成熟探区相控油藏储集体精细表征与产能劈分

2022-07-21鲍志东李忠诚魏兆胜王振军封从军周新茂臧东升李泉泉

中国石油勘探 2022年3期

鲍志东李忠诚陈栗吴凡牛博魏兆胜王振军封从军周新茂张莉臧东升李泉泉刘锐万谱李磊

（ 1中国石油大学（北京）油气资源与探测国家重点实验室；2中国石油大学（北京）地球科学学院；3中国石油吉林油田公司；4西北大学地质学系；5中国石油勘探开发研究院；6长江大学地球科学学院）

0 引言

在中国东部的油气成熟探区，油田大多已经进入高含水开发阶段，普遍存在采出程度较高、剩余油较分散等现象[1-2]。传统的石油地质研究已难以满足油田开发生产的需求，急需探索更精细的相控油藏储集体精细表征与产能劈分技术，进而推动三维建模、流动单元及开发调剖的精细化发展[3-8]。

中国大部分油气田储集体为陆相碎屑岩，在这些碎屑岩中，河流相和三角洲相储量占比超过总储量的2/3。因此，河流—三角洲相储层是中国油气挖潜的主力标的[9]。本文以中国东部典型油气成熟探区的油田为例，解剖河流—三角洲相储集体的单砂体及内部构型，探索储层的精细三维表征与产能劈分技术，支撑油田开发后期的调剖及挖潜工作。

1 储集体精细表征

储集体的精细表征，对于曲流河相储层，需要区分曲流河内的点坝与废弃河道；对于三角洲相储层，则需先行对单期分流河道及水下分流河道等储集体进行识别[10-12]。

1.1 单砂体级次的平面分布

平面上，单砂体级次的砂体组合在不同沉积环境具有不同的样式。总体上，曲流河单砂体以高弯度废弃河道切割连续点坝为主要特征；三角洲平原亚相的单砂体与曲流河的类似，三角洲前缘亚相单砂体则以水下分流河道向前不断分叉为主要形态。

1.1.1 曲流河单砂体平面分布

点坝及少量废弃河道是曲流河相储集体的重要储集单元。研究表明，曲流河的单砂体分布，随着可容纳空间的减小及相应的自沉积旋回演化，可分为点状、窄带状、宽带状、鳞片状等不同分布形式(图1)[13]，也可分为简单条带状和复杂连片状两种。简单条带状沉积一般呈点状—窄带状，由较顺直的河道侧向加积形成，其在平面上主要围绕废弃河道、点坝大曲率摆动，而其中废弃河道按照其分布模式可分为串沟型(C形)、颈切型（O形）、决口改道型（S形）3种类型[14]。复杂连片状沉积一般呈宽带状—鳞片状，表明曲流河河道经过多期演化，已被严重复杂化，废弃河道主要呈弯月形牛轭湖状间断分布，连续的废弃河道难以识别。

图1 曲流河点坝分布形式演化图[13]Fig.1 Distribution and evolution of point bar in meandering river system [13]

1.1.2 浅水三角洲单砂体平面分布

松辽盆地、渤海湾盆地、鄂尔多斯盆地等多发育浅水三角洲沉积[15-20]。本文以松辽盆地南部的浅水三角洲储集体为对象开展研究。张昌民等基于现代沉积，将浅水湖盆三角洲划分为两种类型[21]。第一种为分流河道型浅水三角洲，其主体骨架呈明显的枝杈状，三角洲呈现窄条状特征，不发育广阔的三角洲平原亚相；第二种为分流沙坝型浅水三角洲，其单砂体中的分流沙坝是主要的储集砂体，主要呈现朵状、坨状，这种类型的三角洲其前缘亚相不甚发育。上述两种三角洲构成了浅水三角洲类型的主体。朱筱敏等研究发现，分流河道型三角洲更易形成于干旱环境中，在湿润气候下则会形成分流沙坝型浅水三角洲[22]。

吕晓光等于2003年对大庆油田三角洲前缘亚相席状砂的几何形态和内部结构进行了较精细的解剖，把前缘亚相储集体骨架结构分为5种类型，建立了前缘亚相带7种类型砂体的地质模型[23]。“十二五”期间，以大庆油田为依托，周新茂等开展了基于三角洲分流河道微相的砂体精细刻画工作，将三角洲水下分流河道分为复合型分流河道、宽带状分流河道、交织状分流河道、分叉枝状分流河道、干枝状分流河道、窄条带连续分流河道、断续孤立型分流河道7种类型，并详述了各种分流河道的平面展布特点[14，24]。上述研究较好地展示了三角洲的平面沉积模式。

