CN107989603A - 一种高含水致密凝析气藏干气吞吐效果的预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种高含水致密凝析气藏干气吞吐效果的预测方法，属于油气田开发技术领域。该方法包括：获取高含水致密凝析气藏干气吞吐的采收率影响因素，确定所述影响因素的取值范围，所述影响因素包括地质参数和注采参数；根据所述高含水致密凝析气藏干气吞吐的采收率影响因素及其取值范围，利用响应曲面法建立多影响因素交互作用下的高含水致密凝析气藏干气吞吐的采收率增量预测模型；根据所述采收率增量预测模型和待采气藏的地质参数，得到在所述注采参数取值范围内的采收率增量极值、最佳注入体积和最佳注气时机，为高含水致密凝析气藏干气吞吐效果提供了一种预测的方法，精确定量优化注采参数，使得注入的干气得到最大限度的利用。
Description
技术领域
本发明属于油气田开发技术领域，特别涉及一种高含水致密凝析气藏干气吞吐效果的预测方法。
背景技术
高含水致密凝析气藏，属于低孔、致密储层，含水饱和度高，流体渗流能力差。在高含水致密凝析气藏的开发过程中，由于流体会发生复杂的相态变化，地层中会析出凝析油，形成油气水三相共同渗流，使得渗流的阻力进一步增大。而干气吞吐技术作为有效提高高含水致密凝析气藏采收率方法的方法之一，受到了广泛地关注。
现有高含水致密凝析气藏的干气吞吐技术主要通过注入干气对凝析油的超临界抽提和多级接触近混相驱替，使部分反凝析油蒸发或通过油气界面张力降低，把凝析油推向地层远处，降低近井地层反凝析油饱和度，使地层中反凝析现象减弱。
在实现本发明的过程中，本发明人发现现有技术中至少存在以下问题：
目前缺乏针对高含水致密凝析气藏考虑多因素交互影响的干气吞吐参数优化方法，难以精确定量优化注采参数，使注入干气不能得到最大限度的利用。
发明内容
为了解决高含水致密凝析气藏干气吞吐参数的优化问题，本发明提供一种高含水致密凝析气藏干气吞吐效果的预测方法。
具体而言，包括以下的技术方案：
一种高含水致密凝析气藏干气吞吐效果的预测方法，所述方法包括：
获取高含水致密凝析气藏干气吞吐的采收率影响因素，确定所述影响因素的取值范围，所述影响因素包括地质参数和注采参数；
根据所述高含水致密凝析气藏干气吞吐的采收率影响因素及其取值范围，利用响应曲面法建立多影响因素交互作用下的高含水致密凝析气藏干气吞吐的采收率增量预测模型；
根据所述采收率增量预测模型和待采气藏的地质参数，得到在所述注采参数取值范围内的采收率增量极值、最佳注入体积和最佳注气时机，其中所述最佳注入体积为所述采收率增量极值对应的注入体积，所述最佳注气时机对应所述采收率增量极值对应的井底流压。。
所述高含水致密凝析气藏干气吞吐的采收率影响因素包括：利用两水平析因实验设计法和数值模拟法选择一些地质参数和注采参数作为所述高含水致密凝析气藏采收率的影响因素。
所述地质参数包括：渗透率、凝析油含量、储层厚度、含水饱和度。
所述注采参数包括：井底压力和注入体积。
所述响应曲面法包括：根据D-optimal设计方法对所述高含水致密凝析气藏干气吞吐进行方案设计，在方案设计的基础上对高含水致密凝析气藏模拟开发，得到拟合响应曲面。
所述采收率增量预测模型，包括：天然气采收率增量预测模型和凝析油采收率增量预测模型。
根据所述天然气采收率增量预测模型得到天然气采收率增量极值，根据所述凝析油采收率增量预测模型得到凝析油采收率增量极值。
所述天然气采收率增量预测模型为：
R1＝0.041+8.584×10-3×K+9.343×10-4×δ-7.054×10-3×H+0.012×Sw-9.004×10-4Pwf+
8.034×10-3×Gip+6.386×10-3×K×δ-1.030×10-3×K×H+2.437×10-3×K×Sw-
3.392×10-3×K×Pwf-4.897×10-3×K×Gip+2.579×10-3×δ×H-4.621×10-3×δ×Pwf+
1.462×10-3×δ×Gip+1.827×10-3×H×Sw+3.654×10-3×H×Pwf-2.857×10-3×Pwf×Gip-
0.015×K2-4.513×10-3×δ2+5.297×10-3×H2-2.670×10-3×Sw 2-3.403×10-3×Pwf+3.155×10-3×Pwf 2
式中：R1——天然气采收率增量，%；
