规整化产量曲线向右上偏离边界控制流动直线段、流动物质平衡曲线向右上偏离初期直线段；

3）受水锥进而生产变差段：规整化产量曲线向左下偏离边界控制流动直线段，未与理论曲线相交；流动物质平衡曲线向左下偏离初期直线段；

4）携液生产段：规整化产量曲线落到理论曲线下方[23]。

元坝X1 井前期配产40×104m3/d，压力下降较快（0.05 MPa/d），配产45×104m3/d，生产更稳定，油压下降速度低（0.001 MPa/d），表现为能量充足。结合该井地质特征，分析认为气井的能量补充可能是生产压差增大后引起三类储层动用，三类储层储量的补充，也可能来源于下部水体能量的补充。此时试井解释双对数曲线显示没有发生水侵。通过产量不稳定分析，Blasingame 特征曲线发生上翘，分析认为气井发生了水侵（图8）。

图8 元坝X1井Blasingame递减曲线Fig.8 Blasingame decline curve of Well-X1 in Yuanba Gas Field

3 结论

1）产量不稳定分析方法资料来源广泛、获取成本较低，是对日常生产动态数据的定量分析，且分析范围可以扩展生产过程的整个流动阶段；该方法充分运用了产量数据和井底流压数据，既适用于变产量情况也适用于变井底流压生产情况。

2）实例分析认为，元坝X1 井目前地层压力为46.89 MPa，储层有效渗透率为1.31×10-3μm2，无阻流量为140.5×104m3/d，动态储量27.9×108m3，排除该井有底水，但气井存在产水的可能性。

3）产量不稳定分析方法与试井解释结果差异不大，评价参数可靠性高。可以广泛应用于元坝长兴组气藏的开发研究中，有助于深化认识气藏的储层地质特征，解决生产中的难题，为后期气藏配产奠定基础，从而进一步指导气藏动态分析。

符号说明

pD为无因次压力；tD为无因次时间；qD为无因次产量；pP为拟压力，psi2/（mPa·s）（1 psi=6.894 76 kPa）；pi为原始地层压力，psi2/（mPa·s）；pwf为井底流动压力，psi2/（mPa·s）；ppi为以拟压力形式表示的原始地层压力，psi2/（mPa·s）；ppwf为以拟压力形式表示的井底流动压力，psi2/（mPa·s）；K为储层渗透率，10-3μm2；h为储层有效厚度，ft（1 ft=0.304 8 m）；T为储层温度，°F，℃=59（°F-32）；qi为初始产量量；q为任意时刻产量，MMcf（1 MMcf=2.831 7×104m3）；t为时间，d；φ为孔隙度，小数；μi、μ分别为对应压力pi和p时气体黏度，mPa·s；cti为对应压力pi时的气体压缩系数，1/psi；re为气井泄流半径，ft；tca为物质平衡拟时间，d。