坪北油田致密油藏产量影响因素及预测方法

2022-05-25胡心玲王建潘琳

新疆石油地质 2022年3期

胡心玲，王建，潘琳

（1.中国石化江汉油田分公司勘探开发研究院，武汉 430223；2.中国地质大学（武汉）资源学院石油工程系，武汉 430074）

自2014 年国际油价长期低位运行以来，世界各大石油公司对油田新老区调整方案的决策部署越来越谨慎，对方案中油井合理产量预测的准确性要求也越来越高，准确预测初期产量成为油井经济评价研究中最重要的一个环节。因此，有必要对合理产量预测的方法开展深入细致的研究，对于储集层品质相对较差的致密油藏而言，尤其如此。

致密油藏储集层具有较强的应力敏感性和非均质性，油藏渗流规律复杂，存在启动压力梯度，开发时需配套措施才能获得一定的产量，相比常规油藏开发投入的成本更多，开发的难度和风险更大，准确预测产量重要性也显得更加突出。

致密油藏由于其低孔特低渗的基本特征，油井仅依靠基质渗流，泄油半径较小，产能低，因此开发上往往需要通过储集层压裂改造，利用人造裂缝扩大泄油半径，实现裂缝管流和基质渗流的双重力学作用，从而达到提高产量的目的[1]。渗流机理的复杂化导致基于基质渗流力学条件下的经典油藏理论在致密油藏的研究中不适用。与常规油藏相比，提高该类型油藏初期产量预测的准确性，存在3 方面的困难：一是该类型油藏原始含油饱和度低，在成藏阶段受上覆地层强压实作用影响，基质孔隙喉道较小而孔喉比较大，同时岩石润湿性表现出强亲水特征，原油充注过程中需克服较大的毛细管阻力，在油气充注压力较低的情况下极易导致充注不充分，油藏原始含油饱和度偏低，束缚水饱和度较高[2]；二是改造规模的差异导致产能的差异，不同类型储集层在不同的压裂规模下，产量存在较大的差异；三是水驱油开发规律复杂，老油田开发历史时间长，开发过程中受到天然裂缝和压裂裂缝的双重影响，地下流场发生较大变化，剩余油分布极其复杂，同区块不同区域油井初期产量差异大。因此，准确的产量预测应当充分考虑油藏地质、开发现状和配套工程工艺的影响。

致密油藏矿场上常用的初期产量预测方法主要为类比法，包含产量归一法和采油强度法2 种[3]形式，通过与周围邻井进行地质参数对比，优选多口类比井，求取对应的算数平均值，以期减小误差。但这2 种基于类比的方法，在合理类比对象的选择上存在较大不确定性，从而导致类比结果出现差异，因此在预测工作中存在着较大误差。

近年来，围绕着如何准确预测初期产量，国内外学者和专家均开展过大量研究。部分学者利用油藏数值模拟方法开展相关分析[4-5]，但其准确性依赖于高质量的历史拟合和精准的地质建模，往往需要大量的时间和工作量；另一些学者尝试通过BP 神经网络[6-9]或类似机器学习[10-11]的方法来实现油井产量的动态预测；还有一些学者在灰色预测模型[12-14]发展的基础上，利用灰色理论开展产量预测新方法[15-20]的研究；在BP神经网络的基础上发展出的小波神经网络和长短期记忆神经网络[21-22]等方法也是一部分学者研究的范畴。总体看来，随着计算机科学及大数据的发展，油田开发数据越来越丰富和全面，采用数学方法解决油藏合理产量预测的问题成为了一个新的研究方向。

本文将传统地质油藏研究与数学方法相结合，在单因素定性产量影响因素分析的基础上，采用灰色理论以及多元回归的方式，明确影响致密油藏产量的主控因素，建立以坪北油田为例的致密油藏初期产量预测经验公式，解决传统矿场方法应用于该类型油藏预测精度较差的问题，供同类型油藏乃至于其他类型油藏初期产量的预测借鉴。

1 坪北油田致密油藏特征

1.1 地质特征

坪北油田位于鄂尔多斯盆地东部陕北斜坡坪桥鼻褶带（图1），含油层系为延长组长4+5 和长6 油层组，属安塞三角洲沉积体系，主要发育三角洲前缘水下分流河道沉积微相，砂岩大面积分布，储集层主要岩石类型为长石石英砂岩，储集层中部埋深1 400 m，油藏原始地层压力8.7 MPa，地层压力系数0.64，受到上覆地层压力作用，原生孔隙大量收缩[23]，平均孔隙度10.7%，平均渗透率1.2 mD，为典型的致密油藏。储集层基质致密，但粒间溶孔发育，局部区域天然裂缝发育，整体具有一定的渗透能力。