K——渗透率；
δ——凝析油含量，g/m3；
H——储层厚度，m；
Sw——含水饱和度，%；
Pwf——井底压力，MPa；
Gip——注气总量，104m3。
所述凝析油采收率增量预测模型为：
R2＝3.069×10-3+1.198×10-3×K-1.249×10-3×δ-1.395×10-3×H+2.065×10-3×Sw+1.252×10-3Pwf+
2.118×10-3×Gip+1.692×10-4×K×H+6.965×10-4×K×Sw-2.916×10-4×K×Pwf-1.277×10-4×K×Gip+
6.388×10-4×δ×H-6.814×10-4×δ×Sw-7.180×10-4×δ×Pwf-3.897×10-4×δ×Gip-1.288×10-3×H×Sw+
6.805×10-4×H×Gip+9.130×10-4×Sw×Pwf+3.060×10-4×Sw×Gip-4.433×10-4×Pwf×Gip-1.349×10-3×K2+
3.073×10-4×δ2+7.098×10-4×H2+2.138×10-3×Sw 2-5.502×10-4×Pwf 2
式中：R2——凝析油采收率增量，%；
K——渗透率，mD；
δ——凝析油含量，g/m3；
H——储层厚度，m；
Sw——含水饱和度，%；
Pwf——井底压力，MPa；
Gip——注气总量，104m3。
本发明实施例提供的技术方案的有益效果：
通过提出一种高含水致密凝析气藏干气吞吐效果的预测方法，通过获取高含水致密凝析气藏采收率的影响因素及其取值范围，利用响应曲面法建立多影响因素交互作用下的高含水致密凝析气藏干气吞吐的采收率增量预测模型，根据所述采收率增量预测模型和待采气藏的地质参数，得到在所述注采参数取值范围内的采收率增量极值、最佳注入体积和最佳注气时机，为高含水致密凝析气藏干气吞吐效果提供了一种预测的方法，精确定量优化注采参数，使得注入的干气得到最大限度的利用。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一实施例的一种高含水致密凝析气藏干气吞吐效果的预测方法流程图；
图2是本发明一实施例的一种高含水致密凝析气藏干气吞吐以天然气采收率增量为指标的残差概率图；
图3是本发明一实施例的一种高含水致密凝析气藏干气吞吐以天然气采收率增量为指标的残差与预测值关系图；
图4是本发明一实施例的一种高含水致密凝析气藏干气吞吐以天然气采收率增量为指标的预测值和实际值的关系图；
图5是本发明一实施例的一种高含水致密凝析气藏干气吞吐以凝析油采收率增量为指标的残差概率图；
图6是本发明一实施例的一种高含水致密凝析气藏干气吞吐以凝析油采收率增量为指标的残差与预测值关系图；
图7是本发明一实施例的一种高含水致密凝析气藏干气吞吐以凝析油采收率增量为指标的预测值和实际值的关系图；
图8是本发明一实施例的一种高含水致密凝析气藏干气吞吐天然气采收率增量关系图；
图9是本发明一实施例的一种高含水致密凝析气藏干气吞吐凝析油采收率增量关系图；
图10是本发明一实施例的Y101井干气吞吐效果预测图；
图11是本发明一实施例的WD井干气吞吐效果预测图。
具体实施方式
为使本发明的技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
本实施例提供了一种高含水致密凝析气藏干气吞吐效果的预测方法，参见图1，该方法流程具体如下：
步骤101：获取高含水致密凝析气藏干气吞吐的采收率影响因素，确定影响因素的取值范围，影响因素包括地质参数和注采参数；
具体地，为了研究高含水致密凝析气藏干气吞吐效果，首先从地质参数角度出发，对高含水致密凝析气藏采收率的影响因素进行全面分析，考虑的主要地质参数有：
1、凝析油含量
凝析油含量的高低将直接决定凝析气藏的合理开发方式。当衰竭式开发凝析气藏时，地层压力低于露点压力后，流体将发生反凝析现象，损失大量的凝析油。对于凝析油含量较高的凝析气藏来说，当压力低于露点压力后，大量凝析油析出导致凝析油饱和度增大，气相对渗透率降低，油气采收率大幅度降低。因此，凝析油含量越高，选择干气吞吐开发凝析气藏的经济效益越大。
2、储层渗透率
储层渗透率是指岩石传导流体的能力。渗透率将直接影响凝析气藏的生产速度，以及干气吞吐的推进速度和波及范围。若储层较为致密，注入干气波及范围过小，则干气吞吐的效果不明显。
