CN102016228B - 油井的混合注入测试方法及其系统 - Google Patents

Abstract

一种确定地下岩层的储层渗透率和几何结构的方法，该地下岩层具有储层流体，该储层流体包括先前并未注水的油，该方法包括：隔离将被测试的地下岩层；以基本恒定流量将注入流体提供到所测试的岩层，其中注入流体可在所测试的岩层处与油混合；在所测试的岩层顶部处进行密封以阻止其他流体注入；测量所测试的岩层中的压力数据，该压力数据包括压力注入数据和压降数据；以及基于通过井压模型对已经测量的压力注入数据和已经测量的压降数据进行的分析而确定所测试的岩层的储层渗透率和几何结构。

Description

油井的混合注入测试方法及其系统

技术领域

本发明通常涉及一种井中的含油层段的生产率和几何结构特征，尤其是涉及一种无需采油到地面上的短时测试的自动分析。

背景技术

一个用于流动测试的常用油表面工艺的例子是钻杆试验(DST)。在这种类型的流动测试中，油或天然气的储层的生产能力、压力、渗透率或范围被确定。DST测试本质上是一种流动测试，其在隔离的目标岩层进行，以确定流体储量以及它们可能的生产率。典型的DST包括多个流动和关井(或压力增大)周期，在此期间对储层的数据进行记录。

用于流动测试的油表面工艺的替代方式是存在的，但具有自身内在的缺点和缺陷。例如，取地心和裸井测井电缆岩层测试是已知的，但是这些方法采样了较少的储层量，这往往导致结果的不充分或不完善。此外，注入流动测试被公开用于将水注入到注水油的储层中。

发明内容

在本发明的一个方面，提供一种确定地下岩层的储层渗透率和几何结构的方法，该地下岩层具有储层流体，该储层流体包括先前并未注水的油，该方法包括隔离将被测试的地下岩层；以基本上恒定的流量从井口将注入流体提供给将要测试的岩层，其中注入流体可在所测试的岩层处与油混合；在顶部处密封所测试的岩层以阻止另一流体注入；测量所测试岩层中的压力数据，其包括压降数据和压力注入数据；以及基于通过井压力模型对已测量的压力注入和已测量的压降数据进行的分析，来确定所测试岩层的储层渗透率和几何结构。

在本发明的另一方面中，提供一种用于确定地下岩层的储层渗透率和几何结构的系统，该地下岩层具有储层流体，该储层流体包括先前并未注水的油。该系统包括：注入器，该注入器构造并布置成将注入流体以基本恒定的流量从井口注入到所测试的岩层中，其中注入流体在所测试的岩层处与油相混合；一个或更多个传感器，构造并布置所述传感器以在所测试的岩层中测量数据，该数据包括压力注入数据和压降数据；以及机器可读介质，其具有机器可执行指令，所述机器可读介质构造并布置成基于通过使用存储于与处理器连接的内存中的井压模型对已经测量的压力注入数据和已经测量的压降数据进行分析，确定所测试岩层的储层渗透率和几何结构。

本发明的这些和其他的目的、特征和特性，以及相关结构元件和组合部分的操作方法和功能，以及制造成本，将基于下面的描述和附加的权利要求并结合附图而更加明显，全部这些形成本说明书的一部分，其中相似的附图标记在不同的附图中表示相应的部件。容易理解的是，附图仅仅是用于描述和说明的目的，并不能作为本发明的限定。如说明书和权利要求书中所使用的，除非特别指出，否则单数形式的“一(a，an)”以及“该(the)”包括多个物体。

附图说明

图1大致示出了根据本发明一个实施例的地下岩层的储层渗透率和几何结构的确定方法。

图2是根据本发明的一个实施例与计算机连通的传感器的示意图。

图3图示了根据本发明的一些实施例的用于饱和重油的粘度温度特性。

图4图示了根据本发明的一些实施例在采油期间的井眼温度损失。

图5图示了用于对流扩散方程的浓度分布曲线方案，其中根据本发明的一些实施例t_D≤32。

图6图示了对流扩散方程的浓度分布曲线的方案，根据本发明的一些实施例t_D≥8。

图7图示了根据本发明的一些实施例与扩散系数的相关的比例。

图8图示了根据本发明的一些实施例的对于多种α的无量纲导数特性。

图9图示了根据本发明的一些实施例的对于活塞式移位的无量纲导数特性。

图10图示了根据本发明的一些实施例的对于μ_i/μ_r＝4的无量纲倒数特性。

图11图示了根据本发明的一些实施例的井眼存储和井壁不完善效应。

图12图示了根据本发明的一些实施例表示多种kh以及s＝20的压力瞬变特性。

图13图示了根据本发明的一些实施例表示多种s以及kh＝20md·f的压力瞬变特性。

图14图示了根据本发明的一些实施例的表示多种q/h的无量纲压力瞬变特性。

图15示出了根据本发明的一些实施例的关于k和s预期的表格。

具体实施方式

对瞬时的油井压力进行分析，以确定地下岩层的储层渗透率和几何结构。所述瞬时油井压力是通过一个或更多个井底压力计向下穿过钻孔而测量并记录所提供的。图1示出了一种实施储层渗透率和几何结构测试方法的示例，该方法实施了井压力模型的某些方面。该方法通常开始于步骤105，用于确定地下岩层的储层渗透率和几何结构，该地下岩层具有包括油的储层流体，该油在此之前并未被注水。在一些实施例中，称作钻杆的空心管从井口下降到井中。井口是井眼的地表端。钻杆具有环绕其的两个可膨胀装置，称为封隔器。钻杆下降到井眼中，或者下降到井中，直到第一封隔器布置得刚好位于待测试地下岩层上，而第二封隔器布置成刚好在测试岩层下方。在步骤110，将要被测试的地下岩层被隔离。在一些实施例中，在隔离步骤期间，通过将第一和第二封隔器膨胀而将所测试的岩层上方和下方的井关闭，从而将被测试的岩层隔离。对岩层进行隔离以切断来自周围环境的压力，与此同时使得储层流体流入到隔离的地下岩层中。

