CN107605474B - 一种随钻预测气层产量的方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明属于石油与天然气勘探开发技术领域，尤其涉及一种随钻预测气层产量的方法及装置。本发明的一种随钻预测气层产量的方法，所述产量为天然气产量，包括：根据已钻井气层的数据，建立气层产量预测模型；利用正钻井气层的数据，根据建立的气层产量预测模型，预测正钻井气层的产量，分析正钻井的潜在产能。本发明的一种随钻预测气层产量的装置，包括：预测模型建立模块；预测分析模块。本发明利用钻井、录井等数据恢复破碎岩石中天然气的含量并计算可采含气指数，在此基础上根据采气半径内储集层总体积预测该井天然气产量，该方法可应用于开发阶段天然气正钻井和气藏整体开采潜力评估，为完井方案设计和采气工程地面建设提供依据。
Description
技术领域
本发明属于石油与天然气勘探开发领域，尤其涉及一种随钻预测气层产量的方法及装置。
背景技术
气测录井是利用气体检测系统或按一定周期检测分析，通过钻井液脱气器从钻井液中脱离出的烃类气体含量的一种录井方法。气测值是气测录井设备按照一定的分析周期连续检测钻井液中烃类气体含量，它反映的是单位时间内破碎岩石孔隙中气体的含量，是气层产量最早最直观的反映。
目前传统的产能评价方法分为几种：解析法主要运用高度抽象的物理模型，通过递减规律公式或者产能二项式进行计算，认为流体是单相渗流，其中对物理模型的构建方式是研究的核心，决定了产能预测模型的精确程度。缺点：这类方法主要假设地层为均质、流体为单相渗流，且一般是在获取井资料之后进行。
数值模拟法是目前应用比较广的，在精细油气藏模型构建的基础上，利用基础的渗流理论对复杂的对象进行仿真模拟，优势在于可以对多维、多相以及非均质性较强的油气层进行刻画，并且可以模拟多口井的生产动态。缺点：该方法缺少合理的地质模型，需要丰富的储层、流体、动态的资料作为支撑，参与模拟的评价参数较多，在开发初期很难获取。
物理模拟法更贴近真实油藏，能够直观地认识油藏的产能以及流体势和渗流场的分布，并对裂缝以及水平井的参数进行优化，但是对于复杂地层、非稳态条件下的产能评价存在一定的困难，同时对实验条件以及资料掌握的程度要求比数值模拟法更高，目前国内仅有少数的研究者利用物理模拟法进行评价。
类似产能预测方法还有很多，但计算需要较多参数，且都是理论模型和间接数据，计算繁琐，涉及环节多。
发明内容
本发明针对上述传统的产能评价方法的不足，利用钻井、录井等数据恢复破碎岩石中天然气的含量并计算可采含气指数，在此基础上根据采气半径内储集层总体积预测该井天然气产量，该方法可应用于开发阶段天然气正钻井和气藏整体开采潜力评估，为完井方案设计和采气工程地面建设提供依据。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种随钻预测气层产量的方法，所述产量为天然气产量，包括以下步骤：
步骤1：根据已钻井气层的数据，建立气层产量预测模型；
步骤2：利用正钻井气层的数据，根据建立的气层产量预测模型，预测正钻井气层的产量，分析正钻井的潜在产能。
优选地，在所述步骤1之前还包括：
对已钻井气层的数据进行分析，处理异常值。
优选地，所述已钻井气层的数据为钻深、钻时、气体全烃检测值、气层深度数据、气层累计产量及标志层气体全烃检测值；所述正钻井气层的数据为钻深、钻时、气体全烃检测值、气层深度数据及标志层气体全烃检测值。
优选地，所述气层产量预测模型为气层日均产量预测模型和气层累计产量预测模型。
优选地，所述步骤1包括：
步骤1.1：定义气层天然气含量：
其中，h为钻深，RTG(h)为钻深为h的气层天然气含量，ROP指钻时，TG是与钻深h、钻时ROP对应的气体全烃检测值，TGc指标志层气体全烃检测值；
步骤1.2：计算已钻井的气层天然气含量；
步骤1.3：定义已钻井可采含气指数，所述已钻井可采含气指数为直井可采含气指数和水平井可采含气指数，包括：
步骤1.3.1：定义直井可采含气指数：
其中，RTGT1为直井可采含气指数，k为常数，用于调整数量级，H1为气层的顶深，H2为气层的底深，r为泄气半径，h为钻深；
步骤1.3.2：定义水平井可采含气指数：
其中，RTGT2为水平井可采含气指数，k为常数，用于调整数量级，HA为水平段A靶点的深度，HB为水平段末端B靶点的深度，r为泄气半径，t为气层垂厚；
步骤1.4：计算已钻井的可采含气指数；
步骤1.5：计算已钻井的气层日均产量；
步骤1.6：构建气层日均产量预测模型：
Qg＝a*RTGT+b (4)
其中，Qg为气层日均产量，a、b均为常数；
步骤1.7：构建气层累计产量预测模型：
Gg=c*ed*RTGT (5)
其中，c、d均为常数，Gg为气层累计产量。
优选地，在所述步骤2之前还包括：
对正钻井气层的数据进行分析，处理异常值。
优选地，所述步骤2包括：
步骤2.1：计算正钻井的可采含气指数；
步骤2.2：计算正钻井的预测气层日均产量；
步骤2.3：计算正钻井的预测气层累计产量；
步骤2.4：通过分析步骤2.2及步骤2.3中的结果，分析正钻井的潜在产能。