3、储层孔隙度
储层孔隙度大小直接决定着气藏的地质储量，并不会影响流体流动所受到的阻力。但是，孔隙大小会影响注入气和凝析油的混相作用，因此，孔隙度越低注入气与地层流体越容易达到混相。此外，储层孔隙度较低时，气相相对渗透率也随之降低，这就可以降低气窜的可能性，有利于干气吞吐开发凝析气藏。
4、储层厚度
储层厚度直接决定着凝析气藏的储量，储层厚度越大，则凝析气藏的储量越大。但储层厚度与采收率的关系则不尽相同。气藏储层越厚，由于注入气与凝析油的密度差、粘度差，可能造成纵向上的非均质性和油气间重力超覆现象越明显，使得注入气过程中容易发生气窜现象。因此，对于非均质性越强的储层，其储层厚度越大，越不宜采用干气吞吐的开发方式。
5、地层压力
地层压力越大，凝析气藏的储量越大，储层深度也较大，而气藏压力越大，注入气和凝析油越容易达到混相，因此，地层压力较高时，利用干气吞吐开发凝析气藏可采出较多的凝析油，大幅提高凝析油采收率。
6、边水大小
边水对于凝析气藏干气吞吐开发具有明显的影响，其作用可分为两方面。第一，边水入侵后对储层的伤害作用，降低气相的相对渗透率，特别是对于非均质性较强的储层，地层水会从大孔道中流出，造成水锁，大大降低凝析气藏的采收率；另一方面，地层水可以有效补充气藏所消耗的能量，对凝析油存在驱替作用，可以提高凝析油的采收率。
7、含水饱和度
由于高含水致密凝析气藏的含水饱和度较高，因此在其开发过程中，含水饱和度会影响油气的渗流能力，含水饱和度过高，则衰竭式开发采收率较低，利用干气吞吐可显著提高采收率。
在以上地质参数的基础上，利用两水平析因实验设计法和数值模拟法选择一些地质参数和注采参数作为高含水致密凝析气藏干气吞吐采收率的影响因素。其中，注采参数包括井底压力和注入体积。两水平析因实验设计方法通过对不同地质参数下高含水致密凝析气藏干气吞吐进行开发方案设计，利用数值模拟法建立单井模型对每种开发方案进行模拟，得到每种方案下的天然气采收率增量和凝析油采收率增量，进而对每种开发方案下的天然气采收率增量和凝析油采收率增量进行方差分析，得到不同地质参数模型方案下高含水致密凝析气藏干气吞吐采收率影响程度的权重，通过权重来确定最为主要的影响因素。
由此，得到地质参数的影响程度依次为含水饱和度、凝析油含量、储层厚度、渗透率，而水体大小和孔隙度影响相对较小，不予以考虑，即地质参数包括：渗透率、凝析油含量、储层厚度、含水饱和度。
具体地，以安岳须二气藏实测数据为例，高含水致密凝析气藏干气吞吐采收率的影响因素取值范围，如表1所示：
表1参数设计表
| 符号 | 因素 | 低水平 | 高水平 |
| A | 渗透率(mD) | 0．2 | 1 |
| B | 凝析油含量(g/m3) | 120 | 250 |
| C | 储层厚度(m) | 5 | 15 |
| D | 含水饱和度(％) | 30 | 54 |
| E | 井底压力(MPa) | 10 | 15 |
| F | 注气总量(104m3) | 50 | 200 |
步骤102：根据高含水致密凝析气藏干气吞吐的采收率影响因素及其取值范围，利用响应曲面法建立多影响因素交互作用下的高含水致密凝析气藏干气吞吐的采收率增量预测模型；
具体地，利用软件Design-Expert中的响应曲面法，建立多影响因素交互作用下的高含水致密凝析气藏干气吞吐的采收率增量预测模型。其中，采收率增量预测模型包括：天然气采收率增量预测模型和凝析油采收率增量预测模型。
响应曲面法(RSM，Response surface methodology)可以通过建立变量曲面模型，确定模型的表达式，评价模型中各影响因素及其交互作用，并利用连续曲面对过程进行优化，以确定各影响因素的最优值。响应曲面法主要包括实验设计、模型拟合及优化过程三个方面。响应曲面法所设计的实验数较少，具有高效性和可靠性，具体原理如下：
响应量为y，与之相对应的是一系列的变量，即为影响因子。如果一个过程中存在着k个变量因子，ξ1，ξ2，……ξk。需建立响应量与影响因子之间的关系：
y＝f(ξ1,ξ2,……ξk)+ε
式中的ε是误差值，还未得到实际的响应函数f，误差可能是由另外的变异来源而产生的，这包括响应测量误差、过程发生变异等各种因素。误差ε也属于一种统计误差，可以假设平均值是0，那么方差为σ2，则
E(y)＝η＝E[f(ξ1,ξ2,……ξk)]+E(ε)