在步骤115，将注入流体引入并穿过钻杆，而流入到待测试岩层中。在一些实施例中，注入流体通过注入器提供，该注入器位于井口处。注入器构成为将注入流体以基本上恒定的流量注入，这是通过能够基于瞬时的储层压力反馈连续地调整排放压力来实现的。注入流体与渗透于地下岩层的油相混合，并且在一个实施例中具有比油高的粘度。注入流体的高粘度可减少粘度指进，所述粘度指进可具有在注入期间对于井眼压力反馈的不利影响。可通过在注入流体中包含并不会影响到注入流体的易混合性的粘度调节剂或添加剂来增大注入流体的粘度。例如，添加剂包括基于陶土或锂蒙脱石的有机粘土，以及极性活化剂如乙醇或三甘醇。在一些实施例中，注入流体是基础油，例如由壳牌公司制造的SARALINE185V基础油，该基础油具有较低的挥发性和较低的可压缩性。在储层条件中的SARALINE185V的粘度大约是0.5cp。

在一些实施例中，注入流体在储层测试之前从被测试岩层获得。该注入流体称为井底样品，其前提是充足的储层油量的低流量流入，以保证最小基础油污染。典型地，该油量将不会超过几桶。此外，该采样也不涉及在地面上的储层油的生产。

在注入流体被提供到被测试的地下岩层之后，在步骤120，岩层被密封或者封存。岩层被密封或封存的时间段可从几个小时变化到几天，这取决于用于压降数据示出了接近储层压力的压力所需的时间长度。在一些实施例中，设置在岩层的下方和上方的这些封隔器膨胀以密封岩层，使其远离不期望的影响，例如远离来自周围的岩层的压力和流体的影响。

压降数据是在注入期和后续的封存期的期间从被测试的地下岩层中测量的，参见步骤125。压力下降数据可通过一个或更多个压力传感器测量。在一些实施例中，在注入期和后续的封存期期间可进行附加的测量。这些附加的测量可由一个或更多个附加的传感器进行，包括测量注入压力、井底温度、地表流体注入流量以及地表油管压力。在一些实施例中，传感器是构造和布置成用于测量井眼材料以及周围岩层的电特性，这仅仅用于说明性目的，各种各样的传感器可应用到本发明的各种实施例中。尤其可以预见的是，可采用电阻测量、超声波或者其他声波测量、复合电阻抗测量、视频图像和/或光谱测定法的测量。与此相一致，传感器可酌情选择以进行测量，并且可包括电源和检测器、辐射源和检测器、以及声转换器，这是非限制性的例子。正如所理解的那样，其在单个探测器上包括多种类型的传感器是有益的，并且以这种方式采用不同组合也是有益的。

使用本发明的井压模型对在注入期和后续的封存期期间采集的数据进行分析，以对储层流体确定所测试岩层的渗透率和几何结构，参见步骤130。

如图2所示，由传感器200采集的数据通常保存在本地存储装置中，如保存在具有内存的随钻测井仪中，或经由导线(尽管也可进行无线连接)传递到计算机205，例如，该计算机可位于钻井设备处，在该处数据经由计算机205(该计算机可以是任何适当的类型)的总线210被接收并被存储在例如计算机可读存储装置215上，如硬盘、光盘、闪存、临时RAM存储器或者其他介质上，从而用于由计算机205的处理器220进行处理。

按照本发明的一方面，改进了在恒定流量混合注入下估算井压反馈的径向模型。该模型表明粘度随时间和半径的变化，这是由于注入流体和储层油的混合所引起的，其中这些油由于成分、温差而具有不同的粘度，该模型支配着局部的井压反馈，并且可导致与单粘度系统相关联的反馈的显著的早期偏差。然而，这种效应的实际持续时间很短，因此该偏差并不能不利地影响从井压数据获得的储层参数的估算。

令流体系统由一种流动液相和一种不混合的固定液相组成，所述流动液相为由两种混合的成分即注入油和储层油组成的油，而该不混合的固定液相为水，所支配的径向质量(mass)以及能量平衡方程如下：

$\begin{array}{c}\frac{\∂}{\∂t}[\mathrm{\φ}(S_w{\mathrm{\ρ}}_w{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{jw}}+S_o{\mathrm{\ρ}}_o{\mathrm{\ω}}_j)+(1-\mathrm{\φ}){\mathrm{\ρ}}_R{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{jR}}]\\ +\frac{1}{r}\frac{\∂}{\∂r}\left[r({\mathrm{\ρ}}_o{u}_o{\mathrm{\ω}}_j-\mathrm{\φ}{S}_o{\mathrm{\ρ}}_{o}D\frac{\∂{\mathrm{\ω}}_j}{\∂r})\right]=0,j=i,r\end{array}...\left(1\right).$

$\begin{array}{c}\frac{\∂}{\∂t}[\mathrm{\φ}(S_w{\mathrm{\ρ}}_w{U}_w+S_o{\mathrm{\ρ}}_o{U}_o)+(1-\mathrm{\φ}){\mathrm{\ρ}}_R{U}_R]\\ +\frac{1}{r}\frac{\∂}{\∂r}\left[r({\mathrm{\ρ}}_o{u}_o{H}_o-K\frac{\∂T}{\∂r})\right]=0\end{array}...\left(2\right).$

