CN104331537A - 基于储层静态因子的井位优化设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于储层静态因子的井位优化设计方法，步骤如下：A、建立地质模型并确定孔隙度、渗透率和含水饱和度的物性下限值，得到已知井位具体坐标；B、通过给定实现的物性下限值确定有效砂体，计算相互连通的砂体并编号；C、在平面上选择与已知井位不冲突的有效网格作为候选井位，并计算所有候选井位的储层静态因子；D、将不同候选井位的储层静态因子进行排序以得到最优井位；E、通过泄油半径的约束去掉丛聚在一起的候选井位，得到次优井位，以此类推，并依次得到所有优选井位的排序。本发明缩短了后期井位的设计周期，设计结果能较好指导后期生产开发，可以广泛应用于三维地质建模及油藏开发领域。

Description

基于储层静态因子的井位优化设计方法

技术领域

本发明涉及三维地质建模及油藏开发领域，特别是涉及一种基于储层静态因子的井位优化设计方法。

背景技术

国内大部分油田进入开发中后期，利用油藏数值模拟软件进行地下储层的数值模拟，在此基础上进行开发方案的设计，成为主要的研究方法。油藏数值模拟为动态模拟，需要准确的地下储层的初始静态模型作为数据载体。所以地质模型成为中间不可或缺、至关重要的一环。如何充分利用地质模型为后期的油藏开发提供理论指导成为地质模型研究的一个重点，而井位优化设计成为其中最重要的一个扩展。

井位设计是油气开发是否成功的关键，传统的井位是通过对各种地质资料及油藏开发方案等的综合研究确定，比较耗时耗力。许多学者对井位设计进行过研究，但多数方法对地质模型的考虑甚少。

发明内容

本发明的目的是为了克服上述背景技术的不足，提供一种基于储层静态因子的井位优化设计方法，不仅缩短了后期井位的设计周期，而且设计结果能够较好地指导后期生产开发。

本发明提供的一种基于储层静态因子的井位优化设计方法，包括如下步骤：A、建立地质模型并确定孔隙度、渗透率和含水饱和度的物性下限值，得到研究区已知井位的具体坐标；B、通过给定实现的物性下限值确定有效砂体(所述有效砂体为孔隙度、渗透率及含油饱和度均大于给定下限值的砂体，NTG1即有效砂体，0代表无效砂体；NTG通过孔隙度、渗透率和含水饱和度计算得到，其中，NTG即Net：Gross，净毛比)，计算相互连通的砂体并编号；C、在平面上选择与已知井位不冲突的有效网格作为候选井位，并计算所有候选井位的储层静态因子Qs；D、将不同候选井位的储层静态因子Qs进行排序以得到最优井位；E、通过泄油半径的约束去掉丛聚在一起的候选井位，得到次优井位，以此类推，并依次得到所有优选井位的排序。

在上述技术方案中，所述步骤C中，具体过程如下：1)在平面上选择一个与已知井位不冲突的有效网格作为候选井位，判断是否有任一生产井位与所选候选井位连通且连通储层距离小于生产井的泄油半径，如果候选井位在生产井的泄油半径之内，重新选择下一个候选井位；2)如果候选井位在生产井位的泄油半径之外，顺序选择一个与已知井位不冲突的有效网格，判断所选有效网格是否与任意生产井位或其余候选井位连通，如果都不连通，重新选择下一个有效网格，如果连通进入下一步骤；3)计算所选有效网格与所有生产井和候选井位的距离，寻找与所选有效网格连通且距离最近的生产井或候选井，并记录该井的坐标及与所选有效网格的距离；4)计算3)中选定的生产井或候选井井位与所选有效网格最短路径上所有网格渗透率的几何平均值，然后计算所选有效网格产生的储层静态因子Qs，进入下一个有效网格的选择，直到所有满足前述条件的有效网格计算完毕，累加所有满足前述条件的有效网格产生的储层静态因子Qs，得到研究区即所选候选井位的储层静态因子Qs；5)以此类推，将所有所选候选井位的储层静态因子Qs计算完毕。