1.2 开发特征

由于研究区内断层欠发育，同时储集层平面连片性好，纵向上砂岩厚度大，坪北油田采用面积切割行列式井网进行直井注水开发，油井均压裂投产，水井不压裂投注。受到原始含油饱和度较低以及后期压裂人工缝网的影响，新投井压裂液返排后表现出了开井后油水同出，初始含水率为20%～40%。同时随着油藏开发的不断深入，剩余油分布逐渐复杂，老区部分调整井也以挖潜中低水淹层位为主要目的，新投井初期含水率更高，开发历程的复杂导致产量预测工作的难度也逐年加大。

2 初期产量预测

2.1 研究思路

以经典的基质渗流理论为指导，利用油藏现有的生产数据，充分考虑影响致密油藏初期产量的多种因素，以灰色理论分析及非线性多元回归[24-27]为手段，建立一套符合致密油藏地质开发特征的经验公式。

目前常用的由经典达西公式演变的平面径向流产量公式如下：

（1）式中油井产液量与渗透率、有效厚度、生产压差、泄油半径等呈正相关，与原油黏度、井眼半径等呈负相关。受此认识启发，同时考虑致密油藏需要压裂投产的实际情况，分别对影响初期产量的地质、开发以及工程因素开展分析，基于各因素对产量的动力或阻力影响大小，优选出合适的参数进行表征，从而可以利用数学方法推导出合理产量预测的数学模型。

2.2 产量影响因素分析

优选近年来坪北油田32 口生产时间长、未进行重大措施调整且生产稳定的油井为研究对象，分别从定性和定量2个方面开展产量影响因素分析。

2.2.1 定性单因素分析

考虑因素应具有全面性和可预测性，同时不脱离矿场生产实际，在充分调研的基础上选择了地质、开发和工程上共11 个互不影响且正交的参数开展分析。其中地质因素包括储集层物性、原始含油性和储集层厚度3 个方面，优选的参数为孔隙度、渗透率、含油饱和度和储集层有效厚度4 个；开发因素包括储量动用程度、地层能量保持状况和剩余油富集程度3 个方面，优选参数为射开层厚度、投产初期动液面和投产初期含水率3 个；工程因素包括压裂改造规模和生产工作制度2 个方面，优选参数为压裂加砂量、加砂强度、泵效和冲次4 个。需要指出的是，常规油藏影响产量的重点地质参数为原油黏度，由于在坪北油田基本无差异，所以本文不予考虑；同时，地层能量保持状况采用动液面参数来表征，剩余油富集程度对产量的影响用投产初期含水率来表征。工作制度方面，坪北油田油井冲程基本为1.5 m，无统计差异性，本文也不予考虑。

首先全面统计32口老井上述的11个因素（表1），然后建立各参数与油井初期产量之间的数学关系，从散点分布形态确定指数拟合关系为最优，以相关系数大小来判断各因素与初期产量之间的单向相关性（表2），相关系数越大，对产量的影响越大。从定性分析来看，影响因素总体排序：冲次＞射开层厚度＞压裂加砂量＞储集层有效厚度＞加砂强度＞渗透率＞含油饱和度＞投产初期含水率＞投产初期动液面＞孔隙度＞泵效。

表1 坪北油田老井地质油藏工程参数统计Table 1.Statistics of geological-reservoir engineering parameters of existing wells in Pingbei oilfield

表2 坪北油田地质油藏工程单因素与初期产量相关系数Table 2.Correlation coefficient between single factors of geological-reservoir engineering and initial production in Pingbei oilfield

地质因素方面，储集层基质的渗流能力和原始储油能力是决定致密油藏油井产量的主要内在因素。孔隙度决定储集层中流体可容纳空间大小，渗透率则决定储集层的流动能力及泄油半径的大小，含油饱和度与储集层产油能力密切正相关，储集层厚度又决定了单井的总体储油量。由坪北油田初期产量与地质因素相关关系（图2）可知，初期产量与各地质因素之间呈正相关，但单因素的相关性都比较差，对比而言，初期产量与储集层有效厚度相关性最好，相关系数为0.273，其次是渗透率、含油饱和度和孔隙度。这与传统致密油产量影响的地质因素认识[28]相符，对于致密油藏有效开发而言，储集层有效厚度是关键，而渗透率相对孔隙度，更能表征储集层可流动能力的大小。

开发因素方面，实际动用储量、地层能量以及剩余油是决定致密油藏油井产能的主要因素。射开层厚度在致密油藏开发中决定了储集层纵向动用程度；投产初期动液面可直观反映地层能量水平，决定了油井出液能力；投产初期含水率则反映油井周缘当前剩余油分布，是评价新投油井是否水淹的重要参数。由初期产量与开发因素相关关系（图3）可以看出，射开层厚度越大，投产初期动液面越高，含水率越低，则初期产量越大。其中初期产量与射开层厚度的相关性最好，相关系数为0.300。