重力、辐射能通量和流体动能在这些方程中被忽略。油相的注入油质量分数(fraction)由ω_i表示，并且储层油的质量分数采用ω_r表示。附加质量分数为ω_jw和ω_iR，其中j＝i、r，其分别表示吸收在水相中和岩石上的每种油成分的分数。方程的全部要素被位于附录中的符号说明部分所定义。

假定油相的密度独立于ω_j，也就是说，注入油和储层油之间的密度差可被忽略。然后，增加包括等式1的两个质量平衡等式(j＝i、r)，如下：

$\frac{\∂}{\∂t}[\mathrm{\φ}(S_w{\mathrm{\ρ}}_w+S_o{\mathrm{\ρ}}_o)+(1-\mathrm{\φ}){\mathrm{\ρ}}_R]+\frac{1}{r}\frac{\∂}{\∂r}\left[r{\mathrm{\ρ}}_o{u}_o\right]=0...\left(3\right).$

假定液相和岩石具有恒定的压缩系数，并且油相压缩系数独立于ω_j。同时假定恒定的储层孔隙度和渗透率，并且忽略二阶导数项和毛细管压力，下列等式类似于扩散等式，结果如下：

$\frac{\∂p}{\∂t}-\frac{k}{\mathrm{\φ}{c}_t}\frac{1}{r}\frac{\∂}{\∂r}\left(\frac{r}{{\mathrm{\μ}}_o}\frac{\∂p}{\∂r}\right)=0...\left(4\right).$

该井的该等式的解是所期望的压力模型。然而油相的粘度μ_o随着半径和时间而改变，所以该等式并不容易求解。

在各种研究中使用的一种解决方法假设随时间变化的粘度分能够通过可解析的不可压缩流动模型而进行估算。粘度分布是由该模型所得出的，然后代入等式4，然后数字求解，并且产生所期望的井压反馈。这种方法在此被采用。

等式1的不可压缩流动方案是对流-扩散方程，并且假定了ω_jw和ω_jR是可以忽略的：

$\frac{\∂{\mathrm{\ω}}_j}{\∂t}+\frac{q{B}_i}{2\mathrm{\πrh\φ}{S}_o}\frac{\∂{\mathrm{\ω}}_j}{\∂r}-\frac{1}{r}\frac{\∂}{\∂r}\left(\mathrm{rD}\frac{\∂{\mathrm{\ω}}_j}{\∂r}\right)=0,j=i,r...\left(5\right).$

就温度而言，假定液体和岩石具有恒定热容，等式2的不可压缩流动方案如下：

$\frac{\∂T}{\∂t}+\mathrm{\β}[\frac{q{B}_i}{2\mathrm{\πrh\φ}}\frac{\∂T}{\∂r}-\frac{1}{r{\mathrm{\ρ}}_o{c}_{\mathrm{po}}}\frac{\∂}{\∂r}\left(\mathrm{rK}\frac{\∂T}{\∂r}\right)]=0...\left(6\right),$

其中：

$\mathrm{\β}=\frac{{\mathrm{\ρ}}_o{c}_{\mathrm{po}}}{{\mathrm{\ρ}}_w{c}_{\mathrm{pw}}{S}_w+{\mathrm{\ρ}}_o{c}_{\mathrm{po}}{S}_o+\frac{1-\mathrm{\φ}}{\mathrm{\φ}}{\mathrm{\ρ}}_R{c}_{\mathrm{pR}}}...\left(7\right).$

注入油界面(front)的间隙速度v以及其温度界面的间隙速度v_T在等式5和6中表示，如下：

$v=\frac{q{B}_i}{2\mathrm{\πrh\φ}{S}_o}...\left(8\right).$

$v_T=\mathrm{\β}\frac{q{B}_i}{2\mathrm{\πrh\φ}}...\left(9\right).$

间隙速度对应于两个移动过渡带中心的速度，所述两个移动过渡带中心介于纯注入油ω_i＝1以及纯储层油ω_r＝1之间，以及介于注入温度T_i和储层温度T_r之间。等式5和6中的扩散系数D和K，控制了过渡带的宽度。仅当扩散项可忽略的时候，这些界面是活塞状的。

需要注意的是，仅当等式7中的项ρ_wC_pwS_w和

可忽略的时候，两个界面将以同样的速度前行。否则，注入油温度界面将必然落后于注入油成分界面。对于岩石、油和盐水采用标称的密度和热容值，(ρ_o＝53lbm/ft³，ρ_w＝69，ρ_R＝125，C_o＝0.55BTU/°F/lbm，C_w＝0.8，C_R＝0.3)^3，13，以及S_o＝0.85。

$\frac{v}{v_T}=\frac{1}{\mathrm{\β}{S}_o}\≈15...\left(10\right).$

间隙速度和过渡带宽度是关键的，因为油相粘度分布直接由它们得出。假设温度界面滞后于注入油界面，粘度分布由两个过渡带组成。最靠近井的后面(trail)的粘度过渡带对应于温度界面，并且从μ_o(T＝T_i)变化到μ_o(T＝T_r)。前面的过渡带对应于注入油成分界面，并且从μ_o(ω_i＝1)变化到μ_o(ω_r＝1)。过渡带并不必须分离，而且可以重叠。

可示出的是，两个过渡带的相应宽度在实际条件下可明显不同。等式5和6中的两个扩散项是与成分过渡带对应的

以及用于温度过渡带的

这些项的相对重要性可通过比例

而被验证，该比例估算热过渡带的相对于成分过渡带的宽度。

因数D包括两个成分，一个对应于分子扩散，另一个对应于机械分散(dispersion)。分子扩散率与过渡带内部的油成分的梯度成比例。机械分散率与成分梯度成比例，以及与油相速率成比例。除了极端低的油相速度，扩散成分是较少的。当由于过渡带靠近井而过渡带的速度处于最大值的时候，对于低至每天几桶的注入流量，扩散成分可在实际的注入测试情况下被忽略。D因此被限定为仅仅包含机械分散成分。

机械分散条件通常表示为：

D＝αv.........................................................(11).

