低渗透油藏注CO2驱提高采收率预测方法

2022-04-27王维波姚振杰

能源与环保 2022年4期

赵洋，刘凯，王维波，姚振杰

(陕西延长石油(集团)有限责任公司研究院，陕西西安 710061)

低渗透油气开发是我国油田开发主要对象，低渗透油藏储量占全国已探明地质储量的2/3，但在目前的经济技术条件下，其动用程度较低[1-3]。该类油藏通常具有“三低”特点，即低丰度、低压、低产，同时该类油藏储层物性差，油层孔隙度低，流体渗透能力较差，非均质性强，其有效开发难度较大[4-6]。低渗透油藏开发特征主要表现为油井自然产能低，投产后产量递减快，低产井多；油层受岩性控制，水动力联系差，自然能量补给不足，一次采收率很低；采油速度低，依靠天然能量开采，采油速度在1%以下，注水开发，采油速度在1%左右。国内外低渗透油藏开发目前已取得经济效益的主要有注水保持地层能量、压力改造油层以及注气等方法[7-9]。

低渗透油藏在注水开发过程中常表现出注水压力高、油井产量递减快、地层压力保持困难等问题[10]。由于低渗透油藏水驱采收率较低，注气成为低渗透油田开发探索的方向。与其他气体(天然气、烟道气、氮气)相比，相同条件下，CO2具有注入能力强、膨胀系数大、最小混相压力低，驱油成本低，可回收利用，与原油混溶性好等优点，可在油田注水开发基础上提高采收率(EOR)为5%～10%，提高采收率潜力巨大[11-13]。从国内外研究来看，CO2具有极强的渗透性，容易进入微小孔隙，处于超临界状态时，CO2密度接近液体，黏度接近气体，扩散系数为液体的100倍，具有较大的溶解力，CO2与流体之间发生扩散、传质作用，消除界面张力，减少毛管力对油气的圈闭。利用其降黏、膨胀、溶解气驱等机理驱替原油进而提高原油采收率[14-15]。矿场实践表明，与水驱相比，注CO2驱油适用性较好，CO2吸气指数可提高5倍、启动压力降低50%，大幅提高了注入能力，有效解决了低渗透油藏水驱开发存在的“注不进、采不出、采油速度低、采收率低”等难题[16-18]。目前国内外CO2驱油技术已日渐成熟，该技术领域相关研究越来越多[19]。逐步形成了CO2驱精细地质描述技术、CO2驱油藏筛选评价方法、油藏注采优化设计技术、有效井网模式优化技术、全过程实时跟踪及调整技术等CO2驱油藏工程技术[20]。气驱过程复杂性使人们对其生产动态的认识一直处于经验阶段，具有明确物理意义的CO2驱采收率预测油藏工程方法尚未见报道，而采收率作为衡量油田开发水平高低的一个指标，极为重要[21]。目前气驱开采收率预测主要靠室内实验和数值模拟等手段，但是这些方法都耗时耗力。工程上常利用水驱特征曲线方法预测CO2驱动态指标，但水驱和CO2驱在驱油机理、开发动态特征等方面存在明显差异，导致预测结果不准确[22]。作为油田多种计划和方案的龙头，油藏开发方案的得失对油田经济影响很大。针对这些问题，本文根据油藏工程基本原理建立气驱采收率计算方法，建立气驱提高采收率增幅图版，形成了低渗透油藏注CO2驱提高采收率指标预测方法。

1 提高采收率油藏工程方法

为增加注气方案可靠性，从油藏工程基本理论出发，根据波及系数以及驱油效率关系，同时根据采油速度、递减率关系推导出气驱产量变化规律；提出气驱增产比及其工程计算方法。

1.1 气驱增产比

基于王高峰等人提出的气驱增产比，其计算方法如下[23]：

(1)

而注CO2驱提高采收率为油藏采收率与水驱采收率之差:

ΔRg=(Fgw-1)(Reu-Re0)

(2)

式中，Fgw为低渗透油藏气驱增产比；Qog为某时间气驱产量水平；Qow为同期的水驱产量水平；R1为气水初始驱油效率之比；R2为转气驱时可采储量采出程度；EDgi为油藏未动用时驱油效率；EDwi为水的初始驱油效率；Re0为转驱时采出程度；Reu为经验水驱采收率；ΔRg为气驱采收率增幅。