在上述技术方案中，所述步骤C中，储层静态因子Qs见下式：

$\mathrm{Qs}=\underset{i_w=1}{\overset{n_w}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{n_{i_w}}{\mathrm{\Σ}}}{V}_j.{\mathrm{\Φ}}_j[1-S_{w,j}].{\left[\frac{d_{\max }}{d_{j,i_w}}\right]}^{d_w}.{\left[\frac{K_{j,i_w}}{K_{\max }}\right]}^{k_w}$ 上式中：Qs为用来优选井位的指标；nw为生产井的数量；i_w表示当前的生产井；为所有与井i_w连通且距该井最近的网格个数；j为当前网格；V_j为网格j的体积，m³；Φ_j为网格j的孔隙度，％；S_w,j为网格j的含水饱和度，％；为网格j到井i_w的距离，m；d_max为网格j到井i_w的最大距离，m，如果网格到井的实际距离超过最大距离，则认为该网格对井的生产不作贡献；d_w为距离的校正系数，保证距离对计算指标Qs的贡献；为从网格j到井i_w最短路径上所有网格的渗透率几何平均值，10^-3um²；K_max为值的上限值，10^-3um²；k_w为渗透率的校正系数，调节渗透率对计算指标Qs贡献的大小。

在上述技术方案中，所述步骤D中，选择储层静态因子Qs值最大的所选候选井位作为最优井位。

在上述技术方案中，所述步骤E中，具体过程如下：1)删除在最优井位泄油半径之内的所选候选井位；2)对余下除最优井位之外的所选候选井位，选择储层静态因子Qs值最大的所选候选井位作为次优井位，删除在次优井位泄油半径之内的所选候选井位；3)以此类推，依次直到剩下的所选候选井位之间的距离都大于生产井的泄油半径，得到研究区的全部优选井位。

在上述技术方案中，所述步骤B中，所述有效砂体为孔隙度、渗透率及含油饱和度均大于给定下限值的砂体。

本发明的工作原理是：为了充分利用地质模型，提高油藏开发过程中的井位设计效率，主要通过计算地质模型中不同网格的储层静态因子Qs来确定最优井位。计算储层静态因子Qs之前，通过给定实现的物性下限值，确定有效砂体(NTG为1既有效砂体，0代表无效砂体；NTG通过孔隙度、渗透率和含水饱和度计算得到)，计算相互连通的砂体并进行编号，使得所有属于同一连通砂体的有效网格具有相同的砂体编号；同时对某一砂体网格数量少于一定值的编号处理为0，可以去掉部分孤立的异常小砂体(即小于10个网格的连续砂体)。该储层静态因子Qs在与井连通的原油体积的基础上增加了两个控制因素：网格与生产井之间的距离及网格与生产井之间是否有非储层遮挡。具体参见式(1)：

$\mathrm{Qs}=\underset{i_w=1}{\overset{n_w}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{n_{i_w}}{\mathrm{\Σ}}}{V}_j.{\mathrm{\Φ}}_j[1-S_{w,j}].{\left[\frac{d_{\max }}{d_{j,i_w}}\right]}^{d_w}.{\left[\frac{K_{j,i_w}}{K_{\max }}\right]}^{k_w}---\left(1\right)$

上式中：Qs为用来优选井位的指标；n_w为生产井的数量；i_w表示当前的生产井；为所有与井i_w连通且距该井最近的网格个数；j为当前网格；V_j为网格j的体积，m3；Φ_j为网格j的孔隙度，％；S_w,j为网格j的含水饱和度，％；为网格j到井i_w的距离，m；d_max为网格j到井i_w的最大距离，m，如果网格到井的实际距离超过最大距离，则可以认为该网格对井的生产不作贡献；d_w为距离的校正系数，保证距离对计算指标Qs有合适的贡献；为从网格j到井i_w最短路径上所有网格的渗透率几何平均值，10^-3um²；K_max为值的上限值，以避免奇异值的影响，10^-3um²；k_w为渗透率的校正系数，调节渗透率对计算指标Qs贡献的大小。

通过该储层静态因子Qs，在地质模型的基础上进行了井位优化设计。首先确定优选模型，然后将不同的有效网格作为候选井位，计算研究区的储层静态因子Qs，储层静态因子Qs值越大，表明井位越优；但是完全利用储层静态因子Qs无法解决几口候选井位(有效网格)足够近时产生的储层静态因子Qs值相等或相差无几的情况，无法对这些候选井位进行优选，因此在储层静态因子Qs的基础上增加了生产井的泄油半径这一约束条件作进一步的优选。(将增加候选井位后计算得到的研究区储层静态因子Qs值称为该候选井位的储层静态因子Qs值)。

