CN104018831B - 一种压裂井储层评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种压裂井储层评价方法，包括：步骤1，建立储层评价数据库M，其中M由参数集X、样本集U和指标集Y组成；步骤2，将所有参数分为三类，建立包括指标层、要素层和目的层的三级评价体系；步骤3，计算样本集U中每一个参数与无阻流量的相关性，并建立单因素的评价标准集V；步骤4，运用灰色关联法，计算样本集U中每一个参数对压裂改造效果的影响权重W和每类参数对压裂改造效果的影响权重K；步骤5，运用正态分布隶属函数，计算评价对象X中每一个参数在单因素评价标准集V中的四个不同等级中的隶属度R；步骤6，将权重W和隶属度R进行模糊运算，定量化综合评分。本发明更具有客观性和准确性，为压裂改造井的选择提供了新的决策方法。

Description

一种压裂井储层评价方法

技术领域

本发明属于油气田开发领域，具体涉及一种利用模糊数学方法结合油田地质和压裂作业数据的压裂井储层评价方法。

背景技术

从上世纪40年代压裂增产改造实施开始，油田工程师大多采用经验评价法来确定油气井储层品质的好坏，定性的预测压裂改造后单井的改造效果，为油田工程师选井做决策。因此这一类评价方法大多带有主观性和随意性，估测符合率较低。21世纪初油田工程师从压裂井能量和可采储量角度出发，以油田测试资料为手段来定性评价单井压裂改造潜力，其中主要包括有：动态分析法、监测资料法、小层对比法等，评价结果符合率有所提高。以上储层评价考虑的参数较少，大多停留在简单的地质参数和物性参数上，且均属于定性评价方法，无法定量化预测产量以及评分进行多井对比(朱筱敏，信荃麟，刘泽容，区域储层评价的方法和技术[J]，石油大学学报(自然科学版)，1991,15(4)：103-110)。

从上世纪80年代开始，单井压裂改造潜力评价方法逐渐由定性评价发展为定量评价，这主要分为两个阶段：第一阶段是采用传统的线性回归模型，拟合出压裂改造效果与影响参数间的线性方程，定量直观的输出单井改造预测产量。但是线性方程不能反映出参数之间的非线性关系，同时简单的线性方程难以表征复杂的油田工程问题，因此该类方法评价符合率也相对较低。第二阶段是以现代数学为代表的定量评价模型，其中包括神经网络法和模糊数学评判模型。神经网络法特点在于不需要具体的数学模型，通过权重分配进行模型训练，得出单井改造预测产量，大大提高了评价结果符合率，但是模型训练复杂，收敛性较差，同时加入新的数据后模型必须重新训练，实用性较弱；模糊数学能够有效的阐述油田工程中多参数决策事件，克服了神经网络关于训练时间长和反复训练的问题，但是权重分配又往往采用专家打分，加入了人为主观因素，这往往又降低了评价结果的准确性，同样的以上定量评价方法也主要注重于方法研究，对影响压裂改造效果的参数研究较少，这也是降低评价准确性的主要原因之一(李洪奇，郭海峰，郭海敏等，复杂储层测井评价数据挖掘方法研究[J]，石油学报，2009,30(4)：542-548)。

综上所述，目前需要的压裂井储层评价方法应该具有以下两个特点：一套完整的影响压裂改造效果的地质参数和压裂改造参数；一种正确的压裂井储层评价数学模型。

发明内容

本发明的目的在于解决上述现有技术中存在的问题，提供了一种压裂井储层评价方法，用于评价压裂井的储层品质，更具有客观性和准确性，为压裂改造井的选择提供了一种新的决策方法。

为达到以上技术目的，本发明提供以下技术方案。

一种压裂井储层评价方法，依次包括以下步骤：

步骤1，建立储层评价数据库M，其中M由参数集X、样本集U和指标集Y组成。

参数集X表示评价对象(即某一口待压裂改造井)的参数；样本集U表示影响压裂改造效果的地质和施工参数，通过油田已压裂改造井的统计得来；指标集Y是对应已压裂改造井的无阻流量。

参数集X和样本集U中参数均共有16项，分别为：补偿声波、补偿中子、补偿密度、自然伽马、储层有效厚度、孔隙度、含气饱和度、油气显示类型、构造位置、储层岩性、深浅电阻率差、泥浆密度差、前置液量、携砂液量、支撑剂量、施工排量。

