CN107885893B - 描述二氧化碳驱储层非均质性的构建方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种描述二氧化碳驱储层非均质性的构建方法，包括：步骤1，计算区块的渗透率级差，并根据研究区的渗透率级差，确定合理的渗透率级差界限；步骤2，对某一研究区内的渗透率解释结果进行处理，计算网格模型的渗透率级差；步骤3，利用数值模拟手段研究不同方法对二氧化碳驱见气时间的影响程度；步骤4，分析二氧化碳驱中原油物理化学性质对气油比的影响；步骤5，利用数值模拟手段分析不同渗透率值模型的流量差；步骤6，利用实际模型的二氧化碳驱气油比拟合对比校正渗透率平均值。该构建方法根据数值模拟中所能提供的参数，建立了渗透率曲线离散化方法，为二氧化碳驱数值模拟精度的提高以及其驱替机理的定量表征提供了数值模拟依据。

Description

描述二氧化碳驱储层非均质性的构建方法
技术领域
本发明涉及油藏数值模拟理论研究、技术应用及油气田开发提高油藏采收率领域，特别是涉及到一种描述二氧化碳驱储层非均质性的构建方法。
背景技术
随着中石化绿色环保理念的深入、二氧化碳驱技术代表了三次采油的前沿方向，市场需求量大，经济效益显著，既可以提高原油采收率又可以降低二氧化碳排放。低渗透油藏存在注水开发困难、水驱效果差、采收率低。胜利油田小于5毫达西的特低渗油藏无法实现注水开发，二氧化碳驱具有很大的优势。二氧化碳驱的优势在于降低原油粘度、膨胀原油体积系数、蒸发原油中间烃组分、降低界面张力、溶解气驱、增加注入率。但是同时，二氧化碳相对于原油存在密度和粘度差异，导致高渗透层的早见气、采收程度差。当储层存在纵向非均质性时，高渗透层的层厚会加剧这种影响，数值模拟计算的储层见气时间比较短、采出程度较实际偏高。原因在于储层建模时，对渗透率曲线离散化时，降低了储层的非均质性，渗透率更加平均、二氧化碳驱推进更加均匀，和矿场实际不符合。曲线离散化的常规方法是算术平均、几何平均、调和平均、均方根平均等方法，无论哪种方法都是整个储层参与属性的平均，降低了气体推进的速度。目前国内外研究人员对于气驱推进速度的分析、对比和优化，缺乏有针对性的描述。为此我们发明了一种新的描述二氧化碳驱储层非均质性的构建方法，解决了以上技术问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种利用数值模拟手段定义储层渗透率率级差对见气时间和采出程度的影响程度，对渗透率曲线离散化进行定量校正的描述二氧化碳驱储层非均质性的构建方法。
本发明的目的可通过如下技术措施来实现：描述二氧化碳驱储层非均质性的构建方法，该描述二氧化碳驱储层非均质性的构建方法包括：步骤1，计算区块的渗透率级差，并根据研究区的渗透率级差，确定合理的渗透率级差界限；步骤2，对某一研究区内的渗透率解释结果进行处理，计算网格模型的渗透率级差；步骤3，利用数值模拟手段研究不同方法对二氧化碳驱见气时间的影响程度；步骤4，分析二氧化碳驱中原油物理化学性质对气油比的影响；步骤5，利用数值模拟手段分析不同渗透率值模型的流量差；步骤6，利用实际模型的二氧化碳驱气油比拟合对比校正渗透率平均值。
本发明的目的还可通过如下技术措施来实现：
在步骤1中，对某一研究区目的层的单井测井解释结果进行区间分布特征概率分析，计算区块的渗透率级差。
在步骤1中，利用概念模型针对研究区的渗透率级差，研究储层的渗透率级差对见气时间和采出程度的影响因素分析，建立纵向渗透率级差与见气时间和采出程度的相关曲线，确定合理的渗透率级差界限。