除了与井连通原油体积，储层静态因子Qs在计算过程中还要考虑以下三个因素的影响：网格与生产井位之间的距离、网格与生产井位渗流路径上是否有非储层遮挡及生产井的泄油半径。这三个因素作用如下：①当有效网格与已知井位的距离大于一定值时，认为该有效网格与生产井的物性不再具有相关性且对计算研究区储层静态因子Qs影响不大，不参与储层静态因子Qs的计算，如图2：iw为生产井，iw与j连通，计算储层静态因子Qs时，通过分析给定有效距离h，当有效网格j与生产井iw之间的距离dij大于h时，有效网格j不参与储层静态因子Qs的计算；②有效网格与生产井在渗流路径上是否有非储层遮挡直接影响了油气的渗流路径，通过有效网格与生产井渗流路径上渗透率的几何平均值可以进行判断，如果值比较小或者为0，说明有非储层遮挡，否则说明没有非储层遮挡，由于非储层的渗透率较小，当渗流路径上有非储层遮挡时，其路径上渗透率的几何平均值会比没有非储层遮挡时小的多，遮挡后的原油更加不易开采，井位优选时应该选择连通性更好的砂体，如图3：计算储层静态因子Qs时，有效网格k与j各自到生产井iw的距离相等，但是有效网格j由于被非储层遮挡，其渗流通道被屏蔽，对储层静态因子Qs影响减弱，同样情况下研究区没有非储层遮挡时产生的储层静态因子Qs会大于有遮挡时的储层静态因子Qs，那么优选井位就应该在没有遮挡的砂体上设计，符合实际认识；③这样虽然可以得到一个较理想的指标，仍然可能造成在同一个砂体上，大量集中候选井位的储层静态因子Qs值相差不大，如果要选择两口井，必然都是落在这个最大的砂体上并且相隔较近的两个候选井位，如图4：颜色较深的有效网格从j1到j8与最有利候选井位iw属于同一编号砂体且都为候选井位，假设最有利候选井位iw的储层静态因子Qs最大，为最优候选井位，所有从j1到j8的候选井位由于相隔较近，没有非储层遮挡，8口候选井位得到的储层静态因子Qs值与最有利候选井位iw的储层静态因子Qs相差不大，第二优的候选井位必然在候选井位j1到j8中选择，这样同时选出的两口优选井位相隔较近，在相互的影响范围之内，不具有代表性，我们称之为“丛聚效应”，所以增加了生产井的泄油半径，将最优候选井位iw泄油半径范围内的候选井位去掉，使得某一范围内只设计一口井。

计算符合生产井泄油半径约束的候选井位的储层静态因子Qs的过程如下：

①选择候选井位：在平面上，顺序选择一个与已知井位不冲突的有效网格(属于有效储层)i作为候选井位，如图5，判断是否有任一生产井位与所述候选井位i连通且连通储层距离小于生产井的泄油半径：如果有满足条件的生产井，说明候选井位在生产井的泄油半径之内，非有利候选井位，重新选择下一个候选井位，否则进入下一步。

②在整个研究区，顺序选择一个与生产井位和候选井位不冲突的有效网格j，判断该有效网格j是否与任意生产井(包含候选井位)连通，如果都不连通，说明任何生产井都无法采出有效网格j中的原油，对储层静态因子Qs的计算无意义，重新选择下一个有效网格j，否则进入步骤③。

③计算有效网格j与所有生产井及候选井位的距离，寻找与有效网格j连通且距离最近的生产井或候选井，并记录该井的坐标及与有效网格j的距离d。图5中有效砂体j与候选井位i、生产井位iw1和生产井位iw2都连通，但是候选井位i与有效砂体j距离最近，表示在计算候选井位i的储层静态因子Qs时，有效砂体j应该归属于候选井位i，即候选井位i最易采出有效砂体j中的原油。

④计算候选井位i与有效砂体j最短路径上所有网格渗透率的几何平均值，然后通过式(1)计算有效砂体j产生的储层静态因子Qs值，重复步骤①-④，直到所有满足条件的有效网格计算完毕，累加所有满足条件的有效网格产生的储层静态因子Qs值，得到研究区的储层静态因子Qs即候选井位i的储层静态因子Qs。

