基于大数据分析的深层页岩气水平井井距优化新技术<br/>——以四川盆地南部泸州区块阳101井区为例

基于大数据分析的深层页岩气水平井井距优化新技术
——以四川盆地南部泸州区块阳101井区为例

2022-09-14胡浩然吴建发杨学锋张德良赵圣贤樊怀才

天然气工业 2022年8期

胡浩然吴建发杨学锋常程张德良张鉴赵圣贤樊怀才

中国石油西南油气田公司页岩气研究院

0 引言

页岩气藏由于其低孔隙度、低渗透率、低丰度的特点，需采用水平井模式和体积压裂技术才能获得工业气流。综合考虑压裂体积改造、人造裂缝形态等影响因素，开发区内部署的井数决定了区块储量动用程度和经济效益[1-2]。北美油公司开发实践表明，“滚动开发、逐步加密井网”的页岩气开发理念，使得新井、老井井间距逐渐缩小，井间干扰不断加剧，开发效益受到挑战[3-4]。因此，我国四川盆地川南页岩气采用一次性井网部署，以保证单井产能和平台采收率最大化[5]。然而，在深层页岩气复杂地质特征和高强度压裂改造条件下，如何确定一次井网部署的合理井距成了亟待解决的问题。

目前页岩气井井距优化设计主要基于现场试验和数值模拟两种技术方法开展。现场试验方面，Portis等[6]结合Eagle Ford页岩区块开展的微地震监测、示踪剂监测、压力监测等现场试验实例，对比分析了井间干扰程度随时间的变化关系，以此指导新部署井的井距优化；Cakici等[7]基于Marcellus页岩区块分布式光纤监测结果研究了压裂缝网有效参数与最优井距的内在联系；Lorwongngam等[8]采用数据分析方法对大量现场试验数据进行了总结分析，进一步研究了水平井合理的井距范围。现场试验方法通常需要大量实施井数据样本点，涉及的投资及时间成本过高。川南深层页岩气现还处于上产的初期阶段，压裂井、投产井样本点不足，无法通过现场试验的方法对区域内气井井距进行优化设计。在基于数值模拟技术的井距优化研究方面，通常针对全区地质模型，采用确定性正演的方式开展“地质建模—地应力建模—压裂模拟—产能模拟”全流程一体化模拟[9-10]，数据历史拟合过程需要不断调整地质或工程参数，耗时较长，同时由于压后裂缝尺寸参数的不确定性影响，使得井距优化结果多解性较强，代表性不足。雍锐等[11]在地质工程一体化数值模拟的基础上形成了一套结合经济评价的页岩气水平井井距优化方法，明确了川南宁209井区中深层页岩气合理井距范围。但川南深层页岩气由于埋深大，天然裂缝发育，储层非均质性强等特征，不同区域均有不同程度的井间窜通、井筒套变等干扰现象发生[12-13]。

因此，深层页岩气需根据不同地质工程特征制定差异化的井距优化方案，实现单井产能、平台采收率及经济效益的最大化。本文针对深层页岩气井距优化技术面临的困难及挑战，建立了一套结合数值模拟和大数据分析的井距优化技术，即首先建立考虑不同天然裂缝发育特征的三维地质模型；然后基于数值模拟方法，确定了地质工程、压裂工艺条件下具有概率统计意义的压裂裂缝参数范围，并开展不同裂缝参数组合、不同井距条件下随机产能预测；采用大数据分析技术，兼顾单井产能、平台采收率及经济效益，确定最具代表性的合理井距范围。研究成果已应用在阳101井区页岩气井位部署中，已生产气井实施效果良好，提出的新方法具有广泛的应用价值，为深层页岩规模效益开发提供有益借鉴。

1 深层页岩气井距优化面临的挑战

泸州区块现场实践表明，井间压窜现象逐渐成为深层页岩气规模上产需要解决的首要问题，其影响井次占总井次40%以上。井间压窜是在气井实施、生产过程中通过施工监测、示踪剂测试、井下分布式光纤等动态监测手段观察到的压裂介质窜通现象，主要受天然裂缝发育特征、气井压裂规模、水平井井间距影响。因此，厘清三者之间的关系成为避免井间压窜或者降低压窜程度的关键。通过三维地震资料处理解释，结合地震曲率体、似然体属性对天然裂缝形态特征进行刻画预测，结果显示泸州区块主要发育多方向网状缝，和走向与断层方向近平行的单一方向缝两种天然裂缝，其中网状缝主要表现为似然体响应，由沉积、成岩作用生成；单一方向裂缝主要表现为曲率体响应，由构造作用生成。