机械分散因数α取决于储层中的因素，例如孔的几何形状和弯曲，这控制了油成分的机械混合。重要的是，机械分散因数也与尺度相关，以致因数随着过渡带远离井眼而增长。分散因数将接下来进一步描述。

该比率

然后可被估算为：

过渡带对测试数据分析的影响是很显著的，直到该过渡带不再与井横交。这发生在过渡带的中心处于半径

的时候。代替r，等式12中的比率然后被估算，使用油、水和岩石密度、比热以及导热率(K＝1.5BTU/hr/ft/°F)的标定值，并且

So＝0.85，h＝25英尺，

$\frac{\mathrm{K\β}}{{\mathrm{\ρ}}_o{c}_{\mathrm{po}}D}\≈\frac{8}{q{B}_i}...\left(13\right).$

其中q在表面B/D中。因此，可以估算的是，仅仅对于极低注入流量，由热扩散导致的粘度过渡带将与由机械分散导致的粘度过渡带一样广。

假设相对于成分界面的过渡带的宽度，实际注入流量产生了急剧的温度界面。该假定将在下面进一步阐述。

井压数据在粘度过渡带横断井的时间段期间是不可分析的，正如其将在下面的部分进行说明的那样。急剧的温度界面使得热过渡带横断井的持续时间最小化，因此最小化了井压反馈的效果。

温度界面处的粘度下降依赖于储层油特性和注入流量，并且可通过下述两幅图进行估算。图3示出了由两种储层油相互关系计算的粘度与温度的关系，一种是具有汽/油比例(GOR)为1000的溶液，而另一个是重油。所假设的是：注入液体的粘度将被改变，以致超过在储层温度下的储层油粘度。

图4显示了在3-1/2英寸管路中的油的温度下降与流量的关系。尽管曲线是用于生产的情况，但是由于流量的原因，在端点(在此情况下为地表，或者在注入的情况下为沙面)处的温差与用于注入的那些温差相等。

可知的是，对应于300B/D的曲线表示几乎静态的情况，并且50°F温差是由1100B/D的流量(rate)所导致的。因此，当注入流量为1100B/D时，注入液体被估算为比储层深处的储层温度低50°F。对于较低的流量，温差将较小。在300B/D注入流量下，注入液体的温度等于储层的温度。图3表示对于1000GOR储层油，该较冷的温度并不对粘度起到明显的作用，因为在较高温度处粘度曲线较平。重油在较大的范围中更敏感，降低50°F以上的时候粘度增大50％。

因此，温度界面处的粘度的下降将仅对于高粘度油来说是显著的。然而，这种突变将位于成分过渡带的内部，并且其对于可分析的井压数据的影响是可忽略的。

对于等式5的分析和数字算法是存在的，并且D由等式11所描述。这些在图5和6中部分示出。这里t_D和r_D被限定为：

$t_D=\frac{q{B}_{i}t}{2\mathrm{\πh\φ}{S}_o{\mathrm{\α}}^2},$ $r_D=\frac{r}{\mathrm{\α}}...\left(14\right),$

并且C是浓度，C＝φS_oρ_oω_i。

这些解是基于r_w＝0。它们合并到本发明，并具有线性偏移，Δr_D＝r_w/α。

用于产生这些解的适当的边界条件如下：

${\mathrm{\ρ}}_o{u}_o{\mathrm{\ω}}_i-\mathrm{\φ}{S}_o{\mathrm{\ρ}}_{o}D\frac{\∂{\mathrm{\ω}}_i}{\∂r}=\frac{q{\mathrm{\ρ}}_o}{2\mathrm{\πrh}},r=r_w...\left(15\right).$

这得出了解，在该解中，C或者ω_i在r_w处并不是恒量，直到一些有限的时间，在这些有限的时间之后ω_i＝1。所以，过渡带从注入开始就存在于井中，并且最终在对应于t_D≈16(参见附图5、6)的时候之后从井中消失。

过渡带的中心的半径，

在t_D处是：

$\stackrel{\‾}{r}=\sqrt{\frac{q{B}_{i}t}{\mathrm{\πh\φ}{S}_o}-{r_w}^2}=\mathrm{\α}\sqrt{{2t}_D}...\left(16\right).$

其中t_D＝16时，

该结果在上面使用过。

在持续时间期间，成分过渡带横断该井，并且该持续时间对于大的、油田规模问题例如注水是可忽略的，以及对于边界情况在r＝r_w的时候ω_i＝1是适当的。然而，为了注入测试，对此早期的作用是重要的，因此，存在于图5和图6中的解是适当的，并且用于产生合并于该井压模型中的粘度分布。

对于将冷水注入到地热储层中所提出的急剧热界面的假定通过等式6的数值解而得到验证。对该情况仅存在热过渡带，以及热过渡带的厚度Δr_T评估为：

${\mathrm{\Δr}}_T\≈0.055r_w\sqrt{t}...\left(17\right),$

其中t在几秒的范围内。该估算是用于油储层情况的上界，因为乘积Kβ用于油饱和系统通常与用于水饱和系统相比较小。用t_D＝16代替等式14中的t，并且对于成分过渡带的宽度，因为其在离开该井时

宽度的比率是：

$\frac{{\mathrm{\Δr}}_c}{{\mathrm{\Δr}}_T}\≈\frac{1}{5.5r_w}\sqrt{\frac{q{B}_i}{\mathrm{h\φ}{S}_o}}...\left(18\right),$

