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安塞油田重复压裂选井选层研究080415

第30卷第4期2008年8月

石油钻采工艺

OILDRILLING&PRODUCTIONTECHNOLOGY

V01.30No.4

Aug2008

文章编号:looO一7393一(2008)04一0058一05

安塞油田重复压裂选井选层研究

翁定为1蒋廷学‘胥云1申坤2张昊2吕旭2

(1.中国石油勘探开发研究院廊坊分院压裂酸化中心,河北廊坊065007;2.长庆油田公司第一采油厂,陕西延安716000)

摘要:为了提高安塞油田重复压裂的效果,进行了选井选层的深入研究。通过对安塞油田以往重复压裂效果的分析,挑选出对重复压裂效果影响明显的参数作为安塞油田重复压裂选井选层样本库参数,在此基础之上建立了各样本库参数的评价方法,进而最终建立了安塞油田重复压裂选井选层样本库。最后用模糊模式识别模型、多因素非线性生产统计模型和人工神经网络模型分别分析了安塞油田重复压裂选井选层样本库,并对3种分析结果取交集确定最优井层。通过测试样本检验。所用方法的选井选层结果与实际增产效果结果符合较好。该方法能为安塞油田下一步的重复压裂选井选层工作提供指导性意见。

关键词:安塞油田;重复压裂;选井选层;模糊识别模型;非线性生产统计模型;人工神经网络模型

中图分类号:TE357.1文献标识码:A

StudyonweUandlayerselectionf.orrefracturinginAnsaiOilfield

wENGDin91)l,eil,ⅡANGm铲uel’)【UY眦1,SHENK吼2’zHANGHa02,LVXu2

U.Fracttl他Acidi鸭c咖,砒PEDkngfcm98r∞ch,Lnn舒mgQ6s鲫,Chi船;2.№.、otlProdllcnoHPl矾t,Pe姗chindCh翎gqingoi啦eld

co叩口砂,踟’册716000,劬加∞

Abstract:Deepresearchonwellandlayerselectionwasped.o姗edtoimpr0Vercf}actIlringe仃毫ctinAnsaiOilfield.Startir培w淌aneviewofprcvious耐.ractIll证ge腩ct'thispaperselcctedme辩pmmet铘haVingobvi∞s瑚u锄ceonre触cmringe仃ect勰也epa姗etersofsample出l协base.Th锄evaluationmethodf.orvario啊pa舢ete惜insampledatabase.waspres伽瞳ed.FiIIally鼢mpledatabaseofwell孤dlayerselectionf.orre丘acturingwassctupinAnsaiOiIfield.BymeuseoffuzzypattemrecognitionmodeI,

muhiv撕atenon-li眦ars切矗sticsmemod粕daItmcialneIlralne附orkmodcl,thepaperanaIyzedmesampledatab私es印amtely'姐dintersectionofthreeresultsw嬲selected嬲叩tiIllalweU锄dlayer.Checkedby也etesting觚,tIleoptimizationresultsareconsist饥twithtIIeactualefl’ect,somemetllodcanbellsedt0dircctthewell甜ldlayerselectionforre丘∽tu血gillme如tIlreinAnsai0ilfield.K|eywords:Ansai

0imeld;re胁ct嘶ng;well锄dlayer∞lection;mzz)rpatt锄犯co鲥tionmodeI;non-linearproductions诅tisticsmoclcl:anificialneuralnetworkmodel

安塞油田是典型的低压、低渗油藏,由于油层物性差,非均质性强,压裂完井一段时间后就需要进行重复压裂¨J。经过多年的发展,经历了小砂量解堵型重复压裂、大型重复压裂、蜡球暂堵压裂几个阶段,目前安塞油田重复压裂施工工艺主要采取“大砂量、高砂比”压裂,取得了比较好的应用效果和经济效益,但在重复压裂的选井选层以及压后评估方面还缺乏系统、深入的研究,特别是在选井选层方面。为此,针对安塞油田前期压裂的井进行深人分析、评价研究,通过加强压裂技术与油藏工程相结合的研究,形成适合安塞油田油藏特征的重复压裂选井选层技术,较大幅度地提高单井产量,进一步发挥水力压裂改造技术在开发安塞油田中的作用。

目前,重复压裂选井选层经过数十年的发展,已经形成了一套较为完善的技术,主要有生产统计方

攻关项目:中国石油天然气股份公司科技攻关项目“长庆特低渗透油藏低伤害高效改造技术研究”(编号:070119-2)部分成果。

作者简介:翁定为,2003年毕业于中国地质大学(武汉)石油工程专业。2006年在中国石油勘探开发研究院取得硕士学位,现主要从事水力压裂压裂工艺技术研究工作。E-mil:wdwgreat@126.锄。