网状缝发育区域，压裂施工后更易形成复杂缝网，裂缝导流能力高，井间干扰现象普遍在相对小井距条件下发生。单一方向缝发育区域，压裂施工后更易形成主裂缝，改造程度相对较低，且压裂介质更易沿主裂缝方向进行远距离流动，加剧井间压窜现象发生[14]。因此，针对不同区域天然裂缝特征，通过优化井距的方式，尽可能避免干扰现象发生，以实现单井产能的最大化、井间储量的充分动用[15-16]是深层页岩气的现实需求。

2 井距优化新技术

2.1 主要技术思路

本文提出了从三维地质模型刻画、压裂缝网参数反演、随机产能模拟到预测结果数据分析、经济效益评价的页岩气水平井井距优化新技术（图1），包括：①针对网状缝、单一方向缝形态特征，建立了天然裂缝发育区三维地质模型；②在给定的裂缝参数初始范围中随机抽样、组合开展气井压裂施工监测数据、生产动态数据历史拟合，通过不断循环迭代，误差函数不断缩小，确定在当前压裂工艺参数条件下合理的裂缝半长、裂缝高度、裂缝导流能力等缝网特征参数；③以反演的压裂缝网参数范围作为不确定参数输入，开展不同井距条件下随机产能预测，基于蒙特卡洛概率统计方法对模拟结果进行分析，建立单井最终可采储量（EUR）及平台采收率概率中值（P50值）随井距变化的关系；④结合经济评价图版，确定合理的井距优化范围。

图1 井距优化新技术思路图

该技术的核心是通过新一代嵌入式离散裂缝建模反演技术，削弱了压裂裂缝参数不确定性的影响，大幅提高了计算效率；通过蒙特卡洛随机建模模拟技术明确了概率最高、可能性最大的产能预测数值模拟结果，克服了结果可靠性较低、代表性存疑的缺点；通过EUR和采收率预测，确保更好的开发效果，通过经济评价的集合，实现更好的开发效益。

2.2 嵌入式离散裂缝建模反演技术

目前常规压裂模拟都是基于经典的双重介质模型和多重介质模型，流体在裂缝系统中均匀分布，不能准确反映压裂后流体在大规模缝网中的流动状态。且常规压裂模拟基本上都假设裂缝完全贯穿整个页岩储层，裂缝高度等于储层厚度，难以真实地模拟三维空间下的裂缝产能（裂缝高度不等于储层厚度）[17-19]。为此，嵌入式离散裂缝建模技术（EDFM）应运而生，其在裂缝与数值模型之间搭建了一座桥梁，通过构建不相邻网格流动模型，将裂缝网格不做简化地直接嵌入到基质结构化网格系统中，实现不对称、不同属性的倾斜裂缝在油藏模型中的刻画。该技术不仅避免了复杂的非结构网格剖分过程，也不需要在裂缝周围进行大量的局部网格加密，总体网格数量大大降低，在裂缝数量巨大的情况下，确保了较高的计算效率和收敛性[20-21]。

不相邻网格流动模型主要考虑了4种情形[22-23]，包括：①基质—裂缝沟通型连接；②自身裂缝沟通型；③裂缝—其他裂缝沟通型；④裂缝与井筒之间的连接。其中前三种网格流动模型的等效渗流系数（TNNC）通用表达式为：

基质—裂缝沟通型，式（1）中kNNC表示基质渗透率，mD；ANNC表示裂缝面面积，m2；dNNC表示基质到裂缝间的平均距离，m。自身裂缝沟通型，式（1）中kNNC表示裂缝渗透率，mD；dNNC表示裂缝网格中心到裂缝切面距离，m；ANNC表示裂缝切面面积，m2。裂缝—其他裂缝沟通型，式（1）中kNNC表示裂缝平均渗透率，mD；dNNC表示裂缝网格中心到裂缝相交面距离，m；ANNC为裂缝相交面面积，m2。

针对裂缝—井筒沟通型，模型定义了有效井指数（WIf）计算公式[24]：

式中Wf表示裂缝宽度，m；kf表示裂缝渗透率，mD；L表示裂缝网格长度，m；W表示裂缝网格高度，m。

嵌入式EDFM技术可用于油气藏模拟软件进行压裂模拟及产能模拟[25]。结合蒙特卡洛—马尔科夫链（MCMC）自动历史拟合技术[26]，通过拟合压裂施工监测数据、生产动态数据，不断缩小误差函数，最终实现三维空间内任意角度、高度、长度、宽度裂缝的反演刻画。