1.2 单砂体叠置样式及识别标志

1.2.1 垂向叠置样式及识别标志

封从军等根据湖平面升降变化及可容纳空间大小(图2a)将单砂体在垂向上划分为4种叠置关系：分离式、叠加式、切叠式、全切式[25]。

分离式是指泥岩等细粒沉积物在垂向上分隔两期单砂体，两期单砂体本身没有接触，该类型叠置砂体主要在湖平面上升晚期和下降早期常见，测井曲线主要显示为两个明显分离的箱形特征（图2b）。叠加式是指在垂向上两期单砂体有接触，但是后期形成的单砂体对早期形成的单砂体并没有明显的侵蚀、冲刷作用，该叠置类型的砂体在湖平面上升的中、晚期和下降的早、中期常见，测井曲线主要表现为两个钟形或箱形特征曲线之间具有明显回返（图2b）。切叠式是指后期形成的单砂体在垂向上对早期形成的单砂体有明显的侵蚀、冲刷作用，该叠置类型的砂体多发育于湖平面上升的早、中期和下降的中、晚期，测井曲线主要表现为两个钟形或箱形特征曲线之间具有轻度回返，通常上部的厚度明显比下部的更厚（图2b）。全切式是指早期形成的单砂体被后期发育的单砂体全部侵蚀、冲刷掉，早期砂体消失，常发育于湖平面上升的早期和下降的晚期，测井曲线主要表现为在两期单砂体切叠处，显示为一个单独的钟形或箱形特征，厚度较大；而在两期单砂体没有切叠处，曲线虽然也显示为一个单独的钟形或箱形特征，但厚度较小（图2b）。因此，根据钻井测井曲线特征可以对上述不同类型叠置关系进行有效识别。

图2 单砂体垂向叠置样式及识别标志[25]Fig.2 Vertical superposition pattern of single sand body and identification marks [25]

1.2.2平面组合特征及识别标志

平面上，河流相单砂体储层的接触样式可分为5种类型：间湾接触、堤岸接触、对接式、侧切式和替代式(图3)[25]。间湾接触是指两个单砂体彼此不接触，单砂体之间为水下分流间湾沉积。由于水下分流间湾主要为泥岩，所以两个单砂体之间不连通，各自形成独立的渗流体系，在砂体处，测井曲线显示为一个单独的钟形或箱形特征，而在水下分流间湾处曲线偏水平低幅度。堤岸接触是指两个单砂体彼此不接触，单砂体之间为水下天然堤沉积。由于水下天然堤主要为粉砂岩或泥质粉砂岩，所以两个单砂体之间为弱连通或不连通，在河道位置，测井曲线显示为一个单独的钟形或箱形特征，而在水下天然堤发育处曲线呈现低幅锯齿状。对接式是指两个单砂体彼此对接，单砂体之间的切叠关系不明显。由于两个单砂体之间接触部分较少，所以为弱连通或不连通，测井响应特征为：河道位置，测井曲线显示为单独的钟形或箱形特征，但是不同的单砂体其对应的钟形或箱形曲线的厚度可能不同。侧切式是指后期形成的单砂体对早期形成的单砂体有明显的冲刷、切割作用，所以连通性较好，可以形成油气渗流的通道。替代式是指后期形成的单砂体完全把早期形成的单砂体冲刷、侵蚀掉，在两个单砂体重叠的地方没有留下早期形成的单砂体的痕迹。虽然在局部，后期形成的单砂体完全替代了早期形成的单砂体，但是在其他部位两个单砂体之间有接触的部分，两个单砂体间的连通性较好。其测井响应特征为河道处呈单独的钟形或箱形特征，但是二者存在高程及厚度的差异(图3b)。

图3 单砂体平面接触样式及识别标志[25]Fig.3 Lateral contact pattern of single sand body and identification marks [25]

1.3 单砂体解剖实例

以松辽盆地南部扶余油田典型区块泉头组四段扶余油层为例，对研究区内储层单砂体在平面及垂向上进行划分。研究区主要发育三角洲平原亚相分流河道微相及三角洲前缘亚相水下分流河道微相。单砂体划分的关键是确定不同单砂体的垂向及横向边界，针对三角洲平原分流河道，根据河道间沉积、废弃河道及高程差异、厚度差异等标志对复合砂体进行区分(图4)；针对三角洲前缘水下分流河道，则依据水下分流间湾、水下天然堤及厚—薄—厚特征、厚度差异等标志进行识别(图5)。完成研究区曲流河和三角洲沉积的单一成因砂体的精细刻画，如图6所示，研究区三角洲平原以发育点坝及废弃河道为主要特点；三角洲前缘主要发育水下分流河道，其呈枝状向前推进。

