CN105386751A - 一种基于油藏渗流模型的水平井测井产能预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于油藏渗流模型的水平井测井产能预测方法，包括：步骤一，采用物性参数、岩性参数、电性参数构建综合指数来反映水平段储层特征；步骤二，通过所述的综合指数建立水平井分段分级评估及解释标准；步骤三，通过筛选适合目标区地质特征的油藏产能预测模型并简化其模型作为产能指数，利用测井资料分别计算各类别储层的产能指数；步骤四，根据所述的产能指数与试气资料相结合建立测井产能预测模型，从而对目标区的水平井进行产能预测。本发明有效解决了现有的油藏产能预测模型需要地层测试参数，改造后的裂缝参数，及没有考虑水平段非均质性的问题。本发明在实际应用中，实现了在水平井无试井资料的情况下，仅根据水平井的测井资料进行产能预测，计算精度高，能够及时方便的满足生产上的要求。

Description

一种基于油藏渗流模型的水平井测井产能预测方法

技术领域

本发明涉及水平井测井解释评价技术领域，具体为一种基于油藏渗流模型的水平井测井产能预测方法。

背景技术

目前，水平井测井系列较少，地层孔隙度小，渗透率低，孔隙结构复杂，各向异性和非均质性强等特点，导致多级分段压裂难以优选射孔层段，评价水平井产能更是难点。在水平井开发过程中，由于水平井采用多段射孔压裂(一般水力喷砂射孔4-10段)，压裂后的产能预测影响因素众多，地层测试参数及改造后的裂缝参数难以获得，即使计算出来也无法控制其精度，同时采用不同的油藏产能预测模型计算结果也往往相差较大。目前没有一个水平井的产能模型可以综合地考虑储层非均质性及各向异性的影响，最终导致预测的水平井产量相差甚远。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种基于油藏渗流模型的水平井测井产能预测方法，在水平井分段分级的基础上，利用简化的油藏产能预测模型，充分考虑储层的非均质性和各向异性，只需测井的静态参数，实现水平井产能预测。

本发明是通过以下技术方案来实现：

一种基于油藏渗流模型的水平井测井产能预测方法，包括如下步骤，

步骤一，采用物性参数、岩性参数、电性参数构建综合指数来反映水平段储层特征；

步骤二，通过所述的综合指数建立水平井分段分级评估及解释标准；

步骤三，通过筛选适合目标区地质特征的油藏产能预测模型并简化其模型作为产能指数，利用测井资料分别计算各类别储层的产能指数；

步骤四，根据所述的各类别储层的产能指数与试气资料相结合建立目标区的测井产能预测模型，从而对水平井进行产能预测。

优选的，步骤一中构建综合指数，包括如下步骤：

1.1通过水平井测井获取的物性参数声波时差、岩性参数泥质含量、电性参数地层电阻率，进行储层变化计算；

1.2储层变化通过综合指数的计算公式得到：

Z＝(AC-AC_下限)×(1-V_sh/100)×log₁₀(R_T)(1)；

其中，Z为综合指数，无量纲；AC为声波时差，μs/m；AC_下限为声波时差下限，AC_下限＝208μs/m；V_sh为泥质含量，％；R_T：地层电阻率，Ω·m。

进一步，步骤二中建立水平井分段分级评估及解释标准时，通过下述方式实现：

利用步骤1.2计算的综合指数分别结合声波时差、孔隙度、水平渗透率和垂直渗透率参数值将储层分为4类，对应储层4类类型分级评估分别为一类气层、二类气层、三类气层和干层；对应分段分级评估标准，解释结论为气层为一类气层和二类气层，差气层为三类气层，干层分段分级评估时仍为干层。