其中q在表面B/D中。该比率对除了低注入流量之外都较大。

代替等式10中使用的储层参数，其中v/v_T≈15，并且q＝500B/D，B_i＝1，r_w＝0.25ft，得到Δr_c/Δr_T≈11。因此，尽管温度界面比成分界面滞后，其过渡也更小。但是可能的是，在成分过渡带已经离开该井之后该温度过渡带仍保持横断该井，可假定在该研究中该时期较短并且温度界面对于井压反馈的影响并不持久。

等式4的恒定比率的方案如下，在该井处其假定在过渡带中不可压缩流动，并且在该过渡带中，位于过渡带与该井之间包括100％注入油：

$p_{\mathrm{wD}}=\frac{1}{2}(\ln \frac{t_D^{\′}}{r_{D\max }^{\′}}+0.80907)+\frac{{\mathrm{\μ}}_t}{{\mathrm{\μ}}_r}\ln \frac{r_{D\max }^{\′}}{r_{D\min }^{\′}}...\left(19\right).$

$+\frac{{\mathrm{\μ}}_i}{{\mathrm{\μ}}_r}\ln r_{D\min }^{\′}+s$

这是在本发明中改进的井压模型。井眼存储效应并不被包括在该模型中。在此，t′_D是常用的无量纲时间，r′_Dmin和r′_Dmax是过渡带的边界，并且表示为无量纲半径，μ_i是处于井注入温度时的注入油的粘度，而且μ_r是处于储层温度下的储层油的粘度。需要注意的是，在过渡带横断该井时的时间内，r′_Dmin＝1并且

条件为0。

r_Dmin(t_D)和r_Dmax(t_D)从等式5的解中获得，t′_D从t_D中获得，给定了α、r_w、q以及储层特性。

如果在过渡带中粘度函数与半径是成线性的，过渡带的粘度可由单个值μ_t表示。在该模型中使用的线性粘度函数如下：

$\mathrm{\μ}\left(r_D^{\′}\right)={\mathrm{\μ}}_{\min }+\frac{{\mathrm{\μ}}_r-{\mathrm{\μ}}_{\min }}{(r_{D\max }^{\′}-r_{D\min }^{\′})}(r_D^{\′}-r_{D\min }^{\′})...\left(20\right).$

${\mathrm{\μ}}_{\min }=C{\mathrm{\μ}}_t+(1-C){\mathrm{\μ}}_r...\left(21\right).$

C(t_D)为在等式14中所定义的无量纲时间处的浓度。

注入测试的解释是通过对于等式19的重新整理实现，其中所替代的包括过渡带中心的半径，

$\begin{array}{c}{r}_{D\min }^{\′}={\mathrm{\χ}}_{\min }\left(t_D^{\′}\right)\frac{\stackrel{\‾}{r}\left(t_D^{\′}\right)}{r_w}\\ r_{D\max }^{\′}={\mathrm{\χ}}_{\max }\left(t_D^{\′}\right)\frac{\stackrel{\‾}{r}\left(t_D^{\′}\right)}{r_w}\end{array}...\left(22\right).$

χ_min和χ_max是t′_D的标量函数。需要注意的是0≤χ_min(tD)＜1，χ_max(t_D)＞1。

当

远远大于r² _w的时候，替代结果如下：

$p_{\mathrm{wD}}=\frac{1}{2}(\frac{{\mathrm{\μ}}_i}{{\mathrm{\μ}}_r}\ln t_D^{\′}+0.80907)+\frac{1}{2}(\frac{{\mathrm{\μ}}_i}{{\mathrm{\μ}}_r}-1)\ln A+B+s$

$A=\frac{q{B}_i{\mathrm{\μ}}_r{c}_t}{\mathrm{\πkh}{S}_o}...\left(23\right).$

$B=\frac{1}{2}(\frac{{\mathrm{\μ}}_i}{{\mathrm{\μ}}_r}-\frac{{\mathrm{\μ}}_t}{{\mathrm{\μ}}_r})\ln {\mathrm{\χ}}_{\min }+\frac{1}{2}(\frac{{\mathrm{\μ}}_t}{{\mathrm{\μ}}_r}-1)\ln {\mathrm{\χ}}_{\max }$

需要注意的是，该p_wD模型类似于扩散方程的对数(log)近似求解，区别在于半对数斜率乘以μ_i/μ_r，而且半对数截距(intercept)包括两个附加的项。同样需要注意的是，对时间求导的结果是：

$\frac{\∂p_w}{\∂t}t=\frac{q{B}_i{u}_i}{4\mathrm{\πkh}}...\left(25\right).$

$\frac{{\∂p}_w}{\∂t}t=\frac{q{B}_i{u}_i}{4\mathrm{\πkh}}...\left(25\right).$

所以，压力导数图是有助于诊断的，也就是说，等式23有效的时候，压力导数图恒定为μ_i/2μ_r。在这个时候，分析将得到储层渗透率k，假定μ_i已知，如等式25所示。

应用压力瞬变分析以进行该分析是直接的。如下所述：

$k=\frac{{\mathrm{\μ}}_i}{{\mathrm{\μ}}_r}{k}^{\′}...\left(26\right).$

其中κ′是从时间区域评估的储层渗透率，在该时间区域中等式23是有效的。

此外，这种κ的估算容许进行A的计算，假定该项的剩余参数的估算已经给出。综合压缩系数的典型值c_t(用于单相油系统)保证了A是一个较小的数字，并且lnA在量级上相对较大。项B却在量级上通常更小，并且可被忽略。首先需要注意的是，项B必须具有相反的符号。其次，两个B的对数项的系数的量级都必须小于lnA系数。最终，从图5和6中所示可知，t_D＞32的时候χ_min＞0.13，而且χ_max＜1.9，此时为过渡带仍旧靠近该井的时候。所以，B的对数项的大小不会超过2。