图4 三角洲平原分流河道平面识别标志Fig.4 Identification mark of lateral distribution of distributary channel of delta plain facies

图5 三角洲前缘水下分流河道平面识别标志Fig.5 Identification mark of lateral distribution of distributary channel of delta front facies

图6 三角洲平原和三角洲前缘河道单砂体解剖实例Fig.6 Anatomical example of single channel sand body of delta plain and delta front systems

2 储层内部构型表征

储层构型，也称为储层建筑结构、储层建筑构型等，是指储集体内部不同级次构成单元的形态、规模、方向及其叠置关系，体现了储集体内部的层次与结构性[26-29]。对于单砂体而言，其内部构型属于Maill级次划分的第三级次[9-10，30]。

2.1 构型分布

曲流河具有鲜明的侧积沉积特征。在曲流河沉积中，点坝由若干周期性侧向增长的侧积层、侧积体通过叠置组合而成。其中侧积层是周期性水动力减弱形成的细粒披覆沉积，对应Maill的三级构型界面，为点坝内最重要的沉积夹层，与侧积体间隔分布 (图7)[9，12，31-32]。

图7 曲流河河道及三角洲平原分流河道侧积层分布模式(据文献[12]修改)Fig.7 Distribution patterns of lateral accretion layers of meandering river channel and delta plain distributary channel systems (modified after reference [12])

三角洲相储层的构型研究尚在进一步推进。不同学者根据露头、地下储层研究建立了不同的三角洲（水下）分流河道构型模式。封从军等[33]研究表明，三角洲前缘水下分流河道微相是前积体纵向上呈逐层累进形成，并根据这些前积体的叠置形态将其划分成进积型、退积型和加积型3种，分别对应水退、水进及水平面波动与供给速率保持均衡的3种沉积环境(图8)，前积层分布在前积体前侧面，隔开不同前积体，是三角洲前缘水下分流河道内部重要的沉积夹层。前积层在纵向上呈缓前倾的形态特征，而在横向上，则主要展示出近水平的截面形态(图9)。根据前积层留存程度的不同，可将其分为保留型、破坏型及混合型3 种 (图8)[33]。

图8 三角洲前缘水下分流河道前积层分布模式[29]Fig.8 Distribution pattern of foreset layers of distributary channel of delta plain facies [29]

图9 三角洲前缘水下分流河道的前积层露头剖面Fig.9 Outcrop section of foreset layers of distributary channel of delta front facies

2.2 储集体三维构型分析

曲流河河道及三角洲平原分流河道的点坝构型要素包括侧积层与侧积体；三角洲前缘水下分流河道的构型要素则为前积层及与之对应的前积体。储集体三维构型分析的实质是对侧积体规模（宽度）、前积层与侧积层产状（倾角）的定量化计算。

2.2.1 侧积层产状

针对点坝内部侧积层产状的表征，已积累一定的研究成果[6-10，34-35]，形成了系列定量化计算方法。

（1）岩心直描法。

岩心观察是识别点坝内部泥质夹层的一种直观、可靠的方法，可根据侧积泥质夹层与取心段取到最近一期洪泛泥岩之间的夹角进行求取。

（2）地层倾角测井法。

地层倾角测井处理后的成果图可以清晰地反映地层及沉积构造的产状、量化断层的倾角、识别裂缝等，利用地层倾角测井资料可以定量计算侧积泥质夹层产状[14，36]。

（3）对子井法。

利用研究区内两口或几口对子井，通过拉平其顶面层，可以对其内部侧积泥质夹层产状进行计算。需要注意的是，选取的对子井在侧积层延伸方向的有效距离应小于或等于侧积体的宽度，以确保两口井的夹层连线为同一夹层。

图10为松辽盆地南部吉林油田杨大城子组曲流河河道储层的一个研究实例。Z10-50.1井与Z+10-50井为研究区的一组对子井，两井直线距离l1为72m，两侧积层间砂岩厚度h为5m，利用三角函数关系可知，该处侧积层产状α为3.97°。由于对子井连线往往与侧积层倾向呈一定角度，因此，上述计算结果仅仅为Z10-50.1井、Z+10-50井的视倾角，可通过公式（1）进行转换，如图10(c)所示，Z10-50.1井、Z+10-50井连线与该侧积层法线交角β为32°，换算真倾角θ为4.67°。