X＝[x₁,x₂,…,x_i,…,x₁₆] $U=\left[\begin{array}{c}{u}_1\\ u_2\\ \·\\ \·\\ \·\\ u_n\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccc}{u}_{11}& u_{12}& \·\·\·& u_{1m}\\ u_{21}& u_{22}& ...& u_{2m}\\ \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·\\ u_{n1}& u_{n2}& ...& u_{\mathrm{nm}}\end{array}\right]$ $Y=\left[\begin{array}{c}{y}_1\\ y_2\\ \·\\ \·\\ \·\\ y_n\end{array}\right]$

$M=\left[\begin{array}{ccccc}{u}_{11}& u_{12}& ...& u_{1m}& y_1\\ u_{21}& u_{22}& ...& u_{2m}& y_2\\ \·& \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·& \·\\ u_{n1}& u_{n2}& ...& u_{\mathrm{nm}}& y_n\\ x_1& x_2& ...& x_{16}& \end{array}\right]$

x_i表示评价对象的16项参数，i＝1,2，···,16；u_ij表示样本集中第i口井的第j个参数，j＝1,2，···,m，其中m＝16，i表示不同的井，i＝1,2,···,n；y_i表示已压裂改造井的无阻流量，i＝1,2,···,n。

步骤2，将所有参数分为三类：影响储集能力参数、影响流动能力参数、压裂施工参数，建立包括指标层、要素层和目的层的三级评价体系。

影响储集能力参数包括：补偿声波、补偿中子、补偿密度、自然伽马、储层有效厚度、孔隙度、含气饱和度、油气显示类型；影响流动能力参数包括：构造位置、储层岩性、深浅电阻率差、泥浆密度差；压裂施工参数包括：前置液量、携砂液量、支撑剂量、施工排量。

步骤3，计算样本集U中每一个参数与无阻流量的相关性，并建立单因素的评价标准集V。

根据文献(兰燕娜等人.基于VB语言实验最小二乘法直线拟合.长江大学学报(自然科学版),2011,8(6):92-93)，运用最小二乘法，计算每一个参数与无阻流量与之间的正负相关关系:

$a_j=\frac{n\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{u}_{\mathrm{ij}}{y}_i-\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{u}_{\mathrm{ij}}\right)\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{y}_i\right)}{n\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{u}_{\mathrm{ij}}^2\right)-{\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{u}_{\mathrm{ij}}\right)}^2}$

其中，a_j>0表示第j个参数与无阻流量呈正相关关系；a_j<0表示第j个参数与无阻流量呈负相关关系，j＝1,2，···,m，其中m＝16。将参数j的最大值和最小值区间平均分为四个等分的区间，若a_j>0则v_1j表示最大的区间值，v_2j、v_3j区间值依次减小v_4j区间值最小；若a_j<0则v_1j表示最小的区间值，v_2j、v_3j区间值依次增大v_4j区间值最大，最终形成四个不同区间值的等级，以此建立单因素的评价标准集V：

$V=\left[\begin{array}{c}{v}_1\\ v_2\\ v_3\\ v_4\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccc}{v}_{11}& v_{12}& ...& v_{1m}\\ v_{21}& v_{22}& ...& v_{2m}\\ v_{31}& v_{32}& ...& v_{3m}\\ v_{41}& v_{42}& ...& v_{4m}\end{array}\right]$

其中，评价标准集中v_ij表示第j参数对应第i类中的取值区间，j＝1,2,···,m，m＝16表示不同的参数；i＝1,2,3,4表示不同的等级。同时对不同等级赋予不同的综合分数值：v₁＝Ⅰ类＝100-75(分)，v₂＝Ⅱ类＝75-50(分)，v₃＝Ⅲ类＝50-25(分)，v₄＝Ⅳ类＝25-0(分)。

步骤4，运用灰色关联法，计算样本集U中每一个参数对压裂改造效果的影响权重W，同时计算每类参数对压裂改造效果的影响权重K。

根据文献(邓聚龙.灰色控制系统.华中工程学报,1982,10(3):9-18.)，运用灰色关联法计算每一个参数对压裂改造效果的影响权重W＝[w₁,w₂,···,w_m]：

