CN103352693A - 一种基于含油气含量的产能预测系统及其方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于含油气含量的产能预测系统及其方法，属于石油开发和工程领域。该系统包括确定静态参数模块通过测井设备采集地层的测井资料，根据测井资料划分多个储层，通过岩性识别方法分别对多个储层中任意一储层识别评价，确定得到一储层的静态参数；确定油藏和工程参数模块对测井所在区域进行油藏工程分析，得到区域的油藏和工程参数；建立产能预测模型模块根据储层的静态参数和区域的油藏和工程参数，建立基于油气含量的产能预测模型，计算得到油层的地层流量；评价模块根据油层的地层流量，对测井的储层进行分类。本发明解决了油相渗透率不好确定的难题，从而提高产能预测的准确性。

Description

一种基于含油气含量的产能预测系统及其方法

技术领域

本发明属于石油开发和工程领域，特别涉及一种基于含油气含量的产能预测系统及其方法。

背景技术

当前国民经济高速发展，对石油、天然气资源的依赖程度越来越高，要求石油工业能够以产能建设为中心，提高产能，输送更多的工业血液。但是，随着勘探开发程度的深入，面临地质目标越来越复杂，评价的难度也日益增加。而快速增加的油气需求推动油气的勘探开发节奏日益加快，速度与难度的矛盾势必使开发的风险剧增。为了规避快速的勘探开发所带来的风险，进行油气储层产能评价成为油气勘探开发关键的问题之一。建立一套系统、快速而合理产能评价方案和技术能够对勘探的成果进行及时的检验、准确的预测有利目标区块、合理部署井位，适应快速的勘探开发节奏。同时，快速、合理的产能评价，能够指导制定开发方案，规避大井组开发的高风险，还能够优选试油层位、优化射孔和措施方案，提高单井产量，降低成本、提高效益。

以往进行产能预测方法概括起来包括智能算法、产能指数法、测试法和基于渗流理论方法等。以上方法中渗流理论的产能预测方法理论基础牢固，其模型以流体渗流理论为基础推导得出，充分地考虑了流体性质、工程因素对产能的影响。但其没有考虑地层含油气性对产能的影响，同时对产能起关键作用的油相渗透率无法准确确定，也影响了产能预测的准确性。产能指数法由于模型形式相对简单，参数容易获取，得到了广泛的应用，但其缺乏系统的理论基础。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于含油气含量的产能预测系统及其方法，解决了现有技术中产能预测方法不考虑地层油气资源含量造成的预测精度不高的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于含油气含量的产能预测系统，包括确定静态参数模块、确定油藏和工程参数模块和建立产能预测模型模块和评价模块；

所述确定静态参数模块通过测井设备采集地层的测井资料，根据所述测井资料划分多个储层，通过岩性识别方法分别对所述多个储层中任意一储层识别评价，确定得到所述一储层的静态参数；

所述确定油藏和工程参数模块对测井所在区域进行油藏工程分析，得到所述区域的油藏和工程参数；

所述建立产能预测模型模块根据所述储层的静态参数和所述区域的油藏和工程参数，建立基于油气含量的产能预测模型，计算得到油层的地层流量；

所述评价模块根据所述油层的地层流量，对所述测井的储层进行分类。

一种基于含油气含量的产能预测方法，具体包括如下步骤;

通过测井设备采集地层的测井资料，根据所述测井资料划分多个储层，通过岩性识别方法分别对所述多个储层中任意一储层识别评价，确定得到所述一储层的静态参数；

对测井所在区域进行油藏工程分析，得到所述区域的油藏和工程参数；

根据所述储层的静态参数和所述区域的油藏和工程参数，建立基于油气含量的产能预测模型，计算得到油层的地层流量；

根据所述油层的地层流量，对所述测井的储层进行分类。

进一步地，所述静态参数包括含油饱和度、束缚水饱和度、地层绝对渗透率和地层有效厚度。

进一步地，所述油藏和工程参数包括平均地层压力、井底流动压力、油的粘度、供油半径、油的压缩系数和井眼半径。

进一步地，所述供油半径计算方法如式（1）所示：

R_e＝A×e^B×K     （1）

式中，R_e为供油半径，单位为m；A、B为区域系数，单位为无量纲；

K-地层绝对渗透率，μm²。

进一步地，计算含油气含量的产能预测模型如式（2）所示;

$Q=\frac{2\mathrm{\πKh}(p_e-p_w)}{\mathrm{B\μ}\ln (\frac{R_e}{R_w}-S)}\×\frac{{S_o}^2}{{(1-S_{\mathrm{wb}})}^2}---\left(2\right)$