图10 对子井法计算点坝中侧积层产状示意图Fig.10 Schematic diagram of occurrence calculation of lateral accretion layers in point bar by pair well method

（4）经验公式法。

经验公式法是目前侧积层产状定量化表征中应用较多的方法。Leeder等收集了107个河流实例，对高弯度曲流河进行研究，通过对比分析，建立了高弯度条件下点坝内部侧积层倾角的计算公式[37]：

式中W——河道满岸宽度，m；

h——河道满岸深度，m。

周银邦等通过分析国内外12个较为完整的曲流河河道露头和现代沉积，建立了侧积层倾角与宽深比的相关关系[31，34]：

式中d——河道宽深比。

刘站立等通过对鄂尔多斯盆地中生代曲流河沉积露头进行统计，拟合出了曲流河点坝砂体宽度与侧积层倾角的关系[35]：

式中y——单一河道单元砂体宽度，m。

综上所述，利用经验公式也可对侧积层产状进行定量化计算。然而，由于地下储层的复杂性和不同方法之间的计算误差，依靠单一方法计算结果往往存在误差，需要多种方法相结合，进行综合判定。

2.2.2 侧积体规模

（1）水平井测量法。

目前，依靠水平井识别侧积体宽度最为可靠。由于侧积层物性较差，在水平井测井过程中会造成电阻率曲线产生轻微回返现象，因此可以利用该类回返特征对侧积层进行识别，两个曲线回返之间的砂体可以被识别为一个完整的侧积体。图11为吉林油田杨大城子组曲流河研究实例，研究区内钻遇水平井CP-37井，根据测井显示结果，CP-37井可以识别出3个侧积层、2段侧积体，侧积层间距分别为82m、100m。

图11 水平井确定侧积层产状Fig.11 Occurrence calculation of lateral accretion layer in horizontal well

（2）经验公式法。

基于对澳大利亚干燥—半潮湿地区36条稳定河流的研究，前人建立了反映河水深度、侧积体宽度及曲流河曲率等关系的水动力参数公式[38]。研究表明，侧积体规模为河道满岸宽度的2/3，因此利用经验公式，也可对侧积体规模进行定量化计算。

2.2.3 前积层产状

目前，主要利用对子井法对前积层产状进行测量，如图12所示，D7-8.4井与D7-9井为两口对子井，两井直线距离l1为118m，两前积层间砂岩厚度h1为2.3m，利用三角函数关系可知，该处前积层产状α为1.12°。根据图12可知该视倾角往往与前积层真倾角呈一定角度，因此，通过转换可知该处前积层真倾角θ为1.19°。

图12 对子井法确定前积层产状Fig.12 Occurrence calculation of lateral accretion layer by pair well method

通过确定侧积层和前积层产状、侧积体规模等定量化地质参数，结合曲流河、三角洲总体沉积特征，可完成对单砂体内部构型的三维精细刻画。需要注意的是，侧积层、前积层的延展范围是刻画的重点。露头及现代沉积研究显示，点坝内部侧积层延展范围一般占点坝厚度的2/3，而分流河道延展范围则受沉积环境的影响具有较大差异，应根据前积层的保留程度（保留型、破坏型及混合型）确定不同的延展范围。

3 构型级别三维地质建模

精细构型解剖成果需要对应精细的构型模型进行表征，因此，如何在模型中对3级构型界面进行精准表征成为储层建模领域的热点[39-41]。早期构型建模通常采用序贯指示与人机交互的方法，由于工作量大，模型表征中存在不确定的因素[42]；后续，不断有学者提出二次网格加密法，以及基于沉积过程模拟、多点地质统计学、基于空间矢量模拟和层次约束下基于象元的随机模拟等一系列方法[43-46]，这些方法与理论促进了储层构型建模的发展。目前主流建模方法主要利用网格来表征模型中的夹层。以点坝模型为例，由于侧积层厚度的限制，必然会造成网格数量的急剧膨胀，动辄千万甚至上亿的网格让数模工作难以为继，而对模型进行粗化，则无法保存侧积层的完整形态，以上困惑是制约点坝侧积体模型在油田开发生产中进行广泛应用的瓶颈所在[47-48]。