再进一步，步骤三中筛选适合目标区地质特征的油藏产能模型，

为经陈元千修正的Joshi模型作为产能预测的基本模型，

所述考虑储层各向异性产能预测基本模型如下：

$Q_h=\frac{2{\mathrm{\πK}}_h\mathrm{\η}h\mathrm{\Δ}P/\left({\mathrm{\μ}}_0{B}_0\right)}{ln\[\frac{a_d+\sqrt{a^2-{(L/2)}^2}}{L/2}\]+\frac{\mathrm{\η}h}{L}ln\[\frac{h}{2r_w}\]}---\left(5\right);$

式中， $\begin{array}{cc}{a}_d=\frac{L}{2}{\[0.5+\sqrt{{(2r_{eh}/L)}^4+0.25}\]}^{0.5}& r_{eh}=\sqrt{r_{ev}(r_{ev}+L/2)}\end{array}$

r_ev＝149.56K_h ^0.5058

式中，L为水平段长度，m；a_d为泄油椭圆长半轴，m；K_h为水平渗透率，mD；h为水平井储层有效厚度，m；Q_h为水平井产量，10⁴m³/d；r_w为水平井眼半径，m；为各向异性校正系数，小数；r_eh为水平井泄油半径，m；r_ev为直井泄油半径，m；μ₀为地层原油粘，mPa·s；B₀为地层原油体积系数，小数；ΔP为生产压差，MPa；K_v为垂直渗透率，mD。

再进一步，简化所述产能预测的基本模型得到产能指数如下：

$q_i=\frac{K_{hi}h}{ln\[\frac{a_i+\sqrt{{a_i}^2-{(L_i/2)}^2}}{L_i/2}\]+\frac{\mathrm{\η}h}{L_i}ln\[\frac{h}{2r_w}\]}---\left(6\right);$

其中，L_i为i类储层的累积水平段长度，m；a_i为i类泄油椭圆长半轴，m；K_hi为i类储层的水平渗透率，mD；q_i为i类储层的产能指数，10⁴m³/d。

再进一步，在计算各类储层的产能指数时，首先利用综合指数对水平井分段分级评估，划分储层类型；再分别累加一类、二类和三类储层的各自总长度(L_i)，计算各类储层水平渗透率(K_hi)、泄油椭圆长半轴(a_i)参数。

再进一步，各向异性校正系数由物性各向异性实验得到，固定区块为常数。

再进一步，步骤四中建立测井产能预测模型如下:

Q_h＝a×q₁+b×q₂+c×q₃+d(7)；

其中，Q_h为测井产能预测模型预测的产量；q1为一类储层产能指数；q2为二类储层产能指数；q3为三类储层产能指数；a、b、c、d为待定系数。

再进一步，产能预测模型公式中a、b、c、d待定系数通过储层产能指数与试油/气的无阻流量Q_j联合求解超定方程组得到：

Q₁＝a×q₁₁+b×q₁₂+c×q₁₃+d

Q₂＝a×q₂₁+b×q₂₂+c×q₂₃+d(8)

..

..

Q_j＝a×q_j1+b×q_j2+c×q_j3+d

式中，Q_1、Q₂……Q_j为各类储层试油/气的无阻流量；q₁₁、q₂₁……q_j1、q₁₂、q₂₂……q_j2、q₁₃、q₂₃……q_j3分别为各类储层产能指数。

与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：

本发明提供的一种基于油藏渗流模型的水平井测井产能预测方法，在采用物性参数声波时差、岩性参数泥质含量、电性参数地层电阻率构建综合指数的基础上，建立目标区水平井分段分级评估标准，对水平井段进行分类；筛选适合目标区储层特征的水平井的产能预测模型(考虑各向异性)，并将测井不易得到的参数当作常数处理，简化产能预测基本模型作为产能指数；为了充分考虑储层横向的非均质性，利用简化的油藏产能预测模型分别计算出各类储层产能指数，并结合试气资料建立目标区的测井产能预测模型；最终只需测井的静态参数实现水平井产能预测，避免了采用纯粹的油藏产能预测模型需要试井资料参数及预测产能误差大的问题，具有很强的实用性。