优选地，所述处理异常值指对于大于该层段平均值2倍或小于平均值0.5倍的钻时数值按异常值处理、采用邻近正常数值进行替换，并对大于该层段平均值2倍值的气体全烃检测值进行分析后处理。
一种随钻预测气层产量的装置，所述产量为天然气产量，包括：
预测模型建立模块，用于根据已钻井气层的数据，建立气层产量预测模型；
预测分析模块，用于利用正钻井气层的数据，根据建立的气层产量预测模型，预测正钻井气层的产量，分析正钻井的潜在产能。
优选地，还包括：
第一分析处理模块，用于对已钻井气层的数据进行分析，处理异常值。
优选地，还包括：
第二分析处理模块，用于对正钻井气层的数据进行分析，处理异常值。
优选地，预测模型建立模块进一步包括：
第一定义模块，用于定义气层天然气含量：
其中，h为钻深，RTG(h)为钻深为h的气层天然气含量，ROP指钻时，TG是与钻深h、钻时ROP对应的气体全烃检测值，TGc指标志层气体全烃检测值；
第一计算模块，用于计算已钻井的气层天然气含量；
第二定义模块，用于定义已钻井可采含气指数，所述已钻井可采含气指数为直井可采含气指数和水平井可采含气指数，包括：
定义直井可采含气指数：
其中，RTGT1为直井可采含气指数，k为常数，用于调整数量级，H1为气层的顶深，H2为气层的底深，r为泄气半径，h为钻深；
定义水平井可采含气指数：
其中，RTGT2为水平井可采含气指数，k为常数，用于调整数量级，HA为水平段A靶点的深度，HB为水平段末端B靶点的深度，r为泄气半径，t为气层垂厚；
第二计算模块，用于计算已钻井的可采含气指数；
第三计算模块，用于计算已钻井的气层日均产量；
气层日均产量预测模型生成模块，用于构建气层日均产量预测模型：
Qg＝a*RTGT+b (4)
其中，Qg为气层日均产量，a、b均为常数；
气层累计产量预测模型生成模块，用于构建气层累计产量预测模型：
Gg=c*ed*RTGT (5)
其中，c、d均为常数，Gg为气层累计产量。
优选地，所述预测分析模块进一步包括：
第四计算模块，用于计算正钻井的可采含气指数；
第五计算模块，用于计算正钻井的预测气层日均产量；
第六计算模块，用于计算正钻井的预测气层累计产量；
分析模块，用于通过分析步骤2.2及步骤2.3中的结果，分析正钻井的潜在产能。
与现有技术相比，本发明具有的有益效果：
1.与现有技术相比，本方法优势在于所用参数和天然气产量有直观联系，能够直接反映含气量变化。
2.该方法提供一种随钻预测气层产量的方法，基于自定义的RTGT指数，建立单井产量的关系预测式，具有及时性，为评价储层提供了新方法。
3.本方法容易实现，且在实钻过程中应用，解决传统产能预测方法产前不精确、产后具有滞后性的难题，具有及时性和实用性。该方法是现场生产和地质研究在产能预测方面的有效补充。
4.气测录井现场主要用于识别油气储层，本方法构建了气测数据和天然气产量的联系，拓展了气测录井的应用范围。
5.根据现有的钻井、录井数据拟合出符合目标井实际情况的参数方程，使得本发明方法相比传统的产能预测公式更适合真实情况，符合率更高。
6.水平井钻进过程中，有利于随钻轨迹导向和调整，相比使用随钻测井数据能够减少调整时间，减少钻井调整进尺，降低钻井成本。
附图说明
图1为本发明一种随钻预测气层产量的方法基本流程示意图之一。
图2为本发明一种随钻预测气层产量的方法基本流程示意图之二。
图3为本发明一种随钻预测气层产量的方法直井可采含气指数RTGT1和气层日均产量关系图。
图4为本发明一种随钻预测气层产量的方法直井开采12个月气层累计产量预测模型的拟合曲线图。
图5为本发明一种随钻预测气层产量的方法直井开采24个月气层累计产量预测模型的拟合曲线图。
图6为本发明一种随钻预测气层产量的方法直井开采36个月气层累计产量预测模型的拟合曲线图。
图7为本发明一种随钻预测气层产量的方法水平井可采含气指数RTGT2和气层日均产量关系图。
图8为本发明一种随钻预测气层产量的方法水平井开采12个月气层累计产量预测模型的拟合曲线图。
图9为本发明一种随钻预测气层产量的方法水平井开采24个月气层累计产量预测模型的拟合曲线图。
图10为本发明一种随钻预测气层产量的方法水平井开采36个月气层累计产量预测模型的拟合曲线图。
图11为本发明一种随钻预测气层产量的装置基本结构示意图之一。
图12为本发明一种随钻预测气层产量的装置基本结构示意图之二。
具体实施方式
为了便于理解，对本发明的具体实施方式中出现的部分名词作以下解释说明：
录井：用岩矿分析、地球化学、地球物理等方法，观察、采集、收集、记录、分析随钻过程中的固体、液体、气体等井筒返出物信息，以此建立录井地质剖面、发现油气显示、评价油气层，并为石油工程提供钻井信息服务的过程。
直井：钻井工程术语，它与定向井相对应，是指设计轨道是一条铅垂线的井。在直井的设计轨迹中，理论上轨迹上所有点的井斜角都为零，但在实际钻井中是做不到的。但是在直井的钻井中，当井斜角超出一定的范围而达不到地质勘探开发要求时就变成不合格井，往往需要填井重钻而造成巨大的浪费。
水平井：井斜角达到或接近90°，井身沿着水平方向钻进一定长度的井。有时为了某种特殊的需要，井斜角可以超过90°，“向上翘”。一般来说，水平井适用于薄的油气层或裂缝性油气藏，目的在于增大油气层的裸露面积。
下面结合附图和具体的实施例对本发明做进一步的解释说明：