＝f(ξ1,ξ2,……ξk)
ξ1，ξ2，……ξk为自然变量，而在应用响应曲面方法时，一般都会将其转换为规范的变量x1，x2，，…，xk，这些变量是无量纲的，均值是0，具有标准方差。那么，真实响应函数如下：
η＝f(x1,x2,…，xk)
由于未知响应量和影响因子之间真实的函数，所以需要先确定一个合适的函数来表示响应量与影响因子之间的真实函数。其中，若响应量与影响因子之间呈线性关系，则可使用一阶模型来作为近似的函数：
η＝β0+β1x1+β2x2+…βkxk+ε
若响应量与影响因子之间是非线性的，存在曲线，则需要利用高阶的多项式对其进行拟合，例如二阶模型
绝大部分关于响应曲面法的函数都能运用多项式近似。但是，仅仅运用一个多项式模型来对整个区域进行拟合的效果一般，针对较小的区域拟合效果较好。能够使用最小二乘法来计算多项式的参数，再进行响应曲面分析，如果与真实函数值相近，那么就可以使用该函数对其进行分析、预测。
具体地，在本实施例中利用D-optimal设计方法对多影响因素交互作用下的高含水致密凝析气藏干气吞吐进行方案设计，在方案设计的基础上对多影响因素交互作用下的高含水致密凝析气藏模拟开发，得到拟合响应曲面，确定多影响因素下干气吞吐开发高含水致密凝析气藏的天然气采收率增量和凝析油采收率增量。
D-optimal设计方法，使基于计算机技术的进步而发展起来的，使用范围广泛。D-optimal设计方法与常规的设计方法不同，它所设计出的矩阵并非正交的，而是考虑各因素的交互作用。
D-optimal设计是基于优化标准集拟合模型的一种直接优化。其采用的最优化准则是一种最大化|X'X|，确定信息矩阵|X'X|。该最优化准则将使之前定义的模型的估计参数的广义方差最少。也就是说，一个给定的D-optimal设计的最优化是和模型紧密相关的。
设计者必须在计算机生成方案之前完成模型的定义，确定输入变量的数量及取值范围。总的试验次数和模型确定后，计算机运算法则从候选的可能方案中选取最优的一系列试验方案。这些候选的实验方案常常包含所有不同因素不同水平的混合组成。换句话说，D-optimal设计是从所有可能设计中选取典型性方案。
计算机算法常常采用一个分级和交换的过程选出试验方案的组合。采用D-optimal试验设计方法而非标准的常规设计方法的原因主要是：标准的析因或部分析因设计需要太多的运算方案，超出资源和时间的许可范围，试验的区域也是受限制的。
以建立天然气采收率增量预测模型为例，进行方差分析得到多影响因素交互作用下的高含水致密凝析气藏干气吞吐开发天然气采收率增量的方差分析表，如表2所示：
表2天然气采收率增量的方差分析表
经方差分析，可以得到每个影响因素对天然气采收率的影响程度。其中，P值用于确定某个影响因素的影响程度，P值越低则表明该因素对天然气采收率增量的影响越大，反之则影响越小，当P值较大时，则可以忽略该因素对于天然气采收率增量的影响，以此来简化天然气采收率增量的预测模型。由方差分析，可以得到该模型的P值小于0.0001，表明该预测模型具有代表性，并且是准确可靠的。由此，可以得到天然气采收率增量预测模型为：
R1＝0.041+8.584×10-3×K+9.343×10-4×δ-7.054×10-3×H+0.012×Sw-9.004×10-4Pwf+
8.034×10-3×Gip+6.386×10-3×K×δ-1.030×10-3×K×H+2.437×10-3×K×Sw-
3.392×10-3×K×Pwf-4.897×10-3×K×Gip+2.579×10-3×δ×H-4.621×10-3×δ×Pwf+
1.462×10-3×δ×Gip+1.827×10-3×H×Sw+3.654×10-3×H×Pwf-2.857×10-3×Pwf×Gip-
0.015×K2-4.513×10-3×δ2+5.297×10-3×H2-2.670×10-3×Sw 2-3.403×10-3×Pwf+3.155×10-3×Pwf 2
式中：R1——天然气采收率增量，%；
K——渗透率；
δ——凝析油含量，g/m3；
H——储层厚度，m；
Sw——含水饱和度，%；
Pwf——井底压力，MPa；
Gip——注气总量，104m3。
在得到预测模型的基础上，利用响应曲面法对模型的准确性和可靠性进行验证测试：
1、正态性检验
检验结果如图2所示，是以干气吞吐天然气采收率增量为指标的残差概率图，从图中可以看出，各测试点残差值基本分布在一条直线上，表明测试具有正态性。