翁定为等:安塞油田重复压裂选井选层研究59

法、模型识别方法以及专家经验方法,其中模型识别方法中又有神经网络、人工智能、非线性统计分析和模糊逻辑等多种模型∽J。尽管已有部分相关模型,但仍有许多问题未研究透彻,如模糊模式识别模型中,对各影响参数的权重分配及标准重复压裂井层的各指标界限研究等问题。针对这些不足之处做了大量工作,同时,将重复压裂的选井选层模型与安塞油田重复压裂的实际情况结合了起来,最终建立起安塞油田重复压裂选井选层模式。

l选井选层研究方法

目k簧翻11chn坨thOdsforⅥreUalldhver刚ection

首先根据安塞油田情况,挑选出影响重复压裂效果的参数,建立重复压裂选井选层样本库,然后分别用模糊模式识别模型、多因素非线性统计分析模型和人工神经网络模型学习,三者学习结果取交集则是最终的选井选层结果。

1.1模糊模式识别模型【3,41

FuzzypatternrecognitionmOdeI

该方法是一种比较待选井层与标准井层间差异的方法,它以标准井层作为理想模式,用欧氏贴近度来表征待选井层与标准井层的贴近程度,并据此判断哪些井层适于重复压裂,并可将一批井层按优劣排序。在重复压裂的模糊识别研究中,标准重复压裂模式的选取是至关重要的。所谓标准重复压裂模式,是指在某一油田或区块,在某一开发生产阶段,重复压裂效果最好的井,其各项参数取值(或取值范围)所组成的集合。本研究采用统计学的方法来得到理想的重复压裂选井选层模式"J。

1.2多因素非线性统计分析模型…

Multivariatenon-Unearstatisticsmodel

经研究分析,压裂效果与有效渗透率、有效厚度、目前地层压力、油井含水率等多项参数之间存在着某种定量关系,但这种对应关系不是简单的线性关系,因此该方法用二次多项式表达压裂效果与各对应参数间的关系,目标函数采用压裂效果预测值与实际值误差平方差的最小化,井数越多,建立模型时参数的覆盖范围就越广,因而也更能代表整个油藏的实际情况。此时的预测结果也更为真实可靠。1.3人工神经网络模型【7.s】

Ani丘cialneuraInetworkmodel

利用人脑的非线性功能,可将学习样板库中输出层(压裂效果)与输入层(各影响参数)间的非线性对应关系进行不断的循环学习,当预测效果与实际效果间的误差达到预期的精度要求时,学习过程停止,然后用刚学过的各层间的权系数。去预测新井层(新的输入层参数)对应的效果(输出层),形成重复压裂选井选层的排列次序。本文主要应用BP神经网络模型进行研究。BP神经网络模型由2部分组成,即开发环境和运行环境。开发环境由确定系统框架、学习样本和神经元学习3部分组成,通过样本学习得到知识库。运行环境实质是专家系统,它用来解决实际问题,由实际问题参数、输入模式的转换、推理机、知识库和输出模式的转换5部分组成。

2选井选层样本库的建立

I脚do删mentofsaIIlpledat嗣lbasefbrw印andlay盯刚硎on

2.1影响参数的确定

Determinationofin矗uenceparameters

根据安塞油田以往重复压裂的经验,安塞油田重复压裂取得好的效果主要有以下3点认识:(1)重复压裂规模比初次压裂的规模普遍增大;(2)油田注水保证了地层能量的充足;(3)安塞油田初始水平主应力差值较小,重复压裂可能发生转向或者沟通更多的微裂缝。因此,选取了重复压裂前的地层压力、重复压裂前地层有效渗透率、重复压裂前单井剩余可采储量、重复压裂井含水率、重复压裂井有效厚度以及重复压裂井地下原油黏度6个地层参数,同时还有重复压裂加砂量与初次压裂加砂量之比、重复压裂砂液比与初次压裂砂液比之比和重复压裂实际顶替量与应顶替量之比3个施工参数。

2.2各参数的评价方法

EValuationmethodf.ordifferentparameters

(1)目前地层压力。根据试井资料建立压力等值线图求取,如图1所示。

图l王窑区块压力等值线图

Fig.1PressurecontoursofWangy∞bIock

(2)重复压裂前地层有效渗透率。首先通过生

石油钻采工艺2008年8月(第30卷)第4期

产动态历史拟合,得到测井渗透率与有效渗透率对应关系,再用线性函数拟合有效渗透率与测井渗透率之间关系,然后通过室内岩心实验得到不同孔隙压力下的岩心渗透率,认为岩心渗透率随孔隙压力的变化规律与地层有效渗透率随孔隙压力的变化关系一致,因此得到重复压裂前的地层有效渗透率。