式中，Q代表地层流量，单位为m³/d；

K-地层绝对渗透率，μm²；

h-地层有效厚度，m；

p_e-平均地层压力，kPa；

p_w-井底流动压力，kPa；

μ-油的粘度，mPas；

R_e-供油半径，m；

R_w-井眼半径，m；

B-油的压缩系数；

S_o-含油饱和度，单位为%；

S_wb-束缚水饱和度，单位为%。

本发明提供的基于含油气含量的产能预测系统和方法，该方法改变了以往基于渗流理论模型进行产能预测时，不考虑油气含量，而是以渗透理论为基础，合理地引入了含油气饱和度，解决原基于渗流理论的产能预测方法不考虑地层油气资源含量的局限性，同时也解决了油相渗透率不好确定的难题，从而提高产能预测的准确性。

附图说明

图1为本发明实施例提供的基于含油气含量的产能预测方法步骤图；

图2为本发明实施例提供的产能预测实际处理效果图。

具体实施方式

一种基于含油气含量的产能预测系统，包括确定静态参数模块、确定油藏和工程参数模块和建立产能预测模型模块和评价模块；

确定静态参数模块通过测井设备采集地层的测井资料，根据测井资料划分多个储层，通过岩性识别方法分别对多个储层中任意一储层识别评价，确定得到该储层的静态参数；

确定油藏和工程参数模块对该测井所在区域进行油藏工程分析，得到该区域的油藏和工程参数；

建立产能预测模型模块根据储层的静态参数和该区域的油藏和工程参数，建立基于油气含量的产能预测模型，计算得到油层的地层流量；

评价模块根据油层的地层流量，对测井的储层进行分类。

参见图1，一种基于含油气含量的产能预测方法，具体包括如下步骤;

步骤101：通过测井设备采集地层的测井资料，根据测井资料划分多个储层，通过岩性识别方法分别对多个储层中任意一储层识别评价，确定得到一储层的静态参数；

步骤102：对测井所在区域进行油藏工程分析，得到区域的油藏和工程参数；

步骤103：根据储层的静态参数和所述区域的油藏和工程参数，建立基于油气含量的产能预测模型，计算得到油层的地层流量；

步骤104：根据油层的地层流量，对所述测井的储层进行分类。

现需要对1号、2号、3号井主要目的层位进行产能预测，具体包括如下步骤：

步骤201：通过测井设备采集地层的测井资料，根据测井资料划分多个储层，通过岩性识别方法分别对多个储层中任意一储层识别评价，确定得到该储层的静态参数，其中，静态参数包括含油饱和度、束缚水饱和度、地层绝对渗透率和地层有效厚度，1号、2号、3号的具体储层静态参数见表1；

表1三口井油层各项储层静态参数表

步骤202：对该测井所在区域进行油藏工程分析，得到该区域的油藏和工程参数；

对该测井所在区域进行油藏工程分析，得到该区域的油藏和工程参数，其中，油藏和工程参数包括平均地层压力、井底流动压力、油的粘度、供油半径、油的压缩系数和井眼半径；

在本发明实施例中，三口井所在区域的油藏和工程参数具体值包括：油的粘度1.07mPa.s；油的压缩系数1.07；井眼半径可取井径曲线；井底流动压差等于平均地层压力减去井底流动压力，若无地层测压资料，通常取压差为11.0MPa；

而供油半径计算方法如式（1）所示：

R_e＝A×e^B×K      （1）

式中，R_e为供油半径，单位为m；A、B为区域系数，单位为无量纲；

K-地层绝对渗透率，μm²；

步骤203：根据储层的静态参数和该区域的油藏和工程参数，建立基于油气含量的产能预测模型，计算得到油层的地层流量，该产能预测模型合理地引入了地层静态参数，实现了产能预测工作中动、静态参数的结合；

在本发明实施例中，计算含油气含量的产能预测模型如式（2）所示;

$Q=\frac{2\mathrm{\πKh}(p_e-p_w)}{\mathrm{B\μ}\ln (\frac{R_e}{R_w}-S)}\×\frac{{S_o}^2}{{(1-S_{\mathrm{wb}})}^2}---\left(2\right)$

式中，Q代表地层流量，单位为m³/d；

K-地层绝对渗透率，μm²；

h-地层有效厚度，m；

p_e-平均地层压力，kPa；

p_w-井底流动压力，kPa；

μ-油的粘度，mPas；

R_e-供油半径，m；

R_w-井眼半径，m；

B-油的压缩系数；

S_o-含油饱和度，单位为%；

S_wb-束缚水饱和度，单位为%。

在本发明实施例中，计算结果参见图2，附图2为产能预测实际处理效果图，图中左边六道为测井曲线和测井解释成果，第一道为岩性指示曲线、第二道为深度、第三道为饱和度和渗透率、第四道为可动流体显示、每五道为岩性剖面、第六道测井解释结论，右边二道为产能预测结果，最右边一道为单层产量，包括基于含油气含量和渗流理论的产能预测模型的预测日产油量和日产液量。通过对预测单层产能与实际产能结果进行对比分析后表明，储层分级和预测的产能与实际情况相符，说明了本发明提供的预测方法的准确精度高。