2、方差稳定性检查
检查结果如图3所示，表示残差与预测值之间的关系图，残差值与预测值在图中呈随机分布的状态，则表明该模型的方差是稳定的，能够对数据进行方差分析。
3、模型拟和度检验
检验结果如图4所示，表示为用该模型计算得到的预测值和建立地质模型模拟得到的结果的真实值之间的关系图。从图中看出预测值与真实值的重合度较好，呈45°曲线，则表明该模型拟合度较好，可以用该天然气增量预测模型对干气吞吐天然气采收率增量进行预测。
同理，得到凝析油采收率增量预测模型：
R2＝3.069×10-3+1.198×10-3×K-1.249×10-3×δ-1.395×10-3×H+2.065×10-3×Sw+1.252×10-3Pwf+
2.118×10-3×Gip+1.692×10-4×K×H+6.965×10-4×K×Sw-2.916×10-4×K×Pwf-1.277×10-4×K×Gip+
6.388×10-4×δ×H-6.814×10-4×δ×Sw-7.180×10-4×δ×Pwf-3.897×10-4×δ×Gip-1.288×10-3×H×Sw+
6.805×10-4×H×Gip+9.130×10-4×Sw×Pwf+3.060×10-4×Sw×Gip-4.433×10-4×Pwf×Gip-1.349×10-3×K2+
3.073×10-4×δ2+7.098×10-4×H2+2.138×10-3×Sw 2-5.502×10-4×Pwf 2
式中：R2——凝析油采收率增量，%；
K——渗透率，mD；
δ——凝析油含量，g/m3；
H——储层厚度，m；
Sw——含水饱和度，%；
Pwf——井底压力，MPa；
Gip——注气总量，104m3。
在得到预测模型的基础上，利用响应曲面法中的Evaluation工具对模型的准确性和可靠性进行验证测试：
1、正态性检验
检验结果如图5所示，是以干气吞吐凝析油采收率增量为指标的残差概率图，从图中可以看出，各测试点残差值基本分布在一条直线上，表明测试具有正态性。
2、方差稳定性检查
检查结果如图6所示，表示残差与预测值之间的关系图，残差值与预测值在图中呈随机分布的状态，则表明该模型的方差是稳定的，能够对数据进行方差分析。
3、模型拟和度检验
检测结果如图7所示，表示为用该模型计算得到的预测值和建立地质模型模拟得到的结果的真实值之间的关系图。从图中看出预测值与真实值的重合度较好，呈45°曲线，则表明该模型拟合度较好，可以用该凝析油增量预测模型对干气吞吐凝析油采收率增量进行预测。
进一步地，基于所建立的多影响因素交互作用下的高含水致密凝析气藏干气吞吐单井天然气采收率增量模型和凝析油采收率增量模型，利用响应曲面法对注采参数进行优化。
1、以天然气采收率增量为目标进行参数优化
以天然气采收率增量为目标，得到天然气采收率增量与注采参数之间的关系，如图8所示，进而得到天然气采收率增量的最优参数表，如表3所示，在此条件下，天然气采收率增量可达8.0%。
表3天然气采收率增量最优参数表
2、以凝析油采收率增量为目标进行参数优化
以凝析油采收率增量为指标，得到凝析油采收率增量与注采参数之间的关系，如图9所示，进而得到凝析油采收率增量最优参数表，如表4所示，在此条件下，凝析油采收率增量可达1.5%。
表4凝析油采收率增量最优参数表
步骤103：根据采收率增量预测模型和待采气藏的地质参数，得到在注采参数取值范围内的采收率增量极值、最佳注入体积和最佳注气时机，其中最佳注入体积为采收率增量极值对应的注入体积，最佳注气时机对应采收率增量极值对应的井底流压；
具体地，根据天然气采收率增量预测模型得到天然气采收率增量极值，根据凝析油采收率增量预测模型得到凝析油采收率增量极值。最佳注入体积为采收率增量极值对应的注入体积，最佳注气时机对应采收率增量极值对应的井底流压，即当井底流压为采收率增量极值所对应的压力时，则可以在此刻进行注气，得到采收率增量极值。