(3)重复压裂前含水率。取重复压裂前1个月的平均含水率。

(4)重复压裂油层厚度。由测井解释结果,结合压后井温曲线获得的压开程度综合判断。

(5)地下原油黏度。由初始实验结果,结合目前地层压力变化,由油藏T程计算图版查得。

(6)单井剩余可采储量。由物质平衡法求得。

(7)重复压裂加砂量与初次压裂加砂量之比、平均砂液比之比。由压裂施工数据获得。

(8)实际顶替液量占应顶替液量百分数。由压裂施工数据获得。

2.3选井选层样本库

Sampledatabasefbrwe¨andlayerselectiOn

根据以上各参数的评价方法建立了安塞油田重复压裂选井选层样本库。表l给出了杏河和王窑区块样本库的统计结果,可以看出,尽管2个区块各项选井选层参数都存在差异,但总体压后效果却相差不大,可见如果仅凭几个参数的对比是无法实现选井选层的,需要通过科学的选井选层方法综合判断。

3选并选层分析

Amlysisf打weⅡ龇ldhyer∞Id砸伽

分别用模糊模式识别模型、多因素非线性统计分析模型和人工神经网络模型学习和分析安塞油田

表1杏河、王窑区块重复压裂样本库各特征参数

1’ablelCh觚lcteristicp舢etcrsofre亿Ict嘶ngs锄pled眦IbaseinXinghe瓶dW抽g),aoblock

重复压裂样本库,最终取3种方法分析结果的交集来确定最终选井结果。

3.1模糊模式识别模型选井选层

WeUand

layerselectionbyfhzzypattern他cOgnitiOnmOdeI

通过压裂井增产规律的数学统计与分析来得到标准井层。分别考察重复压裂前地层压力、重复压裂前地层有效渗透率、重复压裂前单井剩余可采储量、重复压裂井含水率、重复压裂层有效厚度、重复压裂与初次压裂砂量之比、砂液比之比以及重复压裂实际顶替液量与理想顶替液量之比这8个特征参数与压后增油量之间的对应关系,从而确定各特征参数的取值范围(表2)。

编制模糊模式识别模型选井选层程序,按格式依次输入样本库数据、各特征参数权重以及理想井层特征参数的取值范围,即可得到各井的平均欧式贴近度。表3是杏河和王窑区块后期的压裂井作为

表2各特征参数取值范围

T{Ible2Value啪geof

ch撇teristic

p{lrarnete埽

参数取值范围重复压裂前地层压力瓜伸a

重复压裂前有效渗透率/10。u辞

重复压裂前含水率,%

重复压裂层有效厚度/m

单井剩余可采储量/l帆

重复压裂加砂量与初次压裂加砂量之比

重复压裂加砂量与初次压裂砂液比之比

顶替比/%

12.0一Y15.0

1.1~5.O

6~20

12~25

O.75~1.30

1.3~1.8

0.7~1.O

99.5~108.O

测试样本来考察用模糊模式识别模型计算结果与实际增油效果间的对应关系。

3.2多因素非线性统计分析模型选井选层

We¨and

IayerselectiOnbymultiVariatenon?Unearstatis戗csmodel

翁定为等:安塞油田重复压裂选井选层研究6l

表3杏河和王窑区块模糊模式识别模型计算结果与实际增油效果对比

Table3ComparisonofresultscoInlmtedwimfh2巧patt锄recognitionmodelandac:tI|aloilincr锄entaleffbctinXinghe觚d