⑤以此类推，直到所有候选井位的储层静态因子Qs计算完毕。

⑥将所有候选井位的储层静态因子Qs按照降序排列，通过生产井的泄油半径对候选井位进行筛选去掉“丛聚”在一起的候选井位：先选择储层静态因子Qs最大的候选井位作为最优井位，然后删除在最优井位泄油半径之内的其他候选井位，对余下候选井位(不包含选出的最优井位)选择储层静态因子Qs最大的候选井位作为次优井位，然后删除在次优井位泄油半径之内的其他候选井位，以此类推，依次直到剩下的候选井位之间距离都大于生产井的泄油半径，得到研究区的全部优选井位。

经过前述6个步骤，去掉了图4产生的“丛聚效应”，得到的结果按照降序排列即为井位优化结果：储层静态因子Qs值越大，代表井位越优。

本发明基于储层静态因子的井位优化设计方法，具有以下有益效果：随着储层地质建模在方法和应用上的日趋成熟，地质模型的精度得到了有效保证，其产生的不确定性也能够得到较好的把控。基于这种精细的、优选的地质模型，本发明提出的快速有效的井位优化设计方法首先考虑了与井连通原油体积，在此基础上增加了影响流体渗流特征的几个参数——网格与生产井之间的距离、网格与生产井渗流路径上是否有非储层遮挡及生产井的泄油半径。本发明能够直接基于地质模型进行井位优化设计，不仅计算速度快，还能对地质模型进行充分的挖掘，丰富了相关理论，同时优化设计的井位能够结合后期多种开发资料为决策者的井位部署提供新的依据，不仅缩短了后期井位设计周期，还能较好地指导后期生产开发。

附图说明

图1为本发明基于储层静态因子的井位优化设计方法的流程示意图；

图2为本发明基于储层静态因子的井位优化设计方法中有效网格与已知井位之间距离与储层静态因子计算的关系示意图；

图3为本发明基于储层静态因子的井位优化设计方法中非储层与储层静态因子计算的关系示意图；

图4为本发明基于储层静态因子的井位优化设计方法中生产井泄油半径约束与储层静态因子计算的关系示意图；

图5为本发明基于储层静态因子的井位优化设计方法中有效储层周边井位优化与储层静态因子计算的关系示意图；

图6为本发明基于储层静态因子的井位优化设计方法示例中孔隙度、渗透率、含水饱和度模拟结果及有效储层示意图；

图7为本发明基于储层静态因子的井位优化设计方法示例中井位优选结果示意图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述，但该实施例不应理解为对本发明的限制。

参见图1，本发明基于储层静态因子的井位优化设计方法，包括如下步骤：

A、建立地质模型并确定孔隙度、渗透率和含水饱和度的物性下限值，得到研究区已知井位的具体坐标。

B、通过给定实现的物性下限值确定有效砂体(所述有效砂体为孔隙度、渗透率及含油饱和度均大于给定下限值的砂体，NTG1即有效砂体，0代表无效砂体)，计算相互连通的砂体并编号。

C、在平面上选择与已知井位不冲突的有效网格作为候选井位，并计算所有候选井位的储层静态因子Qs，具体过程如下：

1)在平面上选择一个与已知井位不冲突的有效网格作为候选井位，判断是否有任一生产井位与所选候选井位连通且连通储层距离小于生产井的泄油半径，如果候选井位在生产井的泄油半径之内，重新选择下一个候选井位；

2)如果候选井位在生产井位的泄油半径之外，顺序选择一个与已知井位不冲突的有效网格，判断所选有效网格是否与任意生产井位和其余候选井位连通，如果都不连通，重新选择下一个有效网格，如果连通进入下一步骤；

3)计算所选有效网格与所有生产井和候选井位的距离，寻找与所选有效网格连通且距离最近的生产井或候选井，并记录该井的坐标及与所选有效网格的距离；

4)计算3)中选定的生产井或候选井井位与所选有效网格最短路径上所有网格渗透率的几何平均值，然后计算所选有效网格产生的储层静态因子Qs，其中，储层静态因子Qs见下式：