式中i表示实际数据点的序列；j表示历史拟合目标函数序列；n表示实际点的数量；m表示历史拟合目标函数数量；xij,model表示油藏模拟结果；xij,history表示生产数据；NFj表示归一化数值，定义为油藏模拟结果与实际生产数据的最大差值，wij表示历史拟合数据的权重。

2.3 蒙特卡洛随机建模模拟技术

常规页岩气产能预测数值模拟的起点是基于压裂模拟施工动态曲线的历史拟合、迭代得到一套压裂裂缝参数组合，而该组数据的可靠性无法有效验证，也使得后续产能模拟得到唯一预测结果存在质疑。蒙特卡洛随机建模模拟技术突破常规数值模拟思路，直接从不确定性参数出发，通过随机取样建立模型并开展产能预测，最终确定模拟结果的概率分布。该技术主要分为3个步骤[27-29]：①在EDFM技术反演的裂缝半长、高度、导流能力等参数范围中随机取样，将参数样本组合代入到数值模拟器中对压裂裂缝进行刻画；②在已建立的三维地质模型基础上，针对每一组压裂裂缝样本开展产能模拟，预测单井EUR；③对所有预测结果进行概率统计分析，建立概率分布区间，确定高概率P50值对应的模拟结果。此结果则是考虑压裂后缝网不确定性条件下，可能性最高、代表性最强的产能预测结果。基于随机抽样，产能模拟的次数越多，蒙特卡洛算法统计分析的P50值所代表的产能预测结果可靠性越高。

3 井距优化新技术应用实例

以泸州区块阳101井区为例，该井区为川南深层页岩气主要建产区，发育宽缓构造，优质储层厚度大，Ⅰ类储层连续厚度介于14～18 m，地层压力系数普遍大于2.0，含气饱和度和含气量高，保存条件好，资源潜力大。

3.1 三维地质建模

结合阳101井区储层特征参数（表1），建立了井区三维地质模型，模型平面网格尺寸为15 m×15 m，纵向上网格尺寸介于0.9～1.9 m，模型网格总数达8 069×104。针对不同天然裂缝形态特征，对全区三维地质模型进行了剖分，建立了网状裂缝、单一方向裂缝发育区地质模型，储量丰度分别为4.65×108m3/km2、4.43×108m3/km2。

表1 阳101井区物性参数表

3.2 压裂裂缝参数反演

以H1井为例，通过目标井区天然裂缝地震预测图判断该井位于网状缝发育区，压裂段长为1 751 m，平均用液强度为28.13 m3/m，平均加砂强度为2.03 t/m，平均主体排量为15.3 m3/m，平均簇间距为11.3 m。以该井动态数据为基准（日产气量、日产水量、井底流压），蒙特卡洛—马尔科夫链（MCMC）自动历史拟合技术在初始设置的缝网不确定参数范围内自动取样，结合嵌入式EDFM裂缝建模技术在数值模拟器中生成裂缝碎片，通过定产拟合日产水量及井底流压的方式，进行自动历史拟合。自动历史拟合共进行11步迭代，每一步迭代使用MCMC取样2×104个，总共取样22×104个，从22×104个样本中筛选出200套实际气藏模型进行气藏模拟，自动提取模拟结果与实际生产数据进行比对。总误差值随迭代次数增多而快速递减，200套气藏模拟中优选出56套误差小于20%的历史拟合解，图2可以看出模拟结果和实际生产数据比较吻合。56套历史拟合的解当中，历史拟合误差最小的解对应的模拟结果和实际数据吻合度高（图3），也证实此裂缝参数反演技术的适应性和可靠性。

图2 56套历史拟合的解对应的模拟结果与实际数据对比图

图3 最优解对应的模拟结果与实际数据对比图

以56套历史拟合吻合度较好的解对应选取的裂缝参数作为最终反演结果，并对裂缝半长、裂缝高度、裂缝导流能力等主要参数结果进行概率统计分析，绘制出概率分布及累积概率曲线图（图4）。结果显示，页岩气水平井分段压裂过程中，每一段作业实施面临的储层物性参数、天然裂缝发育程度及特征、施工情况不同，导致每一段压裂裂缝向外拓展的长度差异性较大；在高强度压裂施工条件下，近井筒形成的人工裂缝的导流能力远高于天然裂缝。

图4 裂缝参数概率分布及累积概率曲线图

由概率分析得到的P50值对应的反演结果值则为当前压裂工艺条件下最有可能形成的裂缝特征参数，P10—P90值区间内对应结果范围则是在当前压裂工艺条件下代表性较强的裂缝参数范围（表2）。