3.1 基于多级构型界面约束的建模方法

基于上述分析，探索了一种基于多级构型界面约束的建模方法[48]。该方法基于界面和构型要素的叠置关系，采用多级界面约束和设置非均质网格等技术，建立构型模型，是对河流相构型建模方法的一种新的补充。

以点坝侧积层模型为例，首先根据研究区精细三维构型分析结果，将反映点坝沉积过程的关键地质参数作为约束条件，计算点坝内部各类构型要素的空间坐标，将计算结果数字化导入建模软件，进而生成各类构型要素的顶底界面(图13a)；然后利用构型界面将点坝内部不同构型要素的顶底界面进行逐级封隔，并按照其空间叠置顺序在点坝内部依次进行封装组合(图13b)；最后在侧积层、侧积体内部分别进行网格细分(图13c)；因为不同侧积层、侧积体之间由相关界面分隔，可以在粗化处理时针对不同封隔体建立不同的网格精度，有效解决模型网格数量与侧积层精度之间的矛盾(图13d)。

图13 多级构型界面约束建立单一点坝构型模型[48]Fig.13 Single point bar architecture modeling constrained by multi-level architecture interface [48]

相比传统构型建模方法，该方法具有下列优势：

（1）建立的是地下原型模型，能够模拟地下储层的微小变化，模型的每个夹层均能与测井曲线准确对应，高度还原了地下真实构造的特点。

（2）利用构型界面对侧积层、侧积体进行分别建模，因而可以通过分级粗化的理念，分别对侧积层、侧积体施以不同的网格密度，大幅减少模型的网格数量 (图13c、d)。

（3）该方法具有广泛的适用性，可应用于地质成因上具有层次性的多种类型储层模型的构建。如图14所示，分别为该方法针对辫状河心滩、三角洲分流河道、滩坝、河口坝等储层建立的概念和实体模型[49]。

图14 不同类型储层构型建模应用实例Fig.14 Application examples of architecture modeling for different types of reservoirs

3.2 复合点坝构型模型建立与剩余油分析

3.2.1 复合点坝构型模型建立

建模实例位于渤海湾盆地埕宁隆起石臼坨凸起中部，研究层位位于明化镇组Ⅲ段2组，主要发育曲流河沉积储层。

利用上述方法，首先将不同点坝在复合河道内部进行重组叠合，建立油田实际曲流河复合点坝构造及岩相模型。如图15a所示，岩相模型主要采用确定性模拟和随机模拟相结合的方式进行构建。在废弃河道与侧积体内部，主要采取确定性模拟方法定义其中的优势岩相。点坝内部侧积体与泛滥平原，则采用适用于小井距、能较好模拟复杂各向异性的序贯指示模拟方法，对其内部砂岩分布规律进行有效表征。然后，以岩相模型作为相控条件的约束模型，采用稳定性好、建立在克里格正态转换原理基础上的序贯高斯方法，建立相关三维属性模型(图15b)。在模拟过程中，侧积层、侧积体对应的岩性、物性数据严格按照已知井上数据，通过设置合理的变差函数，保证最终模型的各级构型单元能得到准确展示。

如图15所示，曲流河内部各种沉积单元得到了准确的表征。曲流河废弃河道弯曲特征明显，点坝与废弃河道呈侧向接触。在点坝砂体内部发育侧积层，侧积层平面弧形特征和剖面倾斜形态得到了很好的再现。考虑数值模拟过程中需要对网格总量进行控制（通常不超过100×104个），采用非均匀粗化理念对构型模型进行粗化处理，即通过界面约束，分别对侧积层、侧积体施加不同的网格密度，确保在粗化砂体模型的同时保留侧积层的完整形态（图15）。粗化后的模型在保证相关废弃河道、点坝、侧积层精准展示的同时，大幅缩减了网格数量，总有效网格数为72×104个。实现了以较小网格数还原地下构型分布样式，为油藏数值模拟、剩余油分布预测提供了模型基础。

图15 曲流河复合点坝储层构型建模实例[24]Fig.15 Example of reservoir architecture model of composite point bars of meandering river system [24]

3.2.2 剩余油分析

建立储集体构型模型的最终目的是分析和挖掘剩余油。为此，本文利用数值模拟方法对目标砂体开展剩余油分析研究。数值模拟结果表明，由于合理的网格数量和类型，新方法建立的模型具有较好的运算速度和收敛性，适用于油田工业化生产中反复多次的历史拟合计算。研究表明，在油田开发过程中，注入水并不会像传统意义上认为的呈扩散状，而明显地受各级构型界面的遮挡影响。剩余油分布主要表现为以下特点：