$\mathrm{Qs}=\underset{i_w=1}{\overset{n_w}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{n_{i_w}}{\mathrm{\Σ}}}{V}_j.{\mathrm{\Φ}}_j[1-S_{w,j}].{\left[\frac{d_{\max }}{d_{j,i_w}}\right]}^{d_w}.{\left[\frac{K_{j,i_w}}{K_{\max }}\right]}^{k_w}$

上式中：Qs为用来优选井位的指标；n_w为生产井的数量；i_w表示当前的生产井；为所有与井i_w连通且距该井最近的网格个数；j为当前网格；V_j为网格j的体积，m³；Φ_j为网格j的孔隙度，％；S_w,j为网格j的含水饱和度，％；为网格j到井i_w的距离，m；d_max为网格j到井i_w的最大距离，m，如果网格到井的实际距离超过最大距离，则认为该网格对井的生产不作贡献；d_w为距离的校正系数，保证距离对计算指标Qs的贡献；为从网格j到井i_w最短路径上所有网格的渗透率几何平均值，10^-3um²；K_max为值的上限值，10^-3um²；k_w为渗透率的校正系数，调节渗透率对计算指标Qs贡献的大小；

然后进入下一个有效网格的选择，直到所有满足前述条件的有效网格计算完毕，累加所有满足前述条件的有效网格产生的储层静态因子Qs，得到研究区即所选候选井位的储层静态因子Qs；

5)以此类推，将所有所选候选井位的储层静态因子Qs计算完毕。

D、将不同候选井位的储层静态因子Qs进行排序以得到最优井位，所述最优井位为储层静态因子Qs值最大的所选候选井位。

E、通过泄油半径的约束去掉丛聚在一起的候选井位，得到次优井位，以此类推，并依次得到所有优选井位的排序，具体过程如下：

1)删除在最优井位泄油半径之内的所选候选井位；

2)对余下除最优井位之外的所选候选井位，选择储层静态因子Qs值最大的所选候选井位作为次优井位，删除在次优井位泄油半径之内的所选候选井位；

3)以此类推，依次直到剩下的所选候选井位之间的距离都大于生产井的泄油半径，得到研究区的全部优选井位。

为了充分利用地质模型，提高油藏开发过程中的井位设计效率，本发明主要通过计算地质模型中不同网格的储层静态因子Qs来确定最优井位。计算储层静态因子Qs之前，通过给定实现的物性下限值，确定有效砂体(NTG为1既有效砂体，0代表无效砂体；NTG通过孔隙度、渗透率和含水饱和度计算得到)，计算相互连通的砂体并进行编号，使得所有属于同一连通砂体的有效网格具有相同的砂体编号；同时对某一砂体网格数量少于一定值的编号处理为0，可以去掉部分孤立的异常小砂体(即小于10个网格的连续砂体)。该储层静态因子Qs在与井连通的原油体积的基础上增加了两个控制因素：网格与生产井之间的距离及网格与生产井之间是否有非储层遮挡。具体参见式(1)：

$\mathrm{Qs}=\underset{i_w=1}{\overset{n_w}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{n_{i_w}}{\mathrm{\Σ}}}{V}_j.{\mathrm{\Φ}}_j[1-S_{w,j}].{\left[\frac{d_{\max }}{d_{j,i_w}}\right]}^{d_w}.{\left[\frac{K_{j,i_w}}{K_{\max }}\right]}^{k_w}---\left(1\right)$

上式中：Qs为用来优选井位的指标；n_w为生产井的数量；i_w表示当前的生产井；为所有与井i_w连通且距该井最近的网格个数；j为当前网格；V_j为网格j的体积，m³；Φ_j为网格j的孔隙度，％；S_w,j为网格j的含水饱和度，％；为网格j到井i_w的距离，m；d_max为网格j到井i_w的最大距离，m，如果网格到井的实际距离超过最大距离，则可以认为该网格对井的生产不作贡献；d_w为距离的校正系数，保证距离对计算指标Qs有合适的贡献；为从网格j到井i_w最短路径上所有网格的渗透率几何平均值，10^-3um²；K_max为值的上限值，以避免奇异值的影响，10^-3um²；k_w为渗透率的校正系数，调节渗透率对计算指标Qs贡献的大小。