在步骤2中，对某一研究区内的渗透率解释结果进行网格离散化处理，分析网格数据分布特征，计算网格模型的渗透率级差。
在步骤3中，对比不同的曲线离散化方法包括算术平均、最大值、最小值、均方根平均、调和平均这些方法得到的网格的渗透率值，利用数值模拟手段研究不同离散化方法对二氧化碳驱见气时间的影响程度。
在步骤5中，利用数值模拟手段分析不同渗透率值模型的流量差，求解平均含气饱和度，计算边界流量、计算网格间的压差，对于渗透率小于网格块内渗透率最大值/渗透率级差界限时，进行人为的截断，剩余的渗透率值用RMS方法进行渗透率离散化处理。
在步骤6中，进行实际区块模拟，利用现场实测的气油比曲线进行拟合差异分析，当误差大于5％时，重新步骤5中的流量差计算，计算新的渗透率属性值，通过反复验证修改，直至计算的气油比曲线与实测气油比曲线误差小于5％时，模拟得到渗透率场为合理的渗透率属性场。
本发明中的描述二氧化碳驱储层非均质性的构建方法，更清楚的描述这种非均质性对数值模拟的结果影响，通过储层的渗透率级差对二氧化碳驱见气的影响因素进行分析，对储层渗透率曲线的离散化时进行物性下限的截断，消除低渗透层的气体推进速度的降低，加快高渗透层的气体推进速度，更加符合矿场实际。该方法利用数值模拟手段定义储层渗透率率级差对见气时间和采出程度的影响程度，对渗透率曲线离散化进行定量校正，准确预测储层的见气时间和采出程度。为气驱矿场实践提供有效的数据支持，为油藏工程师提供准确的数据指导。该方法根据数值模拟中所能提供的参数，建立了渗透率曲线离散化方法，为二氧化碳驱数值模拟精度的提高以及其驱替机理的定量表征提供了数值模拟依据。
附图说明
图1为本发明的描述二氧化碳驱储层非均质性的构建方法的一具体实施例的流程图；
图2为本发明的一具体实施例中渗透率级差概念模型设计有无隔层的对比图；
图3为本发明的一具体实施例中层间渗透率级差与无因次见气时间曲线；
图4为本发明的一具体实施例中储层空间渗透率级差分布图；
图5为本发明的一具体实施例中不同储层非均质性离散化方法结果对比曲线；
图6为本发明的一具体实施例中渗透率曲线离散化处理方法示意图；
图7为本发明的一具体实施例中粗细模型离散化气油比曲线对比曲线；
图8为本发明的一具体实施例中精确拟合单井的气油比曲线图版。
具体实施方式
为使本发明的上述特征和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举出较佳实施例，并配合附图所示，作详细说明如下。
如图1所示，图1为本发明的描述二氧化碳驱储层非均质性的构建方法的流程图。
在步骤101，对某一研究区目的层的单井测井解释结果进行区间分布特征概率分析，计算区块的渗透率级差。
在步骤102，利用概念模型针对研究区的渗透率级差，研究储层的渗透率级差对见气时间和采出程度的影响因素分析，建立纵向渗透率级差与见气时间和采出程度的相关曲线，确定合理的渗透率级差界限；
在步骤103，对某一研究区内的渗透率解释结果进行网格离散化处理，分析网格数据分布特征，计算网格模型的渗透率级差；
在步骤104，以单网格为例，对比不同的曲线离散化方法(算术平均、最大值、最小值、RMS均方根、调和平均等)得到的网格的渗透率值，利用数值模拟手段研究不同离散化方法对二氧化碳驱见气时间的影响程度；
在步骤105，二氧化碳驱过程中，二氧化碳在不同压力下的粘度和密度存在差异，分析二氧化碳驱中原油物理化学性质对气油比的影响分析。
在步骤106，利用数值模拟手段分析不同渗透率值模型的流量差，求解平均含气饱和度，计算边界流量、计算网格间的压差，对于渗透率小于(网格块内渗透率最大值/渗透率级差界限)值进行人为的截断，剩余的渗透率值用RMS方法进行渗透率离散化处理。
