渤海典型薄互层油藏水驱动用及关键开发指标研究

2023-10-27王鑫朋庞维浩石洪福张文俊郑金定

天津科技 2023年10期

王鑫朋，庞维浩，石洪福，张文俊，2，郑金定

（1.中海石油（中国）有限公司天津分公司渤海石油研究院天津 300459；2.长江大学资源与环境学院湖北武汉 434023）

0 引言

目前常用的分析注采连通关系的方法有同位素载体法测试注水井吸水剖面、井间示踪剂技术、干扰试井、生产测井和几何曲线关联度法定量配注等［1-6］，但这些方法均存在一定的缺点：不能量化表征注采井间的连通关系；干扰试井资料并不能确定注水井的注水量；井间示踪剂技术现场工艺比较复杂；生产测井只是测量生产井和注水井内的流体流动剖面。其中几何曲线灰色关联度法主要是依据曲线的相似性判断注采井的关系密切与否，不能解决一口注水井与两口曲线形态完全相似而产量不同的生产井之间的关系问题。

一部分学者尝试采用决策树、数值模拟等方法来判断注采连通关系，实现了定量或半定量的评价，但因自动化程度不够，现场可操作性差［7-12］。

注采连通情况是指在水驱开发油藏中注水井和采油井之间的连通情况。在油田实际生产中，注采连通情况是一个很难确定却又十分重要的问题。注采连通情况的准确判别可为剩余油分布的描述及油田开发方案的制定提供依据，对油田的生产调整、稳油控水具有一定的指导作用，对提高水驱油藏原油的采收率也具有重要意义。

1 关键开发指标数值模拟研究

渤海P油田为典型的薄互层油藏，储层整体表现为薄互层，其主力砂组单层厚度较大，薄层也较为发育，储层纵向连续发育，平均单井钻遇储层94 m，具有层数多、层薄的典型薄互储层特点。基于油田的静态资料进行储层对比，得出P油田的静态注采连通率为75%左右，但由于P油田薄互层储层的特点，这一结果具有较大的不确定性。同时，动态PLT测试法也具有一定的局限性，PLT测量的是单一防砂段的产出，无法具体划分到单层，且因单一防砂段内层数多，所以液量低，误差较大。但是作为新开发区块，P油田可以测量比较丰富的单井MDT压力，因此，可以通过优化井序，并根据地层的亏空情况来判断注采连通性。

F08ST1井为P油田3井区一口先导注水井，其邻井L29井在钻进时进行了MDT测压，测压结果显示，其注采连通率为70%，如图1所示，与静态注采连通率总体趋势基本一致。

图1 MDT测压结果Fig.1 MDT pressure measurement results

基于3井区储层发育典型特征和重点参数，建立符合井区实际情况的数值模拟模型，如图2所示，重点考虑不同连通率对采收率、递减率、含水上升率的影响。

图2 数值模拟模型剖面图Fig.2 Numerical simulation model profile

1.1 采收率

将注采连通率分别设置为50%、60%、70%和80%，其余地质条件不变，开采年限设置为30年。各方案采收率数值模拟结果如图3所示。

图3 采收率数值模拟结果Fig.3 Numerical simulation results of oil recovery rate

以上结果显示，总体上看采收率的变化范围是16%～23%，随着注采连通率的提高，采收率逐渐提高，但增加幅度逐渐变缓。钻后认识注采连通率为69%，采收率在20.4%左右，与开发方案基本一致，略微变好。

1.2 递减率

递减率是油田开发规律研究的重要指标之一，已开发油田产量递减规律是否合理关系到对油田下一步开发策略的制定和调整。各方案产油量数值模拟结果如图4所示。

图4 产油量数值模拟结果Fig.4 Numerical simulation results of oil production

通过计算，不同注采连通率下递减率随时间和含水率的变化情况如图5、6所示。

图5 不同注采连通率下递减率随时间变化情况Fig.5 Variation of decline rate with time under different injection and production connectivity rates

图6 不同注采连通率下递减率随含水率变化情况Fig.6 Variation of decline rate with water cut under different injection-production connectivity rates

在递减率方面，若注采连通率越高，稳产期越长，则递减率相对较小。在开发中后期，即含水率大于60%时期，不同注采连通率下递减率趋于一致，说明在开发后期注采不连通的层基本无产出。

为验证“开发后期，注采不连通的层基本无产出”这一观点，选择注采连通率为70%这一方案分别输出注采连通层产出和总产出，如图7所示。连通层递减率和总递减率随含水率的变化情况如图8所示。

图7 注采连通层产出和总产出Fig.7 Output and total output of injection-production connected layer

图8 连通层递减率和总递减率随含水率变化情况Fig.8 Variation of decline rate and total decline rate of connected layer with water cut

对比发现，二者之间差距随时间延长逐步变小，意味着不连通层后期产出很少。在油田实际生产中，不连通层拉大了初期的递减率，以注采对应率70%为例，连通层的递减率是总递减率的67%左右，后期二者趋于一致。因此，建议在薄互层计算初期递减率时不应考虑不连通层。

1.3 含水上升率

各注采对应率下含水率数值模拟结果如图9所示。

图9 含水率数值模拟结果图Fig.9 Numerical simulation results of water cut

通过计算，不同注采连通率下含水上升率随时间和含水率的变化情况如图10、11所示。

图10 不同注采连通率下含水上升率随含水率变化情况Fig.10 Variation of water cut rise rate with water cut under different injection-production connectivity rates

图11 不同注采连通率下含水上升率随时间变化情况Fig.11 Variation of water cut rise rate with time under different injection-production connectivity rates

研究发现，注采连通率并不会影响见水时间，不同的注采连通率见水时间基本一致，最先见水层决定了见水时间，只要小层注采连通，就不会影响见水时间。另外，注采连通率越高，含水上升率越小，含水率上升趋势越平缓。分析认为，这是由于注采连通率高，水驱动用范围变大，导致含水上升率变慢。

1.4 图版及应用

据不同注采对应率下的含水率随采出程度的变化情况绘制成图版，为了验证图版的适用性，分别在P油田主体区和3井区选择2个井组共4口生产井进行验证。其中主体区选择的是F21井和F31井，3井区选择的是F23ST1井和F37井。结果如图12、13所示。

图12 主体区F21、F31井实际生产数据图Fig.12 Actual production data of wells F21 and F31 in main area

图13 3井区F23ST1、F37井实际生产数据图Fig.13 Actual production data of wells F23ST1 and F37 in well block 3

基于沉积背景及精细小层对比研究，结合动态资料，分析认为区域主辫流带主要流经3井区，南部主体区主要位于主辫流带边部或非主力河道，如图14所示，主体区较3井区薄互层更为发育，注采连通率更差。

图14 P油田沉积微相图Fig.14 Sedimentary microfacies diagram of P oilfield

由地质资料可知，主体区注采连通性较3井区差，因此，预测主体区采收率低于3井区采收率。观察图12、13可知，F23ST1、F31井实际数据点集中分布在注采连通率在40% ～ 50%的曲线之间，预测采收率16%左右；F23ST1、F37井实际数据点集中分布在注采连通率在60% ～ 70%的曲线之间，预测采收率20%左右。图版预测结果符合实际预期，表明图版适用性较好。