本发明可用于水平井测井地层评价及产能预测，通过开展水平井分段分级评估优选射孔井段，为酸化压裂施工提供依据；在仅有水平井测井资料情况下进行快速的产能预测。

附图说明

图1为本发明实施例所述的综合指数与声波时差关系图。

图2为本发明实施例所述的综合指数与孔隙度关系图。

图3为本发明实施例所述的综合指数与水平渗透率关系图。

图4为本发明实施例所述的综合指数与垂直渗透率关系图。

图5为本发明实施例所述的重新解释及分段分级评估处理效果图。

图6为本发明实施例所述的考虑储层非均质性的产能计算流程图。

图7为本发明实施例所述的产能预测值与试气无阻流量效果对比图。

图8为本发明实施例所述的水平井沿井轨迹孔隙度模型切片成果图。

图9为本发明提供的一种基于油藏渗流模型的水平井测井产能预测方法的流程图。

具体实施方式

下面结合具体的实施例对本发明做进一步的详细说明，所述是对本发明的解释而不是限定。

本实施例中，由于水平井测井系列较少，仅有自然伽马、双侧向电阻率、声波时差测井总共4条曲线，常规三孔隙度测井中仅有声波时差测井，且声波时差对物性变化不敏感，用单一的声波时差曲线很难给出正确的解释结论和指导射孔井段。因此，采用综合指数(Z)对储层进行分级分段评估。

综合评价指数采用物性参数声波时差、岩性参数泥质含量、电性参数地层电阻率来综合反映储层特征。通过大量水平井分析及实际应用效果对比，综合指数最佳计算模型如下：

Z＝(AC-AC_下限)×(1-V_sh)×log₁₀(R_T)(1)

其中：Z为综合指数，无量纲；AC为声波时差，μs/m；AC_下限为声波时差下限，AC_下限＝208μs/m；V_sh为泥质含量，％；R_T为地层电阻率，Ω·m。

如图1-4所示，综合指数能很好的把气层、差气层和干层区分开，可明显的反映储层变化，更好的辅助定解释结论，直观的挑选优势储层。利用综合指数、声波时差、孔隙度、水平渗透率和垂直渗透率将储层分为4类，气层分为3类。其中，解释结论为气层的在分级评估时可细化分为一类气层和二类气层，差气层为三类气层，干层分级评估时仍为干层，分类标准见表所示。

表1储层分段分级评估标准

如图5所示，为重新解释及分段分级评估处理效果图，在4713.6～4795.8m井段原解释结论为气层，上段4749.0～4795.8m综合指数平均33，属于Ⅰ类储层；下段4713.6～4749.0m综合指数平均13.7，属于Ⅲ类储层，应解释为差气层。所以，针对4713.6～4795.8m井段射孔层段应优选为4749.0～4795.8m。

目前没有一个水平井的产能模型可以综合地考虑在生产中涉及影响产能的各种因素，水平井的产能预测模型要与所研究的目标区的地质特征相适应，针对不同的油藏条件，选用不同的产能模型，最大限度的接近生产实际。考虑本实施例储层特征(储层厚度小于15米，各向异性强，非均质性强)及模型的适用条件(如表2所示)，选用经陈元千修正的Joshi模型作为产能预测的基本模型。

表2封闭油藏、稳态、不压裂的水平井产能预测模型统计表

Joshi公式是基于电流场理论，应用势能推导而来，其公式是将三维渗流问题简化为垂直及水平面内的二维问题。陈元千针对Joshi公式提出了用各向异性校正系数校正的方法，通过减少渗流阻力中的厚度h进行校正，将水平井产量公式中括号外的厚度h乘以各向异性校正系数。根据水平井产能公式的实际意义，分为水平井段受L控制的垂向平面径向流的渗流阻力：

$R_v=\frac{{\mathrm{\μ}}_0{B}_0}{2{\mathrm{\πK}}_{0}L}ln\[\frac{h}{r_w}\]---\left(2\right)$