在步骤107，进行模型的二氧化碳驱气油比拟合对比分析。利用实际模型的二氧化碳驱气油比拟合对比校正渗透率平均值。进行实际区块模拟，利用现场实测的气油比曲线进行拟合差异分析，当误差大于5％时，重新步骤5中的流量差计算，计算新的渗透率属性值，通过反复验证修改，直至计算的气油比曲线与实测气油比曲线误差小于5％时，模拟得到渗透率场为合理的渗透率属性场。
以不同的渗透率级别为例，利用数值模拟手段测定渗透率级差对气油比影响曲线。图2是设计有无隔层的概念模型对比图，研究隔夹层和高低渗透层的厚度对见气时间的影响程度进行分析，去除这两个因素对见气时间的影响。根据本发明中所提出的方法计算出层间非均质级差与无因次见气时间曲线(如图3所示)，研究影响因素影响程度，可以判断渗透率级差对见气时间的影响程度，对高89地区的地质模型的网格渗透率级差分布如图4所示。不同渗透率曲线离散化方法(算术平均、最大值、最小值、RMS均方根、调和平均等)计算的见气时间不同，无法通过单一的方法计算符合实际的气油比曲线(如图5所示)，通过对渗透率曲线进行特殊的处理，利用数值模拟手段分析不同渗透率值模型的流量差，求解平均含气饱和度，计算边界流量、计算网格间的压差，对于渗透率小于(网格块内渗透率最大值/渗透率级差界限)值进行人为的截断，剩余的渗透率值应用RMS进行渗透率离散化处理(如图6所示)，得到合适的相渗曲线级差以及网格渗透率值。图7是采用该方法确定的合适的概念模型的气油比拟合曲线。根据这些结果可以得到实际区块的单井的气油比曲线拟合图版如图8。

Claims (1)

1.描述二氧化碳驱储层非均质性的构建方法，其特征在于，该描述二氧化碳驱储层非均质性的构建方法包括：
步骤1，计算区块的渗透率级差，并根据研究区的渗透率级差，确定合理的渗透率级差界限；
步骤2，对某一研究区内的渗透率解释结果进行处理，计算网格模型的渗透率级差；
步骤3，利用数值模拟手段研究不同方法对二氧化碳驱见气时间的影响程度；
步骤4，分析二氧化碳驱中原油物理化学性质对气油比的影响；
步骤5，利用数值模拟手段分析不同渗透率值模型的流量差；
步骤6，利用实际模型的二氧化碳驱气油比拟合对比校正渗透率平均值；
在步骤1中，对某一研究区目的层的单井测井解释结果进行区间分布特征概率分析，计算区块的渗透率级差；利用概念模型针对研究区的渗透率级差，研究储层的渗透率级差对见气时间和采出程度的影响因素分析，建立纵向渗透率级差与见气时间和采出程度的相关曲线，确定合理的渗透率级差界限；
在步骤2中，对某一研究区内的渗透率解释结果进行网格离散化处理，分析网格数据分布特征，计算网格模型的渗透率级差；
在步骤3中，对比不同的曲线离散化方法包括算术平均、最大值、最小值、均方根平均、调和平均这些方法得到的网格的渗透率值，利用数值模拟手段研究不同离散化方法对二氧化碳驱见气时间的影响程度；
在步骤5中，利用数值模拟手段分析不同渗透率值模型的流量差，求解平均含气饱和度，计算边界流量、计算网格间的压差，对于渗透率小于网格块内渗透率最大值/渗透率级差界限时，进行人为的截断，剩余的渗透率值用RMS方法进行渗透率离散化处理；
在步骤6中，进行实际区块模拟，利用现场实测的气油比曲线进行拟合差异分析，当误差大于5％时，重新步骤5中的流量差计算，计算新的渗透率属性值，通过反复验证修改，直至计算的气油比曲线与实测气油比曲线误差小于5％时，模拟得到渗透率场为合理的渗透率属性场。
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