步骤204：根据油层的地层流量，对测井的储层进行分类。

利用基于含油气含量的产能预测模型计算产能，并对油层产能进行分级，指导下步油层措施。

具体为：根据式2即可计算得到油层的地层流量，油层的地层流量包括单层产油量和单层产液量，从而可对油层的产能进行评价，并对该测井的储层进行分级。参见图2，图中右起第二道给出了储层分级。分析式2，可知在绝对渗透率、有效厚度及油藏工程参数相同时，地层产能受含油饱和度和束缚水饱和度的影响，当地层中含油体积增大时，地层产油量增大；束缚水体积增大时，表明地层亲水，油相的渗透率增大，地层产油量增大。以上基于含油气含量和渗流理论的产能预测模型清晰的阐明了地层产能与油气含量的关系。

在本发明实施例中，根据产能级别划分标准，将储层可划分四类，包括I类、II类、III类层和干层，参见图2，图中右起第四道给出了储层分类级别。

表2三口井产能预测结果

本发明实施例提供的基于含油气含量的产能预测系统和方法，该方法改变了以往基于渗流理论模型进行产能预测时，不考虑油气含量，而是以渗透理论为基础，合理地引入了含油气饱和度，解决原基于渗流理论的产能预测方法不考虑地层油气资源含量的局限性，同时也解决了油相渗透率不好确定的难题，从而提高产能预测的准确性。

另外，由于在产能指数方法方面，虽然考虑了油气含量，但采用经验公式、缺乏理论基础。同时该模型中的绝对渗透率、束缚水饱和度可以利用测井资料确定，提高了该模型的实用性。因此该模型的建立提高了产能预测的准确性和方法的实用性。

最后所应说明的是，以上具体实施方式仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照实例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (6)

1.一种基于含油气含量的产能预测系统，其特征在于，包括确定静态参数模块、确定油藏和工程参数模块和建立产能预测模型模块和评价模块；

所述确定静态参数模块通过测井设备采集地层的测井资料，根据所述测井资料划分多个储层，通过岩性识别方法分别对所述多个储层中任意一储层识别评价，确定得到所述任意一储层的静态参数；

所述确定油藏和工程参数模块对测井所在区域进行油藏工程分析，得到所述区域的油藏和工程参数；

所述建立产能预测模型模块根据所述储层的静态参数和所述区域的油藏和工程参数，建立基于油气含量的产能预测模型，计算得到油层的地层流量；

所述评价模块根据所述油层的地层流量，对所述测井的储层进行分类。

2.一种基于含油气含量的产能预测方法，其特征在于，具体包括如下步骤;

通过测井设备采集地层的测井资料，根据所述测井资料划分多个储层，通过岩性识别方法分别对所述多个储层中任意一储层识别评价，确定得到所述一储层的静态参数；

对测井所在区域进行油藏工程分析，得到所述区域的油藏和工程参数；

根据所述储层的静态参数和所述区域的油藏和工程参数，建立基于油气含量的产能预测模型，计算得到油层的地层流量；

根据所述油层的地层流量，对所述测井的储层进行分类。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述静态参数包括含油饱和度、束缚水饱和度、地层绝对渗透率和地层有效厚度。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述油藏和工程参数包括平均地层压力、井底流动压力、油的粘度、供油半径、油的压缩系数和井眼半径。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述供油半径计算方法如式（1）所示：

R_e＝A×e^B×K      （1）

式中，R_e为供油半径，单位为m；A、B为区域系数，单位为无量纲；

K-地层绝对渗透率，μm²。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，计算含油气含量的产能预测模型如式（2）所示;

$Q=\frac{2\mathrm{\πKh}(p_e-p_w)}{\mathrm{B\μ}\ln (\frac{R_e}{R_w}-S)}\×\frac{{S_o}^2}{{(1-S_{\mathrm{wb}})}^2}---\left(2\right)$

式中，Q代表地层流量，单位为m³/d；

K-地层绝对渗透率，μm²；

h-地层有效厚度，m；

p_e-平均地层压力，kPa；

p_w-井底流动压力，kPa；

μ-油的粘度，mPas；

R_e-供油半径，m；

R_w-井眼半径，m；

B-油的压缩系数；

S_o-含油饱和度，单位为%；

S_wb-束缚水饱和度，单位为%。

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