第一步：初值化处理数据库M，得到无因次化的样本集数据和指标集数据。

$u_{\mathrm{ij}}^{\&prime;}=\frac{u_{\mathrm{ij}}}{u_{1j}},y_j^{\&prime;}=\frac{y_j}{y_1}$

第二步：运用灰色关联计算每一个参数对压裂改造效果的影响权重W。

${\mathrm{\&xi;}}_i\left(j\right)=\frac{\underset{i}{\min }\underset{j}{\min }{\mathrm{\&Delta;}}_i\left(j\right)+\mathrm{\&alpha;}\underset{i}{\max }\underset{j}{\max }{\mathrm{\&Delta;}}_i\left(j\right)}{{\mathrm{\&Delta;}}_i\left(j\right)+\mathrm{\&alpha;}\underset{i}{\max }\underset{j}{\max }{\mathrm{\&Delta;}}_i\left(j\right)}$

$c_j=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&zeta;}}_i\left(j\right)$

$w_j=\frac{c_j}{\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{c}_j}$

其中，Δ_i(j)＝|u′_i(j)-y'(j)|；其中y’(j)表示无因次化的指标集；u’_i(j)表示无因次化的样本集；。w_j表示每一个参数的对压裂改造效果的影响权重。

第三步：计算每类参数对压裂改造效果的影响权重K。

将所有参数的权重按照影响储集能力参数、影响流动能力参数、压裂施工参数分为三个个不同的权重集合，即W＝[W₁,W₂,W₃]，其中W₁表示所有影响储集能力参数的权重集合，W₂表示所有影响流动能力参数的权重集合，W₃表示所有压裂施工参数的权重集合。分别将三个不同权重集合内的数据做加法运算，得到每类参数对压裂改造效果的影响权重K：

K＝[k₁，k₂，k₃]＝[ΣW₁ΣW₂ΣW₃]

其中，k₁表示所有影响储集能力参数的权重之和；k₂表示所有影响流动能力参数的权重之和；k₃表示所有压裂施工参数的权重之和

步骤5，运用正态分布隶属函数，计算评价对象X中每一个参数在单因素评价标准集V中的四个不同等级中的隶属度R。

根据文献(Zoveidavianpoor,M.andA.Samsuri,etal.(2012).DevelopmentofaFuzzySystemModelforCandidate-wellSelectionforHydraulicFracturinginaCarbonateReservoir.SPEOilandGasIndiaConferenceandExhibition)，运用正态分布隶属函数，计算评价对象中每个参数在评价标准集四个等级中分别的隶属度R＝(r_ij)^T

$R={\left(r_{\mathrm{ij}}\right)}^T={\left[\begin{array}{cccc}{r}_{11}& r_{12}& ...& r_{1m}\\ r_{21}& r_{22}& ...& r_{2m}\\ r_{31}& r_{32}& ...& r_{3m}\\ r_{41}& r_{42}& ...& r_{4m}\end{array}\right]}^T$

$r_{\mathrm{ij}}=e^{-{[(x_j-a_i)/b_i]}^2}$

a_i＝(v_i1-v_i2)/2

$b_i=\sqrt{{(v_{i1}-v_{i2})}^2/4\ln 2}$

其中，x_j表示评价对象各个参数，j＝1,2,···,m；v_ij表示在评价标准集V中的第i个等级，i＝1,2,3,4(j＝1表示该等级的上限值，j＝2表示该等级的下限值)。

将隶属度矩阵R分为三个不同的隶属度矩阵：

$R=\left[\begin{array}{c}{R}_1\\ R_2\\ R_3\end{array}\right]$

其中，R₁表示影响储集能力参数的所有参数隶属度、R₂表示影响流动能力参数的所有参数隶属度、R₃表示压裂施工参数的所有参数隶属度。

步骤6，将权重W和隶属度R进行模糊运算，同时进行定量化的综合评分，预测评价对象的压裂改造效果。

第一步，进行指标层的模糊运算，得到要素层的隶属度矩阵B：

第二步，进行要素层的模糊运算，得到最终的隶属度矩阵T：

最后，进行定量化的综合评分：

$L=\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\&Sigma;}}}(t_i\&times;v_i)/\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\&Sigma;}}}{t}_i$