1.2 气驱提高采收率幅度

根据全国储委油气专委，气驱提高采收率幅度:

(3)

将式(3)代入式(2)得：

(4)

式中，K为平均渗透率;μ0为地层原油黏度。

根据式(4)绘制气驱提高采收率增幅图版。某区块水驱采收率20%，转驱时采出程度7.0%，剩余采出程度13%。若实施非混相驱且气驱增产倍数1.3，则CO2驱提高采收率4.8%；若实施混相气驱增产倍数1.7，则CO2驱提高采收率9.1%。这些结果比较符合中国低渗透油藏注气提高采收率的实际情况。

低渗透油藏气驱提高采收率增幅查询图版如图1、表1所示。

图1 低渗透油藏气驱提高采收率增幅查询图版Fig.1 EOR increase query chart for gas flooding in low permeability reservoir

从图1和表1中可以看出，以CO2提高采收率12%为目标，气驱增产倍数为1.5时，很难实现12%的提高采收率目标；气驱增产倍数为1.7时，转驱时的剩余采出程度需要高于16%，才能实现12%的提高采收率目标；气驱增产倍数为1.9时，转驱时的剩余采出程度需要高于13%才能实现12%的提高采收率目标。

2 现场应用

选取吴起白豹吴26-75区块进行注CO2矿场应用。

2.1 研究区概况

白豹油区吴26-75井区地处吴起油田袁坨子油区。主要含油层位为三叠系延长组长91油层，平均埋藏深度2 200～2 350 m，平均孔隙度8%，平均渗透率0.367×10-3μm2。该井区延长组长9储集层岩性为层状砂岩，油藏成因主要受砂体展布和岩性因素控制。

2.2 储量计算

容积法的计算公式为：

N=100×A×φ×H×Soi×ρo/Boi

(5)

式中，A为油藏含油面积；ρo为原油密度；φ为孔隙度；Boi为原始地层体积系数；Soi为原始地层油平均油饱和度；H为地层平均有效厚度；N为地质储量。

吴26-75井区长9为构造—岩性油藏，考虑油层边界条件，分区块分层系圈定含油面积。有效厚度以等值线为间隔，根据岩芯物性分析资料及测井解释结论，对各砂体单元分别求取孔隙度，以此作为储量计算孔隙度的依据。其他储量计算参数依据资料取值，长9地面原油密度取0.841 g/cm3；地层原油体积系数取值1.122。将上述参数代入公式计算，储量计算结果见表2。

表2 吴26-75井区储量计算Tab.2 Wu 26-75 well reserves calculation

吴起白豹吴26-75区块CO2驱气和水初始驱油效率比R1=1.313，转气驱时可采储量采出程度R2=0.202，气驱增产比Fgw=1.39，根据式(4)计算吴起白豹吴26-75区块CO2驱油20年可提高采收率8.12%。

3 数值模拟研究

3.1 构造模型

该区由于构造特征简单，没有断层，构造模型主要依靠井点资料和电测解释成果，此次所建构造模型采用了10 m×10 m×1 m的网格。吴26-75井区三维构造模型如图2所示，与地质分析后编制的油层组顶部构造图对比可以看出，建立的构造模型能够反映区块构造特征。

图2 吴26-75井区三维层面构造模型Fig.2 Wu 26-75 well three-dimensional plane structure model

吴26-75井区三维构造模型，地层由上到下，其构造特点具有较好的继承性，表现为东高、西低的宽缓斜坡状构造特征。构造的高、低幅度差为±60 m。地层整体呈南北走向，地层坡度相对平缓。

3.2 沉积相模型

采用硬信息(矢量化砂体平面图和砂地比)作为约束条件，对吴26-75井区三角洲前缘储层地质模式(定性模式和定量模式)进行约束，建立泥岩、砂岩2种岩相的模型(图3)。沉积相模型包为河道砂，主河道由北向南延伸，逐渐分叉并互相汇聚。长91期整体沉积作用增强，河道砂体规模较大。