通过该储层静态因子Qs，在地质模型的基础上进行了井位优化设计。首先确定优选模型，然后将不同的有效网格作为候选井位，计算研究区的储层静态因子Qs，储层静态因子Qs值越大，表明井位越优；但是完全利用储层静态因子Qs无法解决几口候选井位(有效网格)足够近时产生的储层静态因子Qs值相等或相差无几的情况，无法对这些候选井位进行优选，因此在储层静态因子Qs的基础上增加了生产井的泄油半径这一约束条件作进一步的优选。(将增加候选井位后计算得到的研究区储层静态因子Qs值称为该候选井位的储层静态因子Qs值)。

除了与井连通原油体积，储层静态因子Qs在计算过程中还要考虑以下三个因素的影响：网格与生产井位之间的距离、网格与生产井位渗流路径上是否有非储层遮挡及生产井的泄油半径。这三个因素作用如下：①当有效网格与已知井位的距离大于一定值时，认为该有效网格与生产井的物性不再具有相关性且对计算研究区储层静态因子Qs影响不大，不参与储层静态因子Qs的计算，如图2：iw为生产井，iw与j连通，计算储层静态因子Qs时，通过分析给定有效距离h，当有效网格j与生产井iw之间的距离dij大于h时，有效网格j不参与储层静态因子Qs的计算；②有效网格与生产井在渗流路径上是否有非储层遮挡直接影响了油气的渗流路径，通过有效网格与生产井渗流路径上渗透率的几何平均值可以进行判断，如果值比较小或者为0，说明有非储层遮挡，否则说明没有非储层遮挡，由于非储层的渗透率较小，当渗流路径上有非储层遮挡时，其路径上渗透率的几何平均值会比没有非储层遮挡时小的多，遮挡后的原油更加不易开采，井位优选时应该选择连通性更好的砂体，如图3：计算储层静态因子Qs时，有效网格k与j各自到生产井iw的距离相等，但是有效网格j由于被非储层遮挡，其渗流通道被屏蔽，对储层静态因子Qs影响减弱，同样情况下研究区没有非储层遮挡时产生的储层静态因子Qs会大于有遮挡时的储层静态因子Qs，那么优选井位就应该在没有遮挡的砂体上设计，符合实际认识；③这样虽然可以得到一个较理想的指标，仍然可能造成在同一个砂体上，大量集中候选井位的储层静态因子Qs值相差不大，如果要选择两口井，必然都是落在这个最大的砂体上并且相隔较近的两个候选井位，如图4：颜色较深的有效网格从j1到j8与最有利候选井位iw属于同一编号砂体且都为候选井位，假设最有利候选井位iw的储层静态因子Qs最大，为最优候选井位，所有从j1到j8的候选井位由于相隔较近，没有非储层遮挡，8口候选井位得到的储层静态因子Qs值与最有利候选井位iw的储层静态因子Qs相差不大，第二优的候选井位必然在候选井位j1到j8中选择，这样同时选出的两口优选井位相隔较近，在相互的影响范围之内，不具有代表性，我们称之为“丛聚效应”，所以增加了生产井的泄油半径，将最优候选井位iw泄油半径范围内的候选井位去掉，使得某一范围内只设计一口井。

计算符合生产井泄油半径约束的候选井位的储层静态因子Qs的过程如下：

①选择候选井位：在平面上，顺序选择一个与已知井位不冲突的有效网格(属于有效储层)i作为候选井位，如图5，判断是否有任一生产井位与所述候选井位i连通且连通储层距离小于生产井的泄油半径：如果有满足条件的生产井，说明候选井位在生产井的泄油半径之内，非有利候选井位，重新选择下一个候选井位，否则进入下一步。

②在整个研究区，顺序选择一个与生产井位和候选井位不冲突的有效网格j，判断该有效网格j是否与任意生产井(包含候选井位)连通，如果都不连通，说明任何生产井都无法采出有效网格j中的原油，对储层静态因子Qs的计算无意义，重新选择下一个有效网格j，否则进入步骤③。

③计算有效网格j与所有生产井及候选井位的距离，寻找与有效网格j连通且距离最近的生产井或候选井，并记录该井的坐标及与有效网格j的距离d。图5中有效砂体j与候选井位i、生产井位iw1和生产井位iw2都连通，但是候选井位i与有效砂体j距离最近，表示在计算候选井位i的储层静态因子Qs时，有效砂体j应该归属于候选井位i，即候选井位i最易采出有效砂体j中的原油。