确定具有压裂潜力的单井储层综合评分界限值为50分。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：首先，更加完善地考虑了影响压裂效果的地质和施工参数，并以此建立了三级评价体系；其次，以相关性分析、灰色关联理论和隶属函数相结合的模糊数学方法，更具有客观性、准确性和实用性；最后，定量化的综合评分更加直观判断压裂井的储层品质。

附图说明

图1为本发明一种压裂井储层评价的方法三级评价体系示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

已知某油田区块进入大规模勘探开发阶段，存在大量已压裂改造井。

步骤1，建立储层评价数据库M，其中M由参数集X、样本集U和指标集Y组成。

如表1-1、表1-2、表1-3所示，1#-15#为样本井，其数据构成样本集U，16#为评价对象井，其数据构成参数集X，最后列为样本井的无阻流量构成指标集Y。

表1-1样本井和评价对象的流动能力参数

表1-2样本井和评价对象的储集能力参数

表1-3样本井和评价对象的施工参数，以及指标集Y

步骤2，将16项参数分为三类：影响储集能力参数、影响流动能力参数、压裂施工参数，建立包括指标层、要素层和目的层的三级评价体系，如图1所示。

步骤3，计算样本集U中每一个参数与无阻流量的相关性，并建立单因素的评价标准集V。

表2每一个参数与无阻流量的正负相关性

参数名称	正负相关性
		补偿声波(μs/ft)	正相关
补偿中子(PU)	正相关
		补偿密度(g/cm3)	负相关
自然伽玛(API)	负相关
		储层有效厚度(m)	正相关
孔隙度(％)	正相关
		含气饱和度(％)	正相关
油气显示类型	正相关
		构造位置	正相关
储层岩性	正相关
		深浅电阻率差(OMM)	正相关
泥浆密度差(g/cm3)	负相关
		前置液量(m3)	正相关
携砂液量(m3)	正相关
		支撑剂量(m3)	正相关
施工排量(m3/min)	正相关

利用正负相关性，把每一个参数的最大最小值之间的区间均分为四个不同区间值的等级，并划分Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ类不同的评价标准集V。其中表征储集能力的参数评价标准集如表3所示，表征流动能力的评价标准集如表4所示，表征施工参数的评价标准集如表5所示。

表3表征储集能力参数的评价标准集

表4表征流动能力参数的评价标准集

评价标准	构造位置	储层岩性	深浅电阻率差(OMM)	泥浆密度差(g/cm3)
					Ⅰ类	6.50-5.75	5.00-3.75	2.39-1.39	-0.09--0.02
Ⅱ类	5.75-5.00	3.75-2.50	1.39-0.39	-0.02-0.05
					Ⅲ类	5.00-4.25	2.50-1.25	0.39--0.61	0.05-0.12

Ⅳ类

4.25-3.50

1.25-0

-0.61--1.61

0.12-0.19

表5施工参数的评价标准集

评价标准	前置液量(m3)	携砂液量(m3)	支撑剂量(m3)	施工排量(m3/min)
					Ⅰ类	180-150	190-170	46-40	3.5-3.4
Ⅱ类	150-120	170-150	40-34	3.4-3.3
					Ⅲ类	120-90	150-130	34-26	3.3-3.2
Ⅳ类	90-60	130-110	26-20	3.2-3.1

步骤4，运用灰色关联法，计算样本集U中每一个参数对压裂改造效果的影响权重W，同时计算每类参数对压裂改造效果的影响权重K。

利用灰色关联首先计算每一个参数对压裂改造效果的影响权重W：权重之和为1，数字越大表明该参数对压裂效果的影响程度越大，计算结果为：

W＝[0.0573，0.0689，0.0555，0.0518，0.0634，0.0700，0.0700，0.0729，0.0709，0.0728，0.0671，0.0596，0.0549，0.0542，0.0552，0.0547]

将每一类参数的权重做加运算，得到每一类参数的权重K：储集能力参数权重为0.5018；流动能力参数权重为0.2792；压裂施工参数权重为0.2190，即：

K＝[0.5018，0.2792，0.2190]

步骤5，运用正态分布隶属函数，计算评价对象X中每一个参数在单因素评价标准集V中的四个不同等级中的隶属度R。

计算得到16#每一个参数在不同评价指标中的隶属程度。

步骤6，将权重W和隶属度R进行模糊运算，同时进行定量化的综合评分，预测评价对象的压裂改造效果。

M＝KοB＝[0.0620.1310.0630.068]