受厚度h控制的平面径向流的渗流阻力:

$R_h=\frac{{\mathrm{\μ}}_0{B}_0}{2{\mathrm{\πK}}_0{h}^{\′}}ln\[\frac{a+\sqrt{a^2-{(L/2)}^2}}{L/2}\]---\left(3\right)$

其中，储层等效厚度： $h^{\′}=h\×\mathrm{\η}=h\×\sqrt{K_v/K_h},$ 等效渗透率： $K_0=\sqrt{K_h\×K_v}.$

由达西定律和欧姆定律可以写出水平井的产量与生产压差和渗流阻力的关系式：

Q_h＝ΔP/(R_h+R_v)(4)

引入陈元千校正后，将水平段和垂直段的渗流阻力中引入各向异性校正系数，带入Joshi基础产能式最终得到的校正后的Joshi公式为：

$Q_h=\frac{2{\mathrm{\πK}}_h\mathrm{\η}h\mathrm{\Δ}P/\left({\mathrm{\μ}}_0{B}_0\right)}{ln\[\frac{a_d+\sqrt{a^2-{(L/2)}^2}}{L/2}\]+\frac{\mathrm{\η}h}{L}ln\[\frac{h}{2r_w}\]}---\left(5\right)$

其中， $\begin{array}{cc}{a}_d=\frac{L}{2}{\[0.5+\sqrt{{(2r_{eh}/L)}^4+0.25}\]}^{0.5}& r_{eh}=\sqrt{r_{ev}(r_{ev}+L/2)}\end{array}$

r_ev＝149.56K_h ^0.5058

L为水平段长度，ma_d为泄油椭圆长半轴，m

K_h为水平渗透率，mDh为水平井储层有效厚度，m

Q_h为水平井产量，10⁴m³/dr_w为水平井眼半径，m

为各向异性校正系数，小数r_eh为水平井泄油半径，m

r_ev为直井泄油半径，mμ₀为地层原油粘，mPa·s

B₀为地层原油体积系数，小数ΔP为生产压差，MPa

K_v为垂直渗透率，mD。

产能就是油气储层动态特征的一个综合指标，它是油气储层生产潜力和各因素之间在互相制约过程中达到的某种动态平衡。由于水平井采用多段射孔压裂(一般水力喷砂射孔4-10段)，压裂后的产能预测影响因素众多，地层测试参数及改造后的裂缝参数难以获得，即使计算出来也无法控制其精度。由于测井解释渗透率大的在压后试井解释渗透率也大，所以可以建立基于静态的测井参数对压裂改造后的储层进行评价。

本实施例中，由于产能指数为半定量求解，所以忽略Joshi模型的一些参数，把ΔP、μ₀、B₀等参数当做常数来处理，由此得到了水平井的产能指数(q_i)。另外，为了充分考虑水平段的非均质性，在分段分级评估基础上分别求取一类、二类、三类储层的产能指数来计算水平井的产能。

$q_i=\frac{K_{hi}h}{ln\[\frac{a_i+\sqrt{{a_i}^2-{(L_i/2)}^2}}{L_i/2}\]+\frac{\mathrm{\η}h}{L_i}ln\[\frac{h}{2r_w}\]}---\left(6\right)$

其中，L_i为i类储层的累积水平段长度，m；a_i为i类泄油椭圆长半轴，m；K_hi为i类储层的水平渗透率，mD；q_i为i类储层的产能指数，10⁴m³/d。

图6为考虑储层非均质性的产能计算流程图，为了充分考虑储层横向非均质性的影响，将水平井的椭圆泄油面改进为由分段分级评估后的一类、二类、三类储层组成的3个椭圆泄油面。