④计算候选井位i与有效砂体j最短路径上所有网格渗透率的几何平均值，然后通过式(1)计算有效砂体j产生的储层静态因子Qs值，重复步骤①-④，直到所有满足条件的有效网格计算完毕，累加所有满足条件的有效网格产生的储层静态因子Qs值，得到研究区的储层静态因子Qs即候选井位i的储层静态因子Qs。

⑤以此类推，直到所有候选井位的储层静态因子Qs计算完毕。

⑥将所有候选井位的储层静态因子Qs按照降序排列，通过生产井的泄油半径对候选井位进行筛选去掉“丛聚”在一起的候选井位：先选择储层静态因子Qs最大的候选井位作为最优井位，然后删除在最优井位泄油半径之内的其他候选井位，对余下候选井位(不包含选出的最优井位)选择储层静态因子Qs最大的候选井位作为次优井位，然后删除在次优井位泄油半径之内的其他候选井位，以此类推，依次直到剩下的候选井位之间距离都大于生产井的泄油半径，得到研究区的全部优选井位。

经过前述6个步骤，去掉了图4产生的“丛聚效应”，得到的结果按照降序排列即为井位优化结果：储层静态因子Qs值越大，代表井位越优。

下面以二维理论模型为例对具体的计算过程及结果进行说明。

研究实例网格大小为10米×10米的规则网格，I、J方向网格数分别为156、112，设计五口生产井。首先建立精细的地质模型，对地质模型进行优选，得到可信度高的实现，然后输出网格体积、孔隙度、渗透率、含油饱和度及已知井位坐标。计算储层静态因子Qs的主要参数为：与生产井距离400米之外的有效网格不参与储层静态因子Qs的计算，即400米之外的有效网格与该井的物性不再具有相关性；渗透率最大值为70毫达西；生产井的泄油半径为300米；孔隙度、渗透率及含水饱和度的下限值分别为15％、30毫达西和45％。

图6中分别为孔隙度、渗透率及含水饱和度模拟结果及通过物性的下限值计算得到的有效储层，通过有效储层可以看出，大部分都是连片的有效储层，东北角有一块孤立的有效储层，应该是最有利远景区。

通过模拟计算得到表1所示的输出结果，表中Cooip为连通原油体积，iCooip与iQs为辅助连通原油体积及储层静态因子排序的两个参数，通过排序、优选得到最优的6个井位，计算得到的原始连通原油体积为101281.09m³，总的原油体积为129896.29m³。

表1井位优化设计输出结果

Number	I	J	X	Y	Cooip(m3)	iCooip	Qs	iQs
									1	113	93	1125.00	925.00	128186.30	3819	169416.64	3819
2	125	109	1245.00	1085.00	128186.30	3819	161351.08	3014
									3	115	39	1145.00	385.00	101281.09	2192	148965.97	2427
4	58	52	575.00	515.00	101281.09	2192	142942.50	1806
									5	110	19	1095.00	185.00	101281.09	2192	142747.42	1753
6	25	76	245.00	755.00	101281.09	2192	138694.98	852

从表1中可以看出，新增1号井与2号井后连通原油体积相等且较其他井位的值大，表明这两口井钻遇了最大的孤立有效砂体。新增其他井后连通原油体积相等，说明这些井都钻遇了同一个砂体。最终通过储层静态因子Qs值排序筛选后的井位结果与通过连通原油体积排序的结果有较强的相关性，最优井位都是在孤立的有效砂体上，其他较优井位在该有效砂体及其他有效砂体上都有分布，具体分布情况参见图6。

图7中C1、C2、C3、C4、C5为已知井，深色部分为有效储层，浅色部分为无效储层，设计井位为1到6，与排序结果表1中的Number列对应，排序越靠前，井位越优。如果通过连通原油体积确定最优井位，1号和2号井位钻遇同一号砂体，连通原油体积增加量相等，无法确定最优井位；而通过储层静态因子Qs值进行井位优选时，得到的结果不仅能优先考虑到孤立的有效砂体，同时通过三个影响流体流动的因素可以对其他连通原油体积无法区分的井位进行进一步的优选，如图7中1、2号井位的优选及3、4、5、6号井位的优选。最终得到的优选井位比较符合实际认识，再与其他勘探资料、动态资料以及数模结果等等的结合，能够对井位进行全方位的优化设计，指导后期生产开发。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (6)