表2 裂缝参数反演结果表

3.3 井距优化设计

方案以平台内井数的变化描述井距的变化[30]，共设计5种井数组合（6、5、4、3、2口井），对应5种不同井距条件（250 m、300 m、350 m、400 m、450 m）。基于网状缝、单一方向缝2种三维地质模型，开展不同井距条件下的井间干扰模拟及产能预测。井间干扰模拟结果表明（图5、6），随井距不断缩小，井间干扰程度逐渐增加，当井距缩小到250 m时，平台改造区域已全部连通，地层压力明显下降，虽储量动用最为充分，但井间干扰最为严重。当井距在350 m时，网状缝发育区和单一方向缝发育区均存在部分储量未动用情况，网状缝发育区井间干扰程度相对较低。当井距大于400 m时，虽井间干扰程度明显减缓，但很多区域地质储量未被有效动用，影响平台采收率。

图5 基于网状缝模型的20年后地层压力分布图

图6 基于单一方向缝模型的20年后地层压力分布图

充分考虑压裂后缝网的不确定性，以压裂裂缝参数范围反演结果作为参数输入，数值模拟器通过在输入裂缝参数范围内随机取样，开展在不同井距条件下的产能预测。每个井距条件下均开展200套气藏模拟产能预测（图7）。模拟结果表明，当井距小于350 m时，预测结果样本点相对收敛，井距是单井产能的主要影响因素，随井距增大，单井EUR也逐渐增大；当井距大于350 m后，预测结果样本点相对发散，随井距的增大，井间干扰逐渐消失，压裂缝网特征成为单井EUR的主要影响因素。

图7 随机建模模拟结果图

结合平台井控地质储量，计算得到每一套数值模型预测的气井EUR对应的平台采收率，并对不同井距条件下的所有数值模拟与计算结果进行概率分布统计分析（图8）。通过概率直方图确定了在每一个井距条件下高概率的单井EUR及平台采收率概率中值（P50值）（表3）。以网状缝发育区模拟结果为例，井距由450 m降低至250 m时，井间干扰程度增加，预测网状缝发育条件下P50值由1.798×108m3降低至1.312×108m3，降低幅度从2.7%增加至16.7%，井间干扰影响在井距小于300 m时最为明显。随井距的减小，储量整体动用程度增加，预测平台采收率概率中值（P50值）由49.22%增加至64.75%，增加幅度逐渐变缓。

图8 不同井距条件下单井EUR模拟结果概率直方图

经济效益是页岩气开发关注的重点。本文以技术经济一体化的理念为指导，从经济效益的角度分析了井距设计的合理性。通过内部收益率计算公式[31-32]建立本案例在不同单井投资条件下，内部收益率随单井EUR变化的关系图版（图9）。结果显示单井EUR达到1.41×108m3时，可以实现内部收益率8%的效益边界。结合单井EUR随井距的变化趋势，经济极限EUR对应的网状缝发育区经济极限井距为280 m，单一方向缝发育区经济极限井距为350 m。

图9 不同投资条件下内部收益率与单井EUR的关系图版

将不同井距条件下所有模拟结果进行连线，转化为单井EUR、平台采收率随井距的变化曲线，P50曲线则反映了最具代表性的变化趋势。根据叠合曲线图（图10），确定了本案例兼顾气井产能和平台采收率的合理平衡井距值。网状缝发育区平衡井距为335 m，对应单井EUR为1.63×108m3，平台采收率为58.9%。当井距小于350 m时，虽单井产能受到一定井间干扰的影响，但井间改造足够充分。因此，以350 m作为网状缝发育区井距设计上限，结合经济极限井距（280 m）及最佳平衡井距，优先考虑提高平台采收率，推荐合理井距范围为300～350 m。单一方向缝发育区代表平衡井距为360 m，对应单井EUR为1.43×108m3，平台采收率为51.3%。由于单井EUR增幅在井距大于400 m时逐渐减小，单一方向缝发育区优先考虑提高单井产能，以400 m井距作为上限，经济极限井距350 m作为下限，推荐合理井距范围为350～400 m。

图10 单井EUR、平台采收率随井距变化叠合图

3.4 应用效果

目前泸州区块阳101井区已实施平台水平井井间距以300 m为主。已投产井中，受井间干扰影响，井均EUR为1.19×108m3。近期区内A、B平台部分井应用本文设计的合理井距值——网状缝发育区以350 m井距实施，在相近储层特征和压裂工艺条件下，井均EUR达到1.55×108m3，与平衡井距条件下单井EUR数值模拟预测结果相当，单井EUR增幅达到30%。