当B被忽略的时候，井壁系数s可由半对数截距中估算。这通过使用下式获得：

$s=s^{\′}-\frac{1}{2}(\frac{{\mathrm{\μ}}_i}{{\mathrm{\μ}}_r}-1)\ln A...\left(27\right),$

其中s′是从压力瞬变分析中估算的井壁系数。

在本发明的一些方面中，过渡带粘度函数被假定为分段线性，并在r′_Dmin具有缓斜率函数，并且在r′_Dmax具有陡斜率函数，以更好地近似于图5和6中的C的情形。该粘度函数对于等式26和27并不需要任何修改，因为其仅仅修改了项B。在过渡带离开该井的时候，函数仅用于平滑P_wD反馈。

分散系数α与尺度相关，其与成分界面行进的距离成比例。图7示出以多种尺度测量的α数据。回波分散性(离差)单井示踪吞吐法测试(SWTT)数据是最相关的，因为这些数据由测试所计算，在该测试中追踪器被注入然后从单井中产生。这种情况下的行程是追踪器界面的最大径向范围的两倍。如图7所示，实验室与现场数据很好的对应。

适于注入测试情况的α范围将通常对应于SWTT数据，并且更小，因为过渡带随着其横断并靠近该井而最大限度影响井压反馈。比图7中的SWTT更小的数据对应于实验数据。

用于注入测试的图7中分散数据的适用范围将为0.003＜α＜0.3m或者0.1＜α＜1英尺。该范围的最大值对应于15英尺界面行程距离，大约用于条件q＝1000B/D，

S₀＝0.85，h＝10英尺，t＝24小时，这表示了一种极端的情况，因为间隔相对较短，注入流量相对较高，而且过渡带的效果在远未达到24小时的时候就已经为零。

图8示出了对于各种α，无量纲的压力导数由等式19估算，其中μ_i/μ_r＝2。需要注意的是，成分过渡带的影响逐渐将导数从最初的平台0.5转变为第二平台0.5μ_i/μ_r，此时为1.0。从第一平台到第二平台过渡的转变时间随α的增大而增加。

最初的平台是源于与储层油的粘度相关的井反馈。事实上，最初的平台并不可检测，因为其存在较早并且由井眼存储和井壁效应所遮盖。第二平台来源于与注入油粘度相关的井反馈，这持续直到储层边界影响变得显著的时候为止。

无量纲井压反馈同样是依赖于厚度和流量的渗透率。这可在等式19中所见，其中r′_Dmin和r′_Dmax是r_D的函数，并且r_D是t_D的函数。t′_D的限定和等式14满足

$r_D^{\′}=\frac{{\mathrm{\αr}}_D\left(t_D\right)}{r_w}$

$t_D^{\′}=t_D\frac{\mathrm{kh}}{q}\mathrm{\λ}{\mathrm{\α}}^2...\left(28\right).$

$\mathrm{\λ}=\frac{2\mathrm{\π}{S}_o}{B_i{\mathrm{\μ}}_r{c}_t{r_w}^2}$

无量纲压力曲线，将在给定的α的时候对于比率khλ/q是唯一的。

由等式14可知，过渡带的效果仅取决于比率q/h，因为过渡带的宽度和速度均取决于t_D(r_D)，如图5和6所示。过渡带的特性及其对于井反馈的效果并不取决于k。

活塞式移位如图9所示，其中α是一个十分小的数字。导数的结果当α＜0.001的时候并不随α显著改变。

μ_i/μ_r对于曲线形状的效果改变了过渡的纵向步位，尽管过渡的宽度并不被影响。这可在图10中所见，其中μ_i/μ_r＝4。

图8-10中的曲线由等式19数字产生。曲线的干扰部分(spurioussection)由成分过渡带内部的粘度函数的分段线性假设所导致。粘度函数因此在过渡边界并不光滑。当该过渡清除该井的时候干扰部分开始和结束。在过渡带的内部边界处的较平滑的粘度过渡将消除尖峰。应注意的是：对应于尖峰的第二平台的开始，也就是说成分过渡带在井压反馈上的效果在该成分过渡带清除该井之后较小。

过渡时期以及第二平台对于井眼存储和井壁效应的接近程度将对比于图8而从图11中看出。图8中示出：通常第二平台在t′_D＝1×10⁵之后产生。无量纲井眼存储系数C_D对应于在3-1/2英寸管的10000英尺中的注入TST，用于测试程序的理想的管的实际最大长度是例如C_D≈500。图11示出了对于井壁的大多数值，存储效应在t′_D/C_D≈1000终止，而对于C_D＝500，则在t′_D≈5×10⁵终止。因次，通常为了该测试程序，井眼存储效应评估为在达到第二平台之前终止。

存储和井壁效应因此将在建立第二次平台的时候可忽略。这种比较同样得出：最初的平台时期和过渡时期可由井眼存储效应所遮盖，尽管因为第二平台产生可解释数据而并不重要。

用于预期井和储层的条件的注入测试流量可在最小化注入持续时间同时保持有效压力瞬变数据的准则下被估算。

目前，砂岩储层中的储层渗透率和油特性并不确定，因此可使用相似的盆地(basin)等效值。因此，渗透率被估算为从1md到100md之间变化。相似的盆地储层油趋于是石蜡族的，而且储层条件的粘度可超过1cp。

储层的几何结构将影响瞬变数据，而且包括两个并行断层(faults)。该井被钻到系统的捕获断层100m深处。另一断层是通常具有较大的间隔，大约距离该井因数为10或者更大。这两个断层通过与震动引起的描述来解决。因为断层通常较短且并行，因此不能形成长方形的储层边界，否则系统就是开放的。然而，砂岩连续性的欠缺将可能限制储层在平行于或垂直于断层方向上的范围。如此，地层边界将更可能在测试期间被检测，而不是检测较远的断层。砂岩石连续性不能充分通过震动引起的数据而求解，以预测地层边界的效应。