W蛐g)∞b10ck

欧式贴近度序杏河区块井号实际累增产量序欧式贴近度序王窑区块井号实际累增产量排序

1X9—06llW16.244

2X9.OlO62W13-222l

3X8—0233W2l一52

4X11.07124W1.323

5X7.0745W16.20l7

6X20.15136W24-055

7X6.00l87W21.258

8Xl禾728W14.0819

9X3一0499Wll-2236

lOX7.6lO

llX16.271l

12X7.57

13.X20.145

将测试样本数据输入多因素非线性统计分析模型,其预测结果与实际增油效果对应关系见表4。3.3人工神经网络模型选井选层

WeUand

layerselectionbyarti行cialneuralne帆orkmodel

将测试样本数据输入人工神经网络模型,预测结果与实际增油效果间的对应关系见表5。3.4选井选层模式的建立

ModelingweUandlayerselection

按照文中提出的方法,3种模型优选结果的交集

表4杏河和王窑区块多因素非线性统计模型计算结果与实际增油效果对比

T曲le4Comp撕sonofrcsultscoInpmedwimmultiV撕atenon-linears协tisticsmodel锄dactIlaloil

i∞re咖tale仃ectinXin曲e锄d

W柚gyaoblock

模型计算结果排序杏河区块井号实际累增产量排序模型计算结果排序王窑区块井号实际累增产量排序lX3.042IW14—08l9

2X9.0612Wl一323

3X6.ool83W16—20l7

4X11.07124W1每244

5X7.0745W13-222I

6X9.OlO66W11.2236

7X8.0237W24一055

8X7_6108W21-52

9X20-15139W21—258

lOX14_79

11X20.145

12X16.27ll

13X7.57

62石油钻采工艺2008年8月(第30卷)第4期

’表5杏河和王窑区块人工神经网络模型计算结果与实际增油效果对比Table5Comparis∞ofresultscomputedwithartificiaIneumInetworkmodelandactualoilincrem%tale仔bctinXinghe柚d

Wangyaoblock

模型计算结果排序杏河区块井号实际累增产量排序模型计算结果排序王窑区块井号实际累增产量排序

lX3.042lW21.52

2X6.ool82W16.244

3X11.07123W1.323

4X7.0744W14.08l9

5X9.06l5W13.2221

6X20.15136W21.258

7X8.0237W24.055

8X9.0lOlO8W16.2017

9X16.27ll9W11.2236

10X14.79

llX7-6lO

12X7.57

13X20一145

即为最终的选井结果。

3.4.1杏河区块假设测试样本数据是一些需要进行重复压裂选择的井,那么用文中建立的参数评价方法得到这些井的参数后输入到以上3种模型中,如果各种模型计算结果都取排序在前面60%的井(杏河区块测试样本共13口井,前60%的井有8口),那么3种方法重合的井有x9.06、x9.0lO、x8.02、X11.07、X7.07、X6—00l;3种方法选中的6口井中实际增产效果排序为(括号中为实际产量排序位次):X9—06(1)、X9.010(6)、X8.02(3)、x11.07(12)、X7一07(4)、X6.001(8)。可以看出,3种方法最终选出的6口井中实际增产效果排在前6位的有4口井,这就大大提高了选井的科学性,保证重复压裂取得好的效果。

3.4.2王窑区块同对杏河区块的选择分析一样,3种方法重合的井有w16.24、w13.222、wI.32;3种方法挑选的3口井中实际增产效果排序为(括号中为实际产量排序位次):w13.222(1)、w1.32(3)、w16—24(4)。选出的3口井有2口井实际增产效果排在前3位,另一口排在第4位,所以也同样能大大提高选井的科学性,保证重复压裂效果。

综上所述,按照本文建立的重复压裂选井选层模式,从最初的样本库参数评价、建立样本库到最后用3种模型计算结果取交集确定最终的重复压裂选井结果,能够保证选出的重复压裂井取得好的效果,将安塞油田重复压裂的选井选层从定性化水平提高到量化水平,大大提高了选井选层的科学性。

4结论

‘:0nchlsi伽s

(1)通过对安塞油田以往重复压裂效果的分析,挑选出对重复压裂效果影响明显的参数作为安塞油田重复压裂选井选层样本库参数。

(2)建立了各样本库参数的评价方法并最终建立了安塞油田重复压裂选井选层样本库。

(3)用模糊模式识别模型、多因素非线性生产统计模型和人工神经网络模型分别分析了安塞油田重复压裂选井选层样本库,并对3种分析结果取交集确定最优井层。通过测试样本检验,选井选层结果与实际增产效果符合度好,能为下一步安塞油田重复压裂工作提供指导性意见。

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(下转第66页)

石油钻采工艺2008年8月(第30卷)第4期

置不再平行于最大主应力的方向。

6结论

‘bncIusio璐

(1)实际地层是固体介质和流体介质组成的复杂体,当存在流体渗流问题时,应该考虑流体和固体的耦合作用。

(2)碳酸盐岩储层介质弹性模量和泊松比的非均质性对裂缝起裂的影响较大,随着力学性质非均质程度的增加,裂缝起裂的方位与最大主应力方向差异越大。

(3)渗透率的非均质性对于起裂影响显著,对于缝洞发育的碳酸盐岩地层,渗透率差异大,裂缝的起裂点有可能在近井筒附近的地层中,而不是在井壁表面,裂缝存在多点起裂现象。

(4)当有弱强度高渗夹层穿越井筒时,井筒壁面的起裂位置将随着弱夹层与井筒的交角而变化,破裂点的位置不再是平行与最大主应力的方向,在有弱夹层地层中,裂缝起裂位置与夹层的位置密切相关。

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(收稿日期2008m4-14)

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(修改稿收到日期2008-06.26)

[编辑朱伟]

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