实施例一：
如图1所示，本发明的一种随钻预测气层产量的方法，所述产量为天然气产量，包括以下步骤：
步骤S11：根据已钻井气层的数据，建立气层产量预测模型。
步骤S12：利用正钻井气层的数据，根据建立的气层产量预测模型，预测正钻井气层的产量，分析正钻井的潜在产能。
值得说明的是，所述已钻井气层的数据为钻深、钻时、气体全烃检测值、气层深度数据、气层累计产量及标志层气体全烃检测值；所述正钻井气层的数据为钻深、钻时、气体全烃检测值、气层深度数据及标志层气体全烃检测值；所述气层产量预测模型为气层日均产量预测模型和气层累计产量预测模型。
实施例二：
如图2-10所示，本发明的另一种随钻预测气层产量的方法，所述产量为天然气产量，包括以下步骤：
步骤21：对已钻井气层的数据进行分析，处理异常值，所述已钻井气层的数据指钻深、钻时、气体全烃检测值及气层累计产量，所述处理异常值指对于大于该层段平均值2倍或小于平均值0.5倍的钻时数值按异常值处理、采用邻近正常数值进行替换，并对大于该层段平均值2倍值的气体全烃检测值进行分析后处理。
步骤22：根据已钻井气层的数据，建立气层产量预测模型，所述气层产量预测模型为气层日均产量预测模型和气层累计产量预测模型，包括：
步骤221：定义气层天然气含量RTG，所述气层天然气含量RTG的公式如公式(1)所示：
其中，h为钻深，单位为m；ROP指钻时，单位为min；TG是与钻深h、钻时ROP对应的气体全烃检测值，单位为％；TGc指标志层气体全烃检测值，单位为％；
步骤222：通过已钻井气层的数据及公式(1)，得出已钻井的气层天然气含量RTG；
步骤223：定义已钻井可采含气指数RTGT，所述已钻井可采含气指数RTGT为直井可采含气指数RTGT1和水平井可采含气指数RTGT2，包括：
步骤2231：定义直井可采含气指数RTGT1，所述直井可采含气指数RTGT1的计算公式如公式(2)所示：
其中，k为常数，用于调整数量级；H1指气层的顶深，单位为m；H2指气层的底深，单位为m；r指泄气半径，单位为m；h为钻深，单位为m；
步骤2232：定义水平井可采含气指数RTGT2，所述水平井可采含气指数RTGT2的计算公式如公式(3)所示：
其中，k为常数，用于调整数量级；HA指水平段A靶点的深度，单位为m；HB指水平段末端B靶点的深度，单位为m；r指泄气半径，单位为m；t指气层垂厚，单位为m；
步骤224：通过已钻井气层的数据及公式(2)或公式(3)，得出可采含气指数RTGT；
步骤225：通过已钻井的一段时间的气层累计产量，得出已钻井的气层日均产量Qg；
步骤226：通过整理已钻井的可采含气指数RTGT和气层日均产量Qg数据，得出可采含气指数RTGT和气层日均产量Qg之间的关系模型，即气层日均产量预测模型，所述气层日均产量预测模型如公式(4)所示：
Qg＝a*RTGT+b (4)
其中，Qg指气层日均产量，单位为m3；a、b均为常数；
步骤227：通过整理已钻井的可采含气指数RTGT和气层累计产量Gg，得出可采含气指数RTGT和气层累计产量Gg之间的关系模型，即气层累计产量预测模型，所述气层累计产量预测模型如公式(5)所示：
Gg=c*ed*RTGT (5)
其中，c、d均为常数；Gg指气层累计产量，单位为m3。
步骤23：对正钻井气层的数据进行分析，处理异常值，所述正钻井气层的数据为钻深、钻时、气体全烃检测值及标志层气体全烃检测值TGc，所述处理异常值指对于大于该层段平均值2倍或小于平均值0.5倍的钻时数值按异常值处理、采用邻近正常数值进行替换，并对大于该层段平均值2倍值的气体全烃检测值进行分析后处理。
步骤24：利用正钻井气层的数据，根据建立的气层产量预测模型，预测所述正钻井气层的产量，分析所述正钻井的潜在产能；具体操作包括：
步骤241：通过正钻井气层的数据，利用公式(2)或公式(3)，得出正钻井的可采含气指数RTGT；
步骤242：依据正钻井的可采含气指数RTGT和建立的气层日均产量预测模型即公式(4)，得出正钻井的预测气层日均产量并记录；
步骤243：依据正钻井的可采含气指数RTGT和建立的气层累计产量预测模型即公式(5)，得出正钻井的预测气层累计产量并记录；
步骤244：通过分析所述步骤242及步骤243中的结果，分析所述正钻井的潜在产能。
作为一种可实施的方式，取研究工区盒一段单层开采的12口直井的数据作为实验样本数据，其中12口直井分别命名为S1、S2、S3、S4、S5、S6、S7、S8、S9、S10、W1、W2；设S1、S2、S3、S4、S5、S6、S7、S8、S9和S10的10口直井为已钻井，W1和W2的2口直井为正钻井；取已钻井气层的数据作为实验训练样本数据，正钻井气层的数据作为测试样本数据，具体如下：
(1)采集12口直井的数据，所述数据为钻深、钻时ROP、气体全烃检测值TG、气层累计产量及标志层气体全烃检测值TGc；对12口井的钻深、钻时ROP、气体全烃检测值TG及气层累计产量进行分析，处理异常值后，得到的数据作为实验样本数据；
以S2井的数据为例，具体如下：
表1 S2井钻深、钻时ROP、气体全烃检测值TG数据表
| 钻深 | ROP(min) | TG(％) | 钻深 | ROP(min) | TG(％) |