测试数据可能表现捕获断层的效果，但不能展现第二断层的效果。仅仅极端限制的砂地(在与捕获断层相应的距离大小上)将影响测试的数据。

井眼存储效应在最大预期测试深度的情况下考虑，该深度对应于3-1/2英寸管的不超过10000英尺。SARALINE185V的液体可压缩性被使用，并导致了无量纲存储系数C_D约等于500。

井壁可估算为最大+20，这已经在一些相似的盆地井上测量出。

图12和图13示出了对于石蜡油在不同kh值以及井壁系数s的注入压力和导数反馈，其源于压力瞬变分析应用Saphir。图12示出了对于20＜kh＜2000md·ft、s＝20的反馈。图11示出了对于kh＝md·ft、0＜s＜20的效果。测试持续时间是24小时。

图12和13中的反馈并不包括油成分梯度的效果。

应注意到：对于kh＝2000md·ft，捕获断层的效果可以在大约5小时中实现。随后的恒量导数周期被期待遵循这个效果，且不在24小时之前形成。因此，对于持续时间限制为低于20小时的井测试，恒量导数周期在断层效应之前必须被分析。应注意的是，这对于kh＝20md·ft在先前周期并不形成。然而图13示出了对于较小的井壁系数s＝0，恒量导数周期在24小时内刚刚实现。kh＝20md·ft的情况因此基本上难以从短时测试数据中解释。

对于不同的q/h以及α＝1，油成分过渡带的效果被归入到图14中所示的瞬变反馈中，其表现了过渡带的最大预期效果的情况。

井眼存储效应并不被包括在图14中。图12-14组合使用，允许了井眼存储和油成分过渡两者的勘查。

应注意的是：在图14中，较高的注入率导致了第二平台抵达比较低注入率的更早。这有益于以较高流量进行的注入测试，并且表现相对于传统生产流量测试的主要差异，其中该流量并不影响导数为恒量时的时间。

图12中的恒量导数时段最早发生在1个小时之前。该时段是完整的直到其被断层效应干扰，其中是在kh＝2000md·ft的情况下。所以，所期望的是，注入率如此以便在1小时之前该油成分效果完全实现。图14示出了q/h的值然后应超过10。与h＝20英尺相关的流量，例如然后将超过200B/D。

因为图14中的曲线是通过等式19估算的注入井压力反馈，渗透率和井壁的评估将通过等式26和27所获得，从第二平台区域可使用这些压力数据对所述渗透率和井壁的评估进行测试。图15中的表1表示对于当前每个曲线的这些测试的结果。在该时间进行说明，且该时间t小于等于10小时。应注意到，预测是可以接受的，其表示出等式23中B被忽略的假设是可以接受的。

还应注意的是，对应于测试时间5个小时和q＝200B/D的情况，其满足比率q/h＝10，满足可接受的k和s的估值。

尽管本发明为了说明的目的基于当前认为最实际和最优选的实施例已经进行了详细的说明，可以理解的是，该细节仅仅用于该目的，且本发明并不仅仅限于所公开的实施例，但是相反，其包括落入在所附权利要求书的范围和精神中的修改和等同布置。例如，尽管附图标记在此表示计算机，它可以包括通用计算机、特定计算机，ASIC包括机器可执行命令并被编程以施行该方法，计算机组或网络，或者其他适当的计算装置。另一个例子，可以理解本发明关注的是，在可能的范围内，任何实施例中的一个或多个特征可与任何其他实施例中的一个或多个特征相结合。

附录-标记

A    等式23

B    等式23

B_i   注入油的FVF

C    浓度，C＝φS_oρ_oω_i

C_po  油相的比热

C_pw  水相的比热

C_pR  岩石的比热

C_t   总的系统压缩系数， $c_t=S_w{c}_w\frac{{\mathrm{\ρ}}_w}{{\mathrm{\ρ}}_o}+S_o{c}_o+\frac{1-\mathrm{\φ}}{\mathrm{\φ}}{c}_R\frac{{\mathrm{\ρ}}_R}{{\mathrm{\ρ}}_o}$

C_w   水的压缩系数

C_o   储层油的压缩系数

C_R   岩石的压缩系数

D    扩散系数

h    储层厚度

H_o   油相的比热函

κ   储层的渗透率

κ′ 传统压力瞬变分析中估算的储层渗透率

K    油、水、岩石系统的热导系数

P    储层压力

p_wD  无量纲井压， $p_{\mathrm{wD}}=\frac{2\mathrm{\πkh}}{q{B}_i{\mathrm{\μ}}_r}(p_i-p_w)$

p_i   初始储层压力

p_w   井注入压力

q    地表注入流量

r    半径

r_w   井眼半径

   成分过渡带的中心的半径

r_D   等式14的Tang-Peaceman无量纲半径

r′_Dmin  成分过渡带的最小无量纲半径，

r′_Dmin  成分过渡带的最大无量纲半径，

r_max     成分过渡带的最大半径

r_min     成分过渡带的最小半径

Δr_T     等式17中的热过渡带的厚度

Δr_c     合成过渡带的厚度

s    井壁系数

s′  由传统压力瞬变分析估算的井壁系数

S_o   油饱和分数

S_w   水饱和分数

t    时间

t_D   等式14中Tang-Peaceman无量纲时间

t′_D 无量纲时间，

T    系统温度

T_i   注入点处的注入油温度

T_r   注入前储层温度

U_o   油相的比内能

U_w   水相的比内能

U_R   岩石的比内能

V    注入油成分的间隙速度

v_T   温度界面的速度

α   机械径向分散系数

β   等式7

χ_min 等式22

χ_max 等式22

    孔隙度，分数

μ_o   油相的粘度

μ_i   注入油成分在Ti时候的粘度

μ_r   储层油成分在Tr时候的粘度

μ_min 成分过渡带的最小半径处的油相的粘度

ρ_o   油相的密度

ρ_w   水相的密度

ρ_R   岩石的密度

ω_j   油相中成分j的质量分数

ω_jw  吸收到水相中的成分j的质量分数

ω_jR  吸收到岩石中的成分j的质量分数

Claims (19)