（1）在不同点坝之间，主要受废弃河道遮挡作用影响，井网不完善处存在剩余油。如图16所示，与点坝1、点坝2相比，点坝3、点坝4缺少注水井，所以油田开采末期仍然存在大量剩余油。

（2）在单一点坝内部，剩余油分布主要受3级构型界面（侧积层）分布的影响。主要体现为在垂向上，注入水沿底部驱替，储层上部残余剩余油。而在平面上，注入水优先沿着侧积层的水平走向进行驱替，然后再逐一扩展到相邻的侧积体中。因此，在平面上剩余油更多受注采井网条件限制，离注水井垂直侧积层走向距离最远且没有采油井钻遇的侧积体中上部，存在着较丰富的剩余油（图16b、d）。

图16 点坝构型界面对储层剩余油分布的影响Fig.16 Influence of point bar architecture interface on the distribution of remaining oil

4 基于单砂体产能劈分及调剖

4.1 多层合采产能劈分技术

中国东部许多老油田虽然在平面上已经进入单砂体研究阶段，但垂向上依旧存在大量的多层合采现象。因此，对目标区油水井进行单砂体级别的注采劈分量化，厘清砂体级次储层及其动用状况，从而指导剩余油的量化表征及大孔道等输导层识别，且对下一步开展挖潜措施调整、提高采收率等工作有着重要的指导意义。

对于多层合采的研究主要集中在井下管柱设计及多层合采方式等方面，产能劈分技术的研究较少，前期研究大多拘泥于单一方法，且选取的参数不够全面。基于前期研究成果，本文提出多参数相结合的产能劈分技术。

常用的产能劈分方法主要有：动态监测资料法、有效厚度法、KH或KH/μ法、动态劈分方程法、渗流系数劈分法及数值模拟法等。不同方法具有各自优点与应用场景，同时对应着各自的局限。本文基于单砂体刻画，进而探索单砂体产能劈分要素，整合油藏类型及测试资料数据，优选合适的劈分方案，最后利用数值模拟方法进行检验与修正。

首先，是对单砂体的精准划分与精细刻画，这是多层合采产能劈分的前提与基础。其次，是对不同单砂体产能劈分要素的探索。影响产能劈分的因素主要包括：分层、砂体厚度、孔隙度、渗透率、含油饱和度及井网样式等静态要素，以及射孔、油水井生产、产吸剖面、生产措施、连通及压力等动态参数。

在具体工作中，首先需要对研究区数据资料进行解析，完善相关基础数据。

然后，结合油藏类型及测试资料数据，优选出最合适的方法。如图17所示，针对测试资料齐全的井区，可以采用动态数据直接进行劈分；针对无测试资料或测试资料不全的区块，则根据油藏发育类型，选择对应最为适合的2种或3种劈分方案，计算单井不同层位（单砂体级次）的注采液量。将不同计算方法所得结果进行加权平均，完成相关产能劈分。

图17 根据油藏类型和测试资料数据进行方法优选Fig.17 Production capacity splitting method selection based on oil reservoir types and well test data

最后，借助数值模拟方法进行验证。相对于前述劈分方法，数值模拟方法能较好再现油田开发历史，长时间尺度上精度较高；可计算单井分层储量，展示不同开发时期水驱规律及剩余油分布。因此，可以通过将生产数据导入粗化后的模型中，在模型基础上进行历史拟合工作，主要包括储量拟合与历史数据拟合等，通过模拟运算，发现不匹配之处，再对模型进行修正，逐一拟合数据。最终以数值模拟劈分结果为参照，逐层校正先前劈分结果。

4.2 产能劈分实例

图18为产能劈分的一个研究实例，研究区位于松辽盆地南部扶新隆起带，研究层位为扶余—杨大城子油层。首先，在垂向上，实现单砂体级别的层位细分。研究区属于单一储层发育的油藏，因此采用有效厚度法与KH法进行产能劈分。在静态地质数据的基础上，重点参照油水井生产、产吸剖面、生产措施、连通及压力等动态参数，借助吉林油田自主研发的Rsplit平台实现单井产能劈分。在此基础上，开展研究区数值模拟及历史拟合工作，根据数值模拟运算，确定单井单层产能劈分成果，以及单井单砂层剩余储量。模拟产量与实际产液剖面结果对比，误差率小于10%，模型拟合精度较好。