| 2651.00 | 5.20 | 1.62 | 2658.00 | 4.10 | 56.78 |
| 2651.50 | 4.10 | 1.63 | 2658.50 | 2.30 | 59.88 |
| 2652.00 | 3.20 | 1.64 | 2659.00 | 2.80 | 62.99 |
| 2652.50 | 3.40 | 3.13 | 2659.50 | 2.70 | 52.31 |
| 2653.00 | 3.00 | 4.63 | 2660.00 | 3.40 | 41.63 |
| 2653.50 | 3.00 | 18.74 | 2660.50 | 4.30 | 47.94 |
| 2654.00 | 2.80 | 32.85 | 2661.00 | 3.20 | 54.26 |
| 2654.50 | 3.90 | 39.17 | 2661.50 | 5.50 | 52.37 |
| 2655.00 | 4.90 | 45.49 | 2662.00 | 5.90 | 50.49 |
| 2655.50 | 2.30 | 45.49 | 2662.50 | 6.50 | 50.23 |
| 2656.00 | 2.60 | 45.48 | 2663.00 | 5.80 | 49.98 |
| 2656.50 | 2.80 | 42.20 | 2663.50 | 5.60 | 26.89 |
| 2657.00 | 2.30 | 38.92 | 2664.00 | 6.30 | 3.81 |
| 2657.50 | 2.80 | 47.85 | 2664.50 | 5.20 | 3.04 |
表2 S2井气层累计产量数据表
采集的12口直井的气层深度数据，如表3所示：
表3 气层深度数据表
采集的12口直井的标志层气体全烃检测值TGc，如表4所示：
表4 标志层气体全烃检测值TGc表
| 井名 | TGc(％) |
| S1 | 29.48 |
| S2 | 35.58 |
| S3 | 16.23 |
| S4 | 34.2 |
| S5 | 43.7 |
| S6 | 13.36 |
| S7 | 33.06 |
| S8 | 78.74 |
| S9 | 35.96 |
| S10 | 23.55 |
| W1 | 41.97 |
| W2 | 39.26 |
(2)通过S1-S10此10口已钻井气层的数据建立气层产量预测模型，所述气层产量预测模型为气层日均产量预测模型和气层累计产量预测模型；具体如下：
1.通过此10口已钻井气层的数据及公式(1)，得出已钻井的气层天然气含量RTG；
S2井的RTG数据如表5所示：
表5 S2井RTG数据表
| 钻深 | ROP(min) | TG(％) | RTG | 钻深 | ROP(min) | TG(％) | RTG |
| 2651.00 | 5.20 | 1.62 | 23.62 | 2658.00 | 4.10 | 56.78 | 654.24 |
| 2651.50 | 4.10 | 1.63 | 18.73 | 2658.50 | 2.30 | 59.88 | 387.08 |
| 2652.00 | 3.20 | 1.64 | 14.70 | 2659.00 | 2.80 | 62.99 | 495.67 |
| 2652.50 | 3.40 | 3.13 | 29.91 | 2659.50 | 2.70 | 52.31 | 396.95 |
| 2653.00 | 3.00 | 4.63 | 39.00 | 2660.00 | 3.40 | 41.63 | 397.84 |
| 2653.50 | 3.00 | 18.74 | 157.98 | 2660.50 | 4.30 | 47.94 | 579.42 |
| 2654.00 | 2.80 | 32.85 | 258.49 | 2661.00 | 3.20 | 54.26 | 487.97 |
| 2654.50 | 3.90 | 39.17 | 429.35 | 2661.50 | 5.50 | 52.37 | 809.57 |
| 2655.00 | 4.90 | 45.49 | 626.51 | 2662.00 | 5.90 | 50.49 | 837.21 |
| 2655.50 | 2.30 | 45.49 | 294.04 | 2662.50 | 6.50 | 50.23 | 917.69 |
| 2656.00 | 2.60 | 45.48 | 332.34 | 2663.00 | 5.80 | 49.98 | 814.72 |
| 2656.50 | 2.80 | 42.20 | 332.09 | 2663.50 | 5.60 | 26.89 | 423.26 |
| 2657.00 | 2.30 | 38.92 | 251.57 | 2664.00 | 6.30 | 3.81 | 67.39 |
| 2657.50 | 2.80 | 47.85 | 376.53 | 2664.50 | 5.20 | 3.04 | 44.40 |
2.通过此10口已钻井气层的数据及公式(2)，得出可采含气指数RTGT1，其中公式(2)中k取10-6，r取500m；