1.一种基于储层静态因子的井位优化设计方法，其特征在于：包括如下步骤：

A、建立地质模型并确定孔隙度、渗透率和含水饱和度的物性下限值，得到研究区已知井位的具体坐标；

B、通过给定实现的物性下限值确定有效砂体，计算相互连通的砂体并编号；

C、在平面上选择与已知井位不冲突的有效网格作为候选井位，并计算所有候选井位的储层静态因子Qs；

D、将不同候选井位的储层静态因子Qs进行排序以得到最优井位；

E、通过泄油半径的约束去掉丛聚在一起的候选井位，得到次优井位，以此类推，并依次得到所有优选井位的排序。

2.根据权利要求1所述的基于储层静态因子的井位优化设计方法，其特征在于：所述步骤C中，具体过程如下：

1)在平面上选择一个与已知井位不冲突的有效网格作为候选井位，判断是否有任一生产井位与所选候选井位连通且连通储层距离小于生产井的泄油半径，如果候选井位在生产井的泄油半径之内，重新选择下一个候选井位；

2)如果候选井位在生产井位的泄油半径之外，顺序选择一个与已知井位不冲突的有效网格，判断所选有效网格是否与任意生产井位或其余候选井位连通，如果都不连通，重新选择下一个有效网格，如果连通进入下一步骤；

3)计算所选有效网格与所有生产井和候选井位的距离，寻找与所选有效网格连通且距离最近的生产井或候选井，并记录该井的坐标及与所选有效网格的距离；

4)计算3)中选定的生产井或候选井井位与所选有效网格最短路径上所有网格渗透率的几何平均值，然后计算所选有效网格产生的储层静态因子Qs，进入下一个有效网格的选择，直到所有满足前述条件的有效网格计算完毕，累加所有满足前述条件的有效网格产生的储层静态因子Qs，得到研究区即所选候选井位的储层静态因子Qs；

5)以此类推，将所有所选候选井位的储层静态因子Qs计算完毕。

3.根据权利要求2所述的基于储层静态因子的井位优化设计方法，其特征在于：所述步骤C中，储层静态因子Qs见下式：

$\mathrm{Qs}=\underset{i_w=1}{\overset{n_w}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{n_{i_w}}{\mathrm{\Σ}}}{V}_j\·{\mathrm{\Φ}}_j[1-S_{w,j}]\·{\left[\frac{d_{\max }}{d_{j,i_w}}\right]}^{d_w}\·{\left[\frac{K_{j,i_w}}{K_{\max }}\right]}^{k_w}$

上式中：Q_s为用来优选井位的指标；n_w为生产井的数量；i_w表示当前的生产井；为所有与井i_w连通且距该井最近的网格个数；j为当前网格；V_j为网格j的体积，m³；Φ_j为网格j的孔隙度，％；S_w,j为网格j的含水饱和度，％；为网格j到井i_w的距离，m；d_max为网格j到井i_w的最大距离，m，如果网格到井的实际距离超过最大距离，则认为该网格对井的生产不作贡献；d_w为距离的校正系数，保证距离对计算指标Q_s的贡献；为从网格j到井i_w最短路径上所有网格的渗透率几何平均值，10^-3um²；K_max为值的上限值，10^-3um²；k_w为渗透率的校正系数，调节渗透率对计算指标Qs贡献的大小。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的基于储层静态因子的井位优化设计方法，其特征在于：所述步骤D中，选择储层静态因子Qs值最大的所选候选井位作为最优井位。

5.根据权利要求1至3中任一项所述的基于储层静态因子的井位优化设计方法，其特征在于：所述步骤E中，具体过程如下：

1)删除在最优井位泄油半径之内的所选候选井位；

2)对余下除最优井位之外的所选候选井位，选择储层静态因子Qs值最大的所选候选井位作为次优井位，删除在次优井位泄油半径之内的所选候选井位；

3)以此类推，依次直到剩下的所选候选井位之间的距离都大于生产井的泄油半径，得到研究区的全部优选井位。

6.根据权利要求1至3中任一项所述的基于储层静态因子的井位优化设计方法，其特征在于：所述步骤B中，所述有效砂体为孔隙度、渗透率及含油饱和度均大于给定下限值的砂体。