本实施例中，产能指数计算步骤：

(1)利用综合指数对水平井分段分级评估，划分储层类型；

(2)累加一类、二类和三类储层的各自总长度(L_i)，统计各类储层水平渗透率(K_hi)，水平段的储层厚度(H)；

(3)根据渗透率计算直井泄油半径(r_ev)、水平井泄油半径(r_eh)，再结合各类储层长度计算水平井泄油椭圆长半轴(a_i)；

(4)计算各类的产能指数(q_i)。

结合上述分析，充分考虑储层非均质性及各向异性的水平井产能预测模型如下：

Q_h＝a×q₁+b×q₂+c×q₃+d(7)

其中，Q_h为测井产能预测模型预测的产量；q₁为一类储层产能指数；q₂为二类储层产能指数；q₃为三类储层产能指数；a、b、c、d为待定系数。

利用试油/气资料Q_j的无阻流量求解出模型系数a、b、c、d。

Q₁＝a×q₁₁+b×q₁₂+c×q₁₃+d

Q₂＝a×q₂₁+b×q₂₂+c×q₂₃+d(8)

..

..

Q_j＝a×q_j1+b×q_j2+c×q_j3+d

式中，Q₁、Q₂……Q_j为各类储层试油/气的无阻流量；q₁₁、q₂₁……q_j1、q₁₂、q₂₂……q_j2、q₁₃、q₂₃……q_j3分别为各类储层产能指数。

本实施例中，得到的水平井产能预测模型(如图7所示)：

Q_h＝25.014×q₁+21.883×q₂+7.922×q₃-35.088R²＝0.776(9)

如图8所示，为水平井解释成果图，通过综合指数对该井进行重新解释及统计得到1类储层水平渗透率平均为0.224mD，2类储层水平渗透率平均为0.173mD，3类储层水平渗透率平均为0.142mD，1类储层总长度103.13m，2类储层总长度156.88m，3类储层总长度110.00m，储层厚度8.20m，实验得到的各向异性校正系数0.653，水平井眼半径0.076m。应用产能预测模型预测产量为40.707万方，试气无阻流量51.165万方，相对误差20.44％，与预测结果相吻合。

如图9所示，为实施例提供一种基于油藏渗流模型的水平井测井产能预测方法的流程图。

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 (9)

1.一种基于油藏渗流模型的水平井测井产能预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一，采用物性参数、岩性参数、电性参数构建综合指数来反映水平段储层特征；

步骤二，通过所述的综合指数建立水平井分段分级评估及解释标准；

步骤三，通过筛选适合目标区地质特征的油藏产能预测模型并简化其模型作为产能指数，利用测井资料分别计算各类别储层的产能指数；

步骤四，根据所述的各类别储层的产能指数与试气资料相结合建立目标区的测井产能预测模型，从而对水平井进行产能预测。

2.根据权利要求1所述的基于油藏渗流模型的水平井测井产能预测方法，其特征在于，步骤一中构建综合指数，包括如下步骤：

1.1通过水平井测井获取的物性参数声波时差、岩性参数泥质含量、电性参数地层电阻率，进行储层变化计算；

1.2储层变化通过综合指数的计算公式得到：

Z＝(AC-AC_下限)×(1-V_sh/100)×log₁₀(R_T)(1)；

其中，Z为综合指数，无量纲；AC为声波时差，μs/m；AC_下限为声波时差下限，AC_下限＝208μs/m；V_sh为泥质含量，％；R_T为地层电阻率，Ω·m。

3.根据权利要求1所述的基于油藏渗流模型的水平井测井产能预测方法，其特征在于，步骤二中建立水平井分段分级评估及解释标准，通过下述方式实现：

利用步骤1.2计算的综合指数分别结合声波时差、孔隙度、水平渗透率和垂直渗透率参数值将储层分为4类，对应储层4类类型分级评估分别为一类气层、二类气层、三类气层和干层；对应分段分级评估标准，解释结论为气层为一类气层和二类气层，差气层为三类气层，干层分段分级评估时仍为干层。