此10口已钻井可采含气指数RTGT1如表6所示：
表6 已钻井可采含气指数RTGT1数据
| 井名 | RTGT<sub>1</sub> |
| S1 | 365.98 |
| S2 | 4122.35 |
| S3 | 5830.29 |
| S4 | 1266.81 |
| S5 | 760.15 |
| S6 | 3244.36 |
| S7 | 1652.38 |
| S8 | 4725.15 |
| S9 | 3988.67 |
| S10 | 1065.00 |
3.通过此10口已钻井的气层累计产量，得出已钻井的气层日均产量Qg；
4.整理此10口已钻井的可采含气指数RTGT1和气层日均产量Qg数据，得出可采含气指数RTGT1和气层日均产量Qg之间的关系模型，即气层日均产量预测模型，具体如下：
此10口已钻井的可采含气指数RTGT1和气层日均产量Qg如表7所示：
表7 已钻井可采含气指数RTGT1和气层日均产量Qg数据表
分析表7中的数据，得出可采含气指数RTGT1和气层日均产量Qg之间的关系模型，即直井气层日均产量预测模型，如下所示：
Qg＝0.65*RTGT1+1897.63，R2＝0.53
直井气层日均产量预测模型，即直井可采含气指数RTGT1和气层日均产量关系图见图3；
5.整理此10口已钻井的可采含气指数RTGT1和气层累计产量Gg数据，得出可采含气指数RTGT1和气层累计产量Gg之间的关系模型，即气层累计产量预测模型，具体如下：
分别统计此10口已钻井的12个月气层累计产量、24个月气层累计产量、36个月气层累计产量数据，拟合气层累计产量数据和可采含气指数RTGT1的关系，得到的气层累计产量预测模型如下所示：
①12个月气层累计产量和可采含气指数RTGT1的拟合关系式，即开采12个月气层累计产量预测模型为：
直井开采12个月气层累计产量预测模型，即直井开采12个月气层累计产量预测模型的拟合曲线图见图4；
②24个月气层累计产量和可采含气指数RTGT1的拟合关系式，即开采24个月气层累计产量预测模型为：
直井开采24个月气层累计产量预测模型，即直井开采12个月气层累计产量预测模型的拟合曲线图见图5；
③36个月气层累计产量和可采含气指数RTGT1的拟合关系式，即开采36个月气层累计产量预测模型为：
直井开采36个月气层累计产量预测模型，即直井开采12个月气层累计产量预测模型的拟合曲线图见图6；
(3)利用W1和W2此2口正钻井气层的数据，所述数据为钻深、钻时、气体全烃检测值、气层累计产量及标志层气体全烃检测值TGc数据，根据建立的气层产量预测模型，分析W1井和W2的潜在产能，具体如下：
1.通过W1井和W2井的数据，利用公式(2)，得出正钻井的可采含气指数RTGT1；
W1井RTG数据表如表8所示：
表8 W1井RTG数据表
| 井名 | 钻深 | ROP(min) | TG(％) | RTG |
| W1 | 3143.00 | 8.60 | 2.08 | 42.60 |
| W1 | 3143.50 | 9.60 | 3.91 | 89.32 |
| W1 | 3144.00 | 5.70 | 5.70 | 77.43 |
| W1 | 3144.50 | 5.30 | 7.50 | 94.67 |
| W1 | 3145.00 | 4.50 | 7.97 | 85.42 |
| W1 | 3145.50 | 4.50 | 8.44 | 90.45 |
| W1 | 3146.00 | 7.30 | 5.25 | 91.25 |
| W1 | 3146.50 | 3.90 | 2.06 | 19.11 |
| W1 | 3147.00 | 2.80 | 3.28 | 21.86 |
| W1 | 3147.50 | 3.00 | 4.50 | 32.15 |
| W1 | 3148.00 | 3.60 | 25.54 | 219.10 |
| W1 | 3148.50 | 3.30 | 46.59 | 366.31 |
| W1 | 3149.00 | 3.10 | 23.32 | 172.22 |
| W1 | 3149.50 | 2.80 | 0.05 | 0.31 |
W2井RTG数据表如表9所示：
表9 W2井RTG数据表
| 井名 | 深度 | ROP(min) | TG(％) | RTG |
| W2 | 2586.00 | 4.78 | 44.83 | 545.53 |
| W2 | 2586.50 | 2.87 | 48.89 | 357.14 |
| W2 | 2587.00 | 2.54 | 6.20 | 40.05 |
| W2 | 2587.50 | 2.93 | 5.85 | 43.70 |
| W2 | 2588.00 | 2.40 | 7.06 | 43.19 |
| W2 | 2588.50 | 2.17 | 7.07 | 39.00 |
| W2 | 2589.00 | 4.17 | 10.42 | 110.56 |
| W2 | 2589.50 | 10.34 | 9.68 | 255.12 |
| W2 | 2590.00 | 15.24 | 8.01 | 310.94 |