工程因素方面，压裂效果和工作制度是决定致密油藏油井产能的主要因素。合理的压裂加砂量能够最大程度地建立人工裂缝系统，提高原油流入井筒的能力，避免水窜；合适的冲程冲次，能够保持抽油机泵效和提高机采效率。从初期产量与工程因素相关关系（图4）可以看出，初期产量与各工程因素均呈正相关关系，但与冲次和压裂加砂量的相关性更好。

2.2.2 定量影响因素分析

定性单因素分析结果表明，初始产量与各因素相关性不一，差别较大。为进一步定量明确各因素影响大小，研究中应用灰色关联分析法对11 个因素进行归类分析，计算各参数与初期产量的关联值，从而明确主控因素。

灰色关联度分析是对灰色过程进行分析的一种动态研究，是基于数据分析从而开展系统分析、建模、决策和控制的技术方法，其目的是明确各因素对主参数的不确定性关联。研究中以初期产量为参考序列，即因变量；11 个因素为比较序列，即自变量。首先，为避免比较序列和参考序列的单位不统一导致无法对比，对以上初期产量和11 个因素进行数据无量纲化处理，本文采用标准化处理方法，即将对比矩阵中每一列参数的最大数取为1，该列其他数值以该数值为基准进行变换。如初始产量列以8 井的数值为标准进行变换，孔隙度列以15井为标准变换（表3）。

设无量纲化的初期产量及其对应11 个因素的比较序列分别为：

详细参数如表3。

表3 坪北油田初期产量影响因素无量纲化统计Table 3.Dimensionless statistics of the factors influencing the initial production in Pingbei oilfield

其次逐个计算待评价的11 个比较序列与参考序列对应元素的绝对差值，即各影响因素与参考序列的比较参数：

继而建立Δi(t)矩阵，分别确定比较序列和参考序列影响因素的最小最大值min(i)、max(i)、minΔi(t)、maxΔi(t)。

各影响因素的单井关联系数为：

运用（5）式分别计算初始产量与各单井各因素的关联系数，在建立矩阵的基础上，采用算数平均的方式，分别计算单个影响因素的关联系数平均值，以此参数大小反映各参数与初期产量的关联关系，矩阵计算如表4。

表4 坪北油田初期产量影响因素灰色分析法关联系数Table 4.Correlation coefficients of grey analysis method for factors influencing initial production in Pingbei oilfield

可以看出，射开层厚度与初期产量关联性最强，关联系数达到0.77，说明对于致密油藏而言，实际储量的纵向动用程度对产量的影响最为关键，其次为压裂加砂量，达到0.73，说明压裂效果对于致密油藏产量具有较大的影响。地质因素中，表征储集层物性参数方面，相比孔隙度，渗透率与初期产量关联性更强，其次为储集层有效厚度；工程因素中，表征压裂效果方面，压裂加砂量比加砂强度更能反映与初期产量的关联，表征工作制度方面，泵效比冲次更佳。因此，可以确定影响坪北油田致密油藏初期产量的主控因素为：渗透率、含油饱和度、储集层有效厚度、射开层厚度、投产初期动液面、投产初期含水率、压裂加砂量和泵效8个。

3 产量预测公式及应用

3.1 产量预测公式建立

利用灰色关联分析结果，选择关联性较强的8 个参数作为自变量，进行产量预测。为规避量纲不统一，同时又能有效体现不同参数的数学权重，研究中结合油藏地质实际，尝试对部分参数进行不同的数学处理，如将含油饱和度参数进行指数放大，同时对投产初期动液面和压裂加砂量参数进行对数缩小，参考国内外学者关于多参数多元回归的研究方法，分别建立类线性[29-30]叠加法组合和非线性[31-32]叠加法组合2种基本数学模型：

将初期产量作为因变量，将数学变换后的影响因素作为自变量，对32 组单井数据以此进行数学迭代运算。多元线性及非线性拟合回归分析方法均类似，当获得残差为最小值时，结束迭代计算，确定引入常数的数值。该过程通过SPSS 软件即可实现，拟合出初期产量回归模型如下2种：

2 种模型均能体现不同因素对初期产量的影响，但考虑油田开发工作的复杂性以及地质、开发和工程参数的一体化关系，简单的数学叠加模型不符合常规地质认识，因此，推荐用非线性叠加法的（9）式进行初期产量预测。

3.2 矿场实践验证

利用该产量模型对近年来新投油井开展初期产量预测（表5），总体来看，各单井预测结果与实际值相对误差较小，整体平均相对误差为14.4%，说明该模型在坪北油田致密油藏具有较好的实用性。但不可否认的是，部分井预测结果与实际值误差较大，主要与参与拟合的部分参数需要预测但预测的准确性难以把握有关。一般而言，地质参数可由区域地质规律进行相对准确的预测，工程参数可由工程部门直接提供，相比来说，开发参数的不确定性使预测难度更大，如新井19，预测投产后初始含水率为42%，实际含水率达到63%，导致预测初期产量超过了实际初期产量。