煤层气井产能可控影响因素定量化研究

2021-11-23段宝江王文升李亚林尹彦君任宜伟

承德石油高等专科学校学报 2021年5期

段宝江，王文升，李亚林，尹彦君，任宜伟

(1.中海油能源发展股份有限公司工程技术分公司，天津 300457；2.中国石油大学(北京) 石油工程学院，北京 102249)

煤层气井产能受多种因素的影响，如地质因素、工程因素和管理因素等[1-4]，其中工程因素、管理因素是基于地质因素基础上的人为因素，属于可控因素，而地质因素是影响煤层气井产能的内在因素，属于不可控因素，但地质因素中的部分因素如储层渗透率等可通过工程因素改造。目前一方面不同学者主要针对地质因素这一不可控因素对煤层气主控因素分析进行分析，而对工程因素和管理因素等可控因素的主控因素分析较少。另一方法不同学者主控因素分析方法也各不相同，主要以统计、对比、数值模拟等手段描述因素与产能的关系，尚未形成定量化并结合实际生产数据的研究方法。本文拟针对可控因素，运用数学建模方法，结合X区块实际生产数据，建立在可控因素分析基础上，定量分析煤层气井产能主控因素。

1 煤层气产能影响因素统计

多年来国内外煤层气研究工作者已从多方面研究了影响煤层气井产能因素，包括煤厚、含气量、解吸条件、渗透率、水文地质、构造条件、压裂效果、排采参数等。对这些因素进行分类统计，主要包括四个方面：地质因素、钻完井因素、储层改造因素、排采因素。

1.1 地质因素

通过调研文献总结[5-9]，影响煤层气产能地质因素主要包括煤储层厚度、渗透性、孔隙度、外生裂隙、割理、微裂隙、粘土矿物含量、类型等储层特征；温度、压力、含气量、水动力条件、地质构造、应力状态、煤层顶底板岩性、高度和厚度等储集状态；煤岩类型、煤体结构、煤层厚度、显微组分组成、变质程度、灰分等煤岩特征。地质因素是影响煤层气开发的前提和首要因素，但由于这些因素都是不可控因素，不确定因素多，本文对此不做过多研究，而重点研究人为可控因素。

1.2 钻完井因素

在钻井工程方面，煤层气井身结构、煤层井径、建井周期、机械钻速、钻井液性能等[10-12]影响着煤层气的产能。这些因素主要通过钻井压力产生压敏效应以及钻井液对井筒附近煤储层伤害程度影响着煤层气井后续的生产。

煤层气井采用的完井方式(洞穴完井、裸眼完井、套管完井、射孔完井)，射孔完井深度、层位等对煤层气产能也有一定的影响。因此要采用合理的完井方式，优化射孔工艺，增大煤层气产能。

1.3 储层改造因素

煤层气储层改造能改善原始储层物性和渗流特征，进而影响煤层气开发效果，水力压裂是煤层气井一项重要的增产工艺措施，也是最主要的煤储层改造技术，由于我国煤储层渗透率普遍较低，生产前一般采用水力压裂强化改造。水力压裂工艺主要指压裂施工过程中，压裂液及压裂砂注入量、压裂液排量、压裂液砂比、泵压、支撑剂和压裂液选择等[13-15]压裂施工参数设定，压裂效果也多取决于这些施工参数。

1.4 排采因素

对于排采因素，非连续性排采、排采强度过大及井底流压降低过快等因素是影响煤层气井排采效果的主要工程因素[16-19]，应合理控制，主要包括见气时间、见气套压、见气累排水量、排水速度、排量、关井时间、关井次数等具体参数。

因此，排采中选择合理的排采设备，控制排采速度，优化合采层位，并防止出现排采伤害(压敏、速敏、贾敏)，实现精细化排采，最大化增加产能。

基于以上调研成果，结合X区块实际生产数据，从钻完井(建井周期、完井井深、射孔厚度、煤层井径、机械钻速、钻井液粘度、钻压)、储层改造(前置液量、携砂液量、顶替液量、总液量、砂量、砂比、油压、压裂排量)、排采(见气时间、见气套压、排水速率、见气前累产水量、排采排量、关井时间、关井次数)三个方面22个可控因素中选出影响煤层气产能的主控因素。

2 产能可控因素筛选

在分析主控因素之前，首先需从这22个可控因素中筛选出与煤层气产能相关性较大的因素，剔除相关性较低的因素。由于不同因素与煤层气产能之间关系存在线性和非线性两种可能，因此本文综合应用了Pearson相关性和灰色关联度分析两种方法分析X区块49口井不同因素与煤层气井平均日产气量相关性大小进行筛选。

2.1 Pearson相关性分析

应用Pearson相关性分析是一种统计学方法，可以定量衡量变量之间的线性相关性大小。Pearson相关性分析主要步骤如下：

设X=(X1,X2,…,Xn)，Y=(Y1,Y2,…,Yn)分别为来自X和Y的两个样本，则样本相关系数为：

(1)

结果如下：

从图1中可以看出，Pearson相关系数大于0.2的影响因素分别为关井时间、见气时间、携砂液量、前置液量、完井井深、钻井液粘度、机械钻速、建井周期、见气套压、排水速度。因此，初步选定这10个因素进行主控分析。

2.2 灰色关联度分析

灰色关联度分析方法，即根据因素之间发展态势的相似或相异程度来衡量因素间关联的程度，它揭示了事物动态关联的特征与程度，可以定量评价两个变量间非线性相关性大小。主要步骤如下：

(1)确定母序列和子序列及其参数

根据研究目的选取母序列X0(k)。(即累产气指数)和子序列Xi(k)(即包含钻井、固井、压裂和排采的各影响因素)，Xi(k)={Xi(1)，Xi(2)…，Xi(n)}。

(2)数值预处理

即对所选取序列的原始数据进行标准化、正规化、均值化或其它方法处理.

(3)计算序列之间的关联系数εi

(2)

式中：|Δi(k)=X0(k)-Xi(k)|；Δmin=miniminkΔi(k)；Δmax=maximaxkΔi(k)；εi(k)为曲线Xi与曲线X0在第k点的关联系数；ρ为分辨系数，是0～1之间的任意值，一般多取0.5、0.6、0.7；Δi(k)为曲线Xi与曲线X0在第k点的绝对值；Δmin为两级最小差，即在Xi曲线上找到与X0曲线各对应点最小差[minkΔi(k)]的基础上，再按i=1，2，…，m找出的所有曲线中的最小差；Δmax为两级最大差，其意思与Δmin相似。

(4)计算各序列之间的关联度γ

(3)

应用MATLAB软件编程计算，结果如下：

从图2中可以看出，灰色关联度大于0.6的影响因素除了排采排量、射孔厚度、和压裂排量外，其余因素基本一致，因此将排采排量、射孔厚度、和压裂排量这三个因素也筛选出来。最终结合Pearson相关性和灰色关联度两种方法得出的结果，最终筛选出13个因素，包括钻完井因素中的建井周期、完井井深、钻井液粘度、机械钻速、射孔厚度，储层改造因素中的前置液量、携砂液量、压裂排量，排采因素中的见气时间、见气套压、排采速度、排采排量、关井次数，并从这些因素中去分析产能主控因素。