1.一种确定地下岩层的储层渗透率和几何结构的方法，地下岩层具有储层流体，该储层流体包括先前并未注水的油，该方法包括：

通过将布置在要被测试的地下岩层上方的第一封隔器和布置在要被测试的地下岩层下方的第二封隔器膨胀而将要被测试的地下岩层上方和下方的井关闭来隔离将被测试的地下岩层；

以基本恒定的流量将注入油供给到所测试的岩层，其中，注入油能够在所测试的岩层处与所述先前并未注水的油混合；

在所测试岩层顶部处进行密封以阻止其他油注入；

测量所测试的岩层中的压力数据，该压力数据包括压力注入数据和压降数据；以及

基于通过井压模型对已经测量的压力注入数据和已经测量的压降数据进行的分析而确定所测试的岩层的储层渗透率和几何结构。

2.如权利要求1所述的方法，其中，在井口处进行所述供给，井口位于所测试的岩层的上方。

3.如权利要求1所述方法，其中，注入油具有大于所述先前并未注水的油的粘度。

4.如权利要求1所述的方法，还包括：在供给所述注入油到所测试的岩层之前，从所测试的岩层获得所述注入油。

5.如权利要求1所述的方法，其中，将至少一种添加剂与注入油相结合，以增加注入油的粘度，该添加剂包括基于陶土和锂蒙脱石的有机粘土。

6.如权利要求1所述的方法，其中，将至少一种极性活化剂与注入油相结合，以增加注入油的粘度，所述极性活化剂包括乙醇和三甘醇。

7.如权利要求1所述的方法，其中，基于注入油的推断粘度与所述先前并未注水的油的粘度的比率来估算所述渗透率。

8.如权利要求1所述的方法，其中，井压模型是

$\mathrm{\ρwD}=\frac{1}{2}(\ln \frac{t_D^{\′}}{r_{D\max }^{\′}}+0.80907)+\frac{{\mathrm{\μ}}_t}{{\mathrm{\μ}}_r}\ln \frac{r_{D\max }^{\′}}{r_{D\min }^{\′}},$

$+\frac{{\mathrm{\μ}}_i}{{\mathrm{\μ}}_r}\ln r_{D\min }^{\′}+s$

其中，t′_D是是无量纲时间，r′D_min和r′D_max是过渡带的边界并被表示为无量纲半径，μ_i是在井注入温度下的注入油的粘度，μ_r是储层温度下的储层流体的粘度，s为井壁系数。

9.如权利要求1所述的方法，其中，还包括测量井底压力、井底温度、地表油注入流量或者地表管压力中的至少一个。

10.如权利要求9所述的方法，其中，注入油的粘度由所测量的井底温度所推定。

11.一种用于确定地下岩层的储层渗透率和几何结构的系统，该地下岩层具有储层流体，该储层流体包括先前并未注水的油，该系统包括：

注入器，其构造并布置成以基本恒定的流量从井口将注入油注入到被测试岩层中，其中，所述注入油在被测试岩层处是能够与所述先前并未注水的油相混合的；

一个或更多个传感器，其构造并布置成在所测试岩层中测量数据，该数据包括压力注入数据以及压降数据；以及

机器可读介质，其具有机器可执行指令，机器可读介质构造并布置成基于通过存储在与处理器相连的内存中的井压模型对所测量的压力注入数据和所测量的压降数据进行的分析，而确定所测试岩层的储层渗透率和几何结构。

12.如权利要求11所述的系统，其中，所述注入油具有比所述先前并未注水的油更大的粘度。

13.如权利要求11所述的系统，还包括：

抽出器，该抽出器设置成在注入器将注入油注入到所测试的岩层中之前将注入油从所测试的岩层中抽出。

14.如权利要求11所述的系统，其中，至少一种添加剂与注入油相结合，以增加注入油的粘度，该添加剂包括基于陶土和锂蒙脱石的有机粘土。

15.如权利要求11所述的系统，其中，将至少一种极性活化剂与注入油相结合，以增加注入油的粘度，极性活化剂包括乙醇和三甘醇。

16.如权利要求11所述的系统，其中，基于注入油的推定粘度与所述先前并未注水的油的粘度的比率而估算所述渗透率。

17.如权利要求11所述的系统，其中，井压模型是

$\mathrm{\ρwD}=\frac{1}{2}(\ln \frac{t_D^{\′}}{r_{D\max }^{\′}}+0.80907)+\frac{{\mathrm{\μ}}_t}{{\mathrm{\μ}}_r}\ln \frac{r_{D\max }^{\′}}{r_{D\min }^{\′}},$

$+\frac{{\mathrm{\μ}}_i}{{\mathrm{\μ}}_r}\ln r_{D\min }^{\′}+s$

其中，t′_D是是无量纲时间，r′D_min和r′D_max是过渡带的边界并被表示为无量纲半径，μ_i是在井注入温度下的注入油的粘度，μ_r是储层温度下的储层流体的粘度，s为井壁系数。

18.如权利要求11所述的系统，其中，所述一个或更多个传感器还被构造来测量井底压力、井底温度、地表油注入流量或者地表管压力中的至少一个。

19.如权利要求18所述的系统，其中，注入油的粘度由所测量的井底温度所推定。

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