| W2 | 2590.50 | 9.35 | 1.65 | 39.22 |
| W2 | 2591.00 | 10.78 | 2.34 | 64.30 |
| W2 | 2591.50 | 9.39 | 0.07 | 1.77 |
| W2 | 2592.00 | 5.17 | 0.05 | 0.61 |
| W2 | 2592.50 | 29.76 | 0.05 | 3.94 |
| W2 | 2593.00 | 93.05 | 0.06 | 14.70 |
| W2 | 2593.50 | 48.16 | 0.10 | 11.78 |
| W2 | 2600.00 | 5.51 | 4.72 | 66.25 |
| W2 | 2600.50 | 4.21 | 5.94 | 63.69 |
| W2 | 2601.00 | 3.75 | 12.05 | 114.94 |
| W2 | 2601.50 | 3.18 | 19.38 | 156.79 |
| W2 | 2602.00 | 2.39 | 63.74 | 387.39 |
| W2 | 2602.50 | 2.29 | 71.55 | 416.79 |
| W2 | 2603.00 | 1.43 | 55.73 | 203.42 |
| W2 | 2603.50 | 1.36 | 10.03 | 34.76 |
| W2 | 2604.00 | 2.46 | 0.77 | 4.84 |
| W2 | 2604.50 | 3.07 | 0.54 | 4.22 |
由表3可知，W1井气层深度为3143.00m-3149.50m，W2井气层深度为2586.00m-2593.50m和2600.00m-2604.50m；由表4可知，W1井标志层气体全烃检测值TGc为41.97％，W2井标志层气体全烃检测值TGc为39.26％；
通过公式(2)得出W1井可采含气指数RTGT1为548.26，W2井可采含气指数RTGT1为1324.41；
2.依据W1和W2的可采含气指数RTGT1和建立的气层日均产量预测模型Qg＝0.65*RTGT1+1897.63，得出W1和W2的预测气层日均产量并记录；
3.依据W1和W2的可采含气指数RTGT1和建立的气层累计产量预测模型即开采12个月气层累计产量
开采24个月气层累计产量
开采36个月气层累计产量
得出正钻井的预测开采12个月、24个月及36个月的气层累计产量并记录；
4.通过W1和W2气层累计产量得出实际气层日均产量；
5.比较W1和W2实际气层日均产量和预测气层日均产量并记录比较结果，结果如表10所示：
表10 W1和W2实际气层日均产量和预测气层日均产量对比分析表
6.比较W1和W2开采12个月、24个月及36个月的气层累计产量和预测气层累计产量并记录比较结果，结果如表11、表12和表13所示：
表11 开采12个月气层累计产量和预测气层累计产量对比分析表
表12 开采24个月气层累计产量和预测气层累计产量对比分析表
表13 开采36个月气层累计产量和预测气层累计产量对比分析表
7.通过表10、表11、表12及表13，分析所述正钻井的潜在产能。
作为一种可实施的方式，取大牛地工区盒一段单层开采的29口水平井的数据作为实验样本数据，其中29口水平井分别命名为S11-S37、W3、W4；设S11-S37的27口水平井为已钻井，W3和W4的2口水平井为正钻井；取已钻井气层的数据作为实验训练样本数据，正钻井气层的数据作为测试样本数据，具体如下：
(1)采集S11-S37此27口直井的数据，所述数据为钻深、钻时ROP、气体全烃检测值TG、气层累计产量及标志层气体全烃检测值TGc；对27口井的钻深、钻时ROP、气体全烃检测值TG及气层累计产量进行分析，处理异常值后，得到的数据作为实验样本数据；
(2)通过S11-S37此27口已钻井气层的数据建立气层产量预测模型，所述气层产量预测模型为气层日均产量预测模型和气层累计产量预测模型；具体如下：
1.通过此27口已钻井气层的数据及公式(1)，得出已钻井的气层天然气含量RTG；
2.通过此27口已钻井气层的数据及公式(3)，得出可采含气指数RTGT2，其中公式(2)中k取10-6，r取500m；
3.通过此27口已钻井的气层累计产量，得出已钻井的气层日均产量Qg；
4.整理此27口已钻井的可采含气指数RTGT2和气层日均产量Qg数据，得出可采含气指数RTGT和气层日均产量Qg之间的关系模型，即水平井气层日均产量预测模型：
Qg＝4.86*RTGT2+6264.8，R2＝0.58
水平井气层日均产量预测模型，即水平井可采含气指数RTGT2和气层日均产量关系图见图7所示；
5.整理此27口已钻井的可采含气指数RTGT2和气层累计产量Gg数据，得出可采含气指数RTGT2和气层累计产量Gg之间的关系模型，即气层累计产量预测模型：
①12个月气层累计产量和可采含气指数RTGT2的拟合关系式，即水平井开采12个月气层累计产量预测模型为：
水平井开采12个月气层累计产量预测模型，即水平井开采12个月气层累计产量预测模型的拟合曲线图见图8；
②24个月气层累计产量和可采含气指数RTGT2的拟合关系式，即开采24个月气层累计产量预测模型为：