4.根据权利要求1所述的基于油藏渗流模型的水平井测井产能预测方法，其特征在于，步骤三中筛选适合目标区地质特征的油藏产能模型，为经陈元千修正的Joshi模型作为产能预测的基本模型，

所述考虑储层各向异性产能预测基本模型如下：

$Q_h=\frac{2{\mathrm{\πK}}_h\mathrm{\η}h\mathrm{\Δ}P/\left({\mathrm{\μ}}_0{B}_0\right)}{\ln \[\frac{a_d+\sqrt{a^2-{(L/2)}^2}}{L/2}\]+\frac{\mathrm{\η}h}{L}ln\[\frac{h}{2r_w}\]}---\left(5\right);$

式中， $\begin{array}{cc}{a}_d=\frac{L}{2}{\[0.5+\sqrt{{\left(2r_{eh}/L\right)}^4+0.25}\]}^{0.5}& r_{eh}=\sqrt{r_{ev}(r_{ev}+L/2)}\end{array}$

$\mathrm{\η}=\sqrt{K_v/K_h}$ r_ev＝149.56K_h ^0.5058

式中，L为水平段长度，m；a_d为泄油椭圆长半轴，m；K_h为水平渗透率，mD；h为水平井储层有效厚度，m；Q_h为水平井产量，10⁴m³/d；r_w为水平井眼半径，m；η为各向异性校正系数，小数；r_eh为水平井泄油半径，m；r_ev为直井泄油半径，m；μ₀为地层原油粘，mPa·s；B₀为地层原油体积系数，小数；ΔP为生产压差，MPa；K_v为垂直渗透率，mD。

5.根据权利要求4所述的基于油藏渗流模型的水平井测井产能预测方法，其特征在于，简化所述产能预测的基本模型，得到产能指数如下：

$q_i=\frac{K_{hi}h}{\ln \[\frac{a_i+\sqrt{{a_i}^2-{(L_i/2)}^2}}{L_i/2}\]+\frac{\mathrm{\η}h}{L_i}ln\[\frac{h}{2r_w}\]}---\left(6\right);$

其中，L_i为i类储层的累积水平段长度，m；a_i为i类泄油椭圆长半轴，m；K_hi为i类储层的水平渗透率，mD；q_i为i类储层的产能指数，10⁴m³/d。

6.根据权利要求5所述的基于油藏渗流模型的水平井测井产能预测方法，其特征在于，在计算各类储层的产能指数时，首先利用综合指数对水平井分段分级评估，划分储层类型；再分别累加一类、二类和三类储层的各自总长度L_i，计算各类储层水平渗透率K_hi、泄油椭圆长半轴a_i参数。

7.根据权利要求5所述的基于油藏渗流模型的水平井测井产能预测方法，其特征在于，各向异性校正系数η由物性各向异性实验得到，固定区块为常数。

8.根据权利要求1所述的基于油藏渗流模型的水平井测井产能预测方法，其特征在于，步骤四中建立测井产能预测模型如下：

Q_h＝a×q₁+b×q₂+c×q₃+d(7)；

其中，Q_h为测井产能预测模型预测的产量；q₁为一类储层产能指数；q₂为二类储层产能指数；q₃为三类储层产能指数；a、b、c、d为待定系数。

9.根据权利要求8所述的基于油藏渗流模型的水平井测井产能预测方法，其特征在于，产能预测模型公式中a、b、c、d待定系数通过储层产能指数与试油/气的无阻流量Q_j联合求解超定方程组得到：

Q₁＝a×q₁₁+b×q₁₂+c×q₁₃+d

Q₂＝a×q₂₁+b×q₂₂+c×q₂₃+d(8)

..

..

Q_j＝a×q_j1+b×q_j2+c×q_j3+d

式中，Q₁、Q₂……Q_j为各类储层试油/气的无阻流量；q₁₁、q₂₁……q_j1、q₁₂、q₂₂……q_j2、q₁₃、q₂₃……q_j3分别为各类储层产能指数。