64.4分在50-75之间对应为Ⅱ类储层，同时大于50分的综合评分界限值，充分说明16#具有压裂改造价值。

同时对15口井进行评分，结果对比如表6所示。

表6综合评分对比

对比其余15口井可知与64.4分最接近的评分两口井分别为10#和7#，他们的评分分别为64分和66分，对应的测试产量为1.00×10⁴m³/d和3.00×10⁴m³/d。因此，预测16#压裂改造后无阻流量为(1.00-3.00)×10⁴m³/d。

Claims (7)

1.一种压裂井储层评价方法，其特征在于，依次包括以下步骤：

步骤1，建立储层评价数据库M，其中M由参数集X、样本集U和指标集Y组成，所述参数集X表示评价对象的参数，所述样本集U表示影响压裂改造效果的地质和施工参数，所述指标集Y是对应已压裂改造井的无阻流量；

步骤2，将所有参数分为三类：影响储集能力参数、影响流动能力参数、压裂施工参数，建立包括指标层、要素层和目的层的三级评价体系；

步骤3，计算样本集U中每一个参数与无阻流量的相关性，并建立单因素的评价标准集V；

步骤4，运用灰色关联法，计算样本集U中每一个参数对压裂改造效果的影响权重W，同时计算每类参数对压裂改造效果的影响权重K；

步骤5，运用正态分布隶属函数，计算评价对象X中每一个参数在单因素评价标准集V中的四个不同等级中的隶属度R；

步骤6，将权重W和隶属度R进行模糊运算，同时进行定量化的综合评分，预测评价对象的压裂改造效果。

2.根据权利要求1所述的压裂井储层评价方法，其特征在于，所述步骤1中，参数集X、样本集U中参数均共有16项，分别为：补偿声波、补偿中子、补偿密度、自然伽马、储层有效厚度、孔隙度、含气饱和度、油气显示类型、构造位置、储层岩性、深浅电阻率差、泥浆密度差、前置液量、携砂液量、支撑剂量、施工排量。

3.根据权利要求1所述的压裂井储层评价方法，其特征在于，所述步骤2中，影响储集能力参数包括：补偿声波、补偿中子、补偿密度、自然伽马、储层有效厚度、孔隙度、含气饱和度、油气显示类型；影响流动能力参数包括：构造位置、储层岩性、深浅电阻率差、泥浆密度差；压裂施工参数包括：前置液量、携砂液量、支撑剂量、施工排量。

4.根据权利要求1所述的压裂井储层评价方法，其特征在于，所述步骤3中，评价标准集V中每个参数具有四个不同的等级，分别对应不同的取值区间，v₁＝Ⅰ类＝100-75分，v₂＝Ⅱ类＝75-50分，v₃＝Ⅲ类＝50-25分，v₄＝Ⅳ类＝25-0分。

5.根据权利要求1所述的压裂井储层评价方法，其特征在于，所述步骤4中，每一个参数对压裂改造效果的影响权重W＝[W₁,W₂,W₃]，其中W₁表示所有影响储集能力参数的权重集合，W₂表示所有影响流动能力参数的权重集合，W₃表示所有压裂施工参数的权重集合；每类参数对压裂改造效果的影响权重K＝[k₁,k₂,k₃]，其中k₁表示所有影响储集能力参数的权重之和，k₂表示所有影响流动能力参数的权重之和，k₃表示所有压裂施工参数的权重之和。

6.根据权利要求1所述的压裂井储层评价方法，其特征在于，所述步骤5中，每一个参数在单因素评价标准集V中的四个不同等级中的隶属度 $R=\left[\begin{array}{c}{R}_1\\ R_2\\ R_3\end{array}\right],$ 其中R₁表示影响储集能力参数的所有参数隶属度，R₂表示影响流动能力参数的所有参数隶属度，R₃表示压裂施工参数的所有参数隶属度。

7.根据权利要求1所述的压裂井储层评价方法，其特征在于，所述步骤6中，模糊运算包括得到要素层隶属度矩阵B、最终隶属度矩阵T和综合评分L：

$L=\underset{i=1}{\overset{4}{\&Sigma;}}(t_i\&times;v_i)/\underset{i=1}{\overset{4}{\&Sigma;}}{t}_i.$