3.3 属性模型的建立

根据变差函数的基本原理，计算实验变差函数，并加以拟合，确定各小层每一种微相的结构分析参数。在相控孔隙度变差函数分析的基础上，根据数字化孔隙度数据，建立了研究区块孔隙度模型。由于孔隙度和渗透率具有一定的相关性，因此渗透率的长轴方位与孔隙度以及微相的展布方向是一致的，各小层均如此。另外，由于渗透率的影响因素比较多，其变化剧烈程度比孔隙度大，因此相同微相、相同层位的孔隙度的变程要略大于渗透率的变程，即孔隙度的空间连续性要好一些。吴26-75井区三维孔隙度模型、渗透率模型如图4所示。

图3 吴26-75井区三维岩相模型Fig.3 Wu 26-75 well three-dimensional lithofacies model

图4 吴26-75井区三维孔隙度模型、渗透率模型Fig.4 Wu 26-75 well three-dimensional porosity model and permeability model

由图4可知，位于主砂体带的孔隙度最好，向边部孔隙度变差。从渗透率模型可以看出，位于主砂体带的渗透率最好，向边部渗透率变差。

3.4 油水分布模型的建立

根据含水饱和度变差函数分析，建立了开发区块含水饱和度模型，如图5所示。该油藏受构造和岩性控制，属于岩性油藏。针对油水分异差的问题，饱和度建模中，引入垂向分布趋势，模型在忠实于井点数据的同时并受趋势的约束。

3.5 油藏及流体相态拟合

为改善对气藏流体性质的预测精度，在不影响模拟结果的前提下，按组分性质相近的原则，将井流物组分进行了7个拟组分划分，PVT拟合曲线如图6所示。利用PVTI软件，通过调整每个组分的十几个组分临界状态参数，对恒组分膨胀实验数据进行反复试算，拟合不同压力下相对体积、液体密度以及液体黏度，拟合精度控制在5%以内，精度较高，可以满足后续组分模拟的要求。

图5 吴26-75井区三维含水饱和度模型Fig.5 Wu 26-75 well three-dimensional water saturation model

图6 PVT拟合曲线Fig.6 PVT fitting curve

在流体相态拟合的基础上，能准确描述油藏流体性质的各组分临界状态特征参数(表3、图7)。

表3 组分临界状态特征参数Tab.3 Component critical state characteristic parameters

图7 原油体系相图Fig.7 Phase diagram of crude oil system

3.6 储量拟合

对于常规油藏，在采用定油量生产制度后，一般情况下不需调整多少参数采油量都能得到较快拟合。但对于目标长9油藏这种低孔低渗且只有实施大型压裂措施后才能见经济产能的油田，则必须对地质模型作较大的调整后，产量才能得到较好的拟合。在地质建模和流体相态拟合的基础上，建立全区模型，并对整个油藏储量进行拟合(表4)，比对实际各小层地质情况以及地质建模，最终得到了较高的储量拟合结果。

表4 全区储量拟合Tab.4 Reserves fitting table of the whole region

3.7 生产历史拟合

为保证拟合效率，提高模型计算速度，采用黑油模型进行水驱开发历史拟合。在区块整体模型的基础上，完成了区块生产历史拟合(图8)。从拟合结果看，区块整体拟合效果较好，液、油、含水拟合趋势符合比较好。单井拟合部分大产量主力井拟合效果较好，一些产量较差，措施多的单井，拟合效果稍差。总体上看，生产历史拟合生产趋势基本与实际一致，拟合精度能够满足后续方案要求。

历史拟合模型采用定液生产，区块产液基本稳定，误差3.4%，区块产油误差1.89%，由于区块实际含水受个别单井影响，跳跃性大，区块含水拟合稍差，但整体趋势仍较符合，单井拟合产油误差小于10%的井20口，拟合符合率约70%。模型能真实反映油藏开发历史，可满足后续方案预测需要。

3.8 吴26-75井区CO2驱油开发预测

吴26-75井区目前平均地层压力13.7 MPa，本次模拟设置有2个井组井口CO2注气速度20、30、40 t/d。并设置注入井井底注入压力不超过35 MPa，生产井井底流压不低于混相压力18.52 MPa。通过数值模拟软件计算，预测区块CO2注气速度20、30、40 t/d的情况下，20年可累计增油20.56 万、22.48 万、24.13 万m3，可分别提高采收率7.82%、8.55%、9.18%。区块20年CO2驱生产预测如图9所示，区块20年CO2驱生产预测见表5。