水平井开采24个月气层累计产量预测模型，即水平井开采24个月气层累计产量预测模型的拟合曲线图见图9；
③36个月气层累计产量和可采含气指数RTGT2的拟合关系式式，即开采36个月气层累计产量预测模型为：
水平井开采36个月气层累计产量预测模型，即水平井开采36个月气层累计产量预测模型的拟合曲线图见图10；
(3)利用W3和W4此2口正钻井气层的数据，所述数据为钻深、钻时、气体全烃检测值、气层累计产量及标志层气体全烃检测值TGc数据，根据建立的气层产量预测模型，分析W3井和W4的潜在产能，具体如下：
1.通过W3井和W4井的数据，利用公式(3)，得出正钻井的可采含气指数RTGT2；
2.依据W3和W4的可采含气指数RTGT2和建立的气层日均产量预测模型Qg＝4.86*RTGT2+6264.8，R2＝0.58，得出W3和W4的预测气层日均产量并记录；
3.依据W1和W2的可采含气指数RTGT2和建立的气层累计产量预测模型即开采12个月气层累计产量
开采24个月气层累计产量
开采36个月气层累计产量
得出正钻井的预测开采12个月、24个月及36个月的气层累计产量并记录；
4.通过W1和W2气层累计产量得出实际气层日均产量；
5.比较W1和W2实际气层日均产量和预测气层日均产量并记录比较结果，结果如表14所示：
表14 W3和W4实际气层日均产量和预测气层日均产量对比分析表
6.比较W3和W4开采12个月、24个月及36个月的气层累计产量和预测气层累计产量并记录比较结果，结果如表15、表16和表17所示：
表15 开采12个月气层累计产量和预测气层累计产量对比分析表
表16 开采24个月气层累计产量和预测气层累计产量对比分析表
表17 开采36个月气层累计产量和预测气层累计产量对比分析表
7.通过表14、表15、表16及表17，分析所述正钻井的潜在产能。
实施例三：
如图11所示，本发明的一种随钻预测气层产量的装置，所述产量为天然气产量，包括：
预测模型建立模块31，用于根据已钻井气层的数据，建立气层产量预测模型；
预测分析模块32，用于利用正钻井气层的数据，根据建立的气层产量预测模型，预测正钻井气层的产量，分析正钻井的潜在产能。
实施例四：
如图12所示，本发明的另一种随钻预测气层产量的装置，所述产量为天然气产量，包括：
第一分析处理模块41，用于对已钻井气层的数据进行分析，处理异常值；
预测模型建立模块42，用于根据已钻井气层的数据，建立气层产量预测模型；
第二分析处理模块43，用于对正钻井气层的数据进行分析，处理异常值；
预测分析模块44，用于利用正钻井气层的数据，根据建立的气层产量预测模型，预测正钻井气层的产量，分析正钻井的潜在产能。
所述预测模型建立模块42进一步包括：
第一定义模块421，用于定义气层天然气含量：
其中，h为钻深，RTG(h)为钻深为h的气层天然气含量，ROP指钻时，TG是与钻深h、钻时ROP对应的气体全烃检测值，TGc指标志层气体全烃检测值；
第一计算模块422，用于通过已钻井气层的数据及公式(1)，得出已钻井的气层天然气含量；
第二定义模块423，用于定义已钻井可采含气指数，所述已钻井可采含气指数为直井可采含气指数和水平井可采含气指数，包括：
定义直井可采含气指数：
其中，RTGT1为直井可采含气指数，k为常数，用于调整数量级，H1为气层的顶深，H2为气层的底深，r为泄气半径，h为钻深；
定义水平井可采含气指数：
其中，RTGT2为水平井可采含气指数，k为常数，用于调整数量级，HA为水平段A靶点的深度，HB为水平段末端B靶点的深度，r为泄气半径，t为气层垂厚；
第二计算模块424，用于通过已钻井气层的数据及公式(2)或公式(3)，得出可采含气指数；
第三计算模块425，用于通过已钻井的气层累计产量，得出已钻井的气层日均产量；
气层日均产量预测模型生成模块426，用于通过已钻井的可采含气指数和气层日均产量数据，得出气层日均产量预测模型：
Qg＝a*RTGT+b (4)
其中，Qg为气层日均产量，a、b均为常数；
气层累计产量预测模型生成模块427，用于通过已钻井的可采含气指数和气层累计产量，得出气层累计产量预测模型：
Gg=c*ed*RTGT (5)
其中，c、d均为常数，Gg为气层累计产量。
所述预测分析模块44进一步包括：
第四计算模块441，用于通过正钻井气层的数据，利用公式(2)或公式(3)，得出正钻井的可采含气指数；
第五计算模块442，用于依据正钻井的可采含气指数和建立的气层日均产量预测模型即公式(4)，得出正钻井的预测气层日均产量；
第六计算模块443，用于依据正钻井的可采含气指数和建立的气层累计产量预测模型即公式(5)，得出正钻井的预测气层累计产量；
分析模块444，用于通过分析所述第一比较模块442及第一比较模块443中的结果，分析所述正钻井的潜在产能。
以上所示仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种随钻预测气层产量的方法，所述产量为天然气产量，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：根据已钻井气层的数据，建立气层产量预测模型；所述已钻井气层的数据为钻深、钻时、气体全烃检测值、气层深度数据、气层累计产量及标志层气体全烃检测值；
在所述步骤1之前还包括：
对已钻井气层的数据进行分析，处理异常值；
步骤2：利用正钻井气层的数据，根据建立的气层产量预测模型，预测正钻井气层的产量，分析正钻井的潜在产能；所述正钻井气层的数据为钻深、钻时、气体全烃检测值、气层深度数据及标志层气体全烃检测值；
在所述步骤2之前还包括：
对正钻井气层的数据进行分析，处理异常值；
所述处理异常值指对于大于该层段平均值2倍或小于平均值0.5倍的钻时数值按异常值处理、采用邻近正常数值进行替换，并对大于该层段平均值2倍值的气体全烃检测值进行分析后处理。
2.根据权利要求1所述的一种随钻预测气层产量的方法，其特征在于，所述气层产量预测模型为气层日均产量预测模型和气层累计产量预测模型。
3.根据权利要求2所述的一种随钻预测气层产量的方法，其特征在于，所述步骤1包括：
步骤1.1：定义气层天然气含量：
其中，h为钻深，RTG(h)为钻深为h的气层天然气含量，ROP指钻时，TG是与钻深h、钻时ROP对应的气体全烃检测值，TGc指标志层气体全烃检测值；
步骤1.2：计算已钻井的气层天然气含量；
步骤1.3：定义已钻井可采含气指数，所述已钻井可采含气指数为直井可采含气指数和水平井可采含气指数，包括：
步骤1.3.1：定义直井可采含气指数：
其中，RTGT1为直井可采含气指数，k为常数，用于调整数量级，H1为气层的顶深，H2为气层的底深，r为泄气半径，h为钻深；
步骤1.3.2：定义水平井可采含气指数：
其中，RTGT2为水平井可采含气指数，k为常数，用于调整数量级，HA为水平段A靶点的深度，HB为水平段末端B靶点的深度，r为泄气半径，t为气层垂厚；
步骤1.4：计算已钻井的可采含气指数；
步骤1.5：计算已钻井的气层日均产量；
步骤1.6：构建气层日均产量预测模型：
Qg＝a*RTGT+b (4)
其中，Qg为气层日均产量，a、b均为常数，RTGT为可采含气指数；
步骤1.7：构建气层累计产量预测模型：
Gg＝c*ed*RTGT (5)
其中，c、d均为常数，Gg为气层累计产量。
4.根据权利要求3所述的一种随钻预测气层产量的方法，其特征在于，所述步骤2包括：
步骤2.1：计算正钻井的可采含气指数；
步骤2.2：计算正钻井的预测气层日均产量；
步骤2.3：计算正钻井的预测气层累计产量；
步骤2.4：通过分析步骤2.2及步骤2.3中的结果，分析正钻井的潜在产能。
5.基于权利要求1-4任一所述的一种随钻预测气层产量的方法的一种随钻预测气层产量的装置，其特征在于，包括：
预测模型建立模块，用于根据已钻井气层的数据，建立气层产量预测模型；所述已钻井气层的数据为钻深、钻时、气体全烃检测值、气层深度数据、气层累计产量及标志层气体全烃检测值；
预测分析模块，用于利用正钻井气层的数据，根据建立的气层产量预测模型，预测正钻井气层的产量，分析正钻井的潜在产能；所述正钻井气层的数据为钻深、钻时、气体全烃检测值、气层深度数据及标志层气体全烃检测值；
还包括：
第一分析处理模块，用于对已钻井气层的数据进行分析，处理异常值；
第二分析处理模块，用于对正钻井气层的数据进行分析，处理异常值；
所述处理异常值指对于大于该层段平均值2倍或小于平均值0.5倍的钻时数值按异常值处理、采用邻近正常数值进行替换，并对大于该层段平均值2倍值的气体全烃检测值进行分析后处理。
6.根据权利要求5所述的一种随钻预测气层产量的装置，其特征在于，
预测模型建立模块进一步包括：
第一定义模块，用于定义气层天然气含量：
其中，h为钻深，RTG(h)为钻深为h的气层天然气含量，ROP指钻时，TG是与钻深h、钻时ROP对应的气体全烃检测值，TGc指标志层气体全烃检测值；
第一计算模块，用于计算已钻井的气层天然气含量；
第二定义模块，用于定义已钻井可采含气指数，所述已钻井可采含气指数为直井可采含气指数和水平井可采含气指数，包括：
定义直井可采含气指数：
其中，RTGT1为直井可采含气指数，k为常数，用于调整数量级，H1为气层的顶深，H2为气层的底深，r为泄气半径，h为钻深；
定义水平井可采含气指数：
其中，RTGT2为水平井可采含气指数，k为常数，用于调整数量级，HA为水平段A靶点的深度，HB为水平段末端B靶点的深度，r为泄气半径，t为气层垂厚；
第二计算模块，用于计算已钻井的可采含气指数；
第三计算模块，用于计算已钻井的气层日均产量；
气层日均产量预测模型生成模块，用于构建气层日均产量预测模型：
Qg＝a*RTGT+b (4)
其中，Qg为气层日均产量，a、b均为常数；
气层累计产量预测模型生成模块，用于构建气层累计产量预测模型：
Gg＝c*ed*RTGT (5)
其中，c、d均为常数，Gg为气层累计产量。
7.根据权利要求6所述的一种随钻预测气层产量的装置，其特征在于，
所述预测分析模块进一步包括：
第四计算模块，用于计算正钻井的可采含气指数；
第五计算模块，用于计算正钻井的预测气层日均产量；
第六计算模块，用于计算正钻井的预测气层累计产量；
分析模块，用于通过分析步骤2.2及步骤2.3中的结果，分析正钻井的潜在产能。
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