以安岳须二气藏Y101井和WD12井为例，得到其在注采参数取值范围内天然气采收率增量极值、最佳注入体积和最佳注气时机。具体地，地质参数设定及天然气采收率增量的预测图如图10、图11所示，由图可知，Y101井干气吞吐的天然气采收率增量极值可达3.5%，所对应的最佳注入体积为200×104m3，最佳注气时机为井底流压为13.2MPa时；WD12井干气吞吐的天然气采收率增量极值可达2%，所对应的最佳注入体积为200×104m3，最佳注气时机为井底流压为12.6MPa时。对比可知，Y101井干气吞吐的天然气采收率增量效果要优于WD12井。通过对这两口井进行实际的干气吞吐开采，将实际开采与模型模拟结果进行对比，拟合结果较好。分析两口井在天然气采收率增量极值上的不同，原因主要是WD12井穿过断裂带，裂缝较多，注气容易发生气窜。
本实施例提供的方法，通过提出一种高含水致密凝析气藏干气吞吐效果的预测方法，通过获取高含水致密凝析气藏采收率的影响因素及其取值范围，利用响应曲面法建立多影响因素交互作用下的高含水致密凝析气藏干气吞吐的采收率增量预测模型，根据采收率增量预测模型和待采气藏的地质参数，得到在注采参数取值范围内的采收率增量极值、最佳注入体积和最佳注气时机，为高含水致密凝析气藏干气吞吐效果提供了一种预测的方法，精确定量优化注采参数，使得注入的干气得到最大限度的利用。
以上所述仅是为了便于本领域的技术人员理解本发明的技术方案，并不用以限制本发明。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种高含水致密凝析气藏干气吞吐效果的预测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取高含水致密凝析气藏干气吞吐的采收率影响因素，确定所述影响因素的取值范围，所述影响因素包括地质参数和注采参数；
根据所述高含水致密凝析气藏干气吞吐的采收率影响因素及其取值范围，利用响应曲面法建立多影响因素交互作用下的高含水致密凝析气藏干气吞吐的采收率增量预测模型；
根据所述采收率增量预测模型和待采气藏的地质参数，得到在所述注采参数取值范围内的采收率增量极值、最佳注入体积和最佳注气时机，其中所述最佳注入体积为所述采收率增量极值对应的注入体积，所述最佳注气时机对应所述采收率增量极值对应的井底流压。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取高含水致密凝析气藏干气吞吐的采收率影响因素包括：利用两水平析因实验设计法和数值模拟法选择一些地质参数和注采参数作为所述高含水致密凝析气藏干气吞吐的采收率影响因素。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述地质参数包括：渗透率、凝析油含量、储层厚度、含水饱和度。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述注采参数包括：井底压力和注入体积。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应曲面法包括：根据D-optimal设计方法对所述高含水致密凝析气藏干气吞吐进行方案设计，在方案设计的基础上对高含水致密凝析气藏模拟开发，得到拟合响应曲面。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采收率增量预测模型，包括：天然气采收率增量预测模型和凝析油采收率增量预测模型。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述天然气采收率增量预测模型得到天然气采收率增量极值，根据所述凝析油采收率增量预测模型得到凝析油采收率增量极值。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述天然气采收率增量预测模型为：
R1＝0.041+8.584×10-3×K+9.343×10-4×δ-7.054×10-3×H+0.012×Sw-9.004×10- 4Pwf+8.034×10-3×Gip+6.386×10-3×K×δ-1.030×10－3×K×H+2.437×10-3×K×Sw-3.392×10-3×K×Pwf-4.897×10-3×K×Gip+2.579×10-3×δ×H-4.621×10-3×δ×Pwf+1.462×10-3×δ×Gip+1.827×10-3×H×Sw+3.654×10-3×H×Pwf-2.857×10-3×Pwf×Gip-0.015×K2-4.513×10-3×δ2+5.297×10-3×H2-2.670×10-3×Sw 2-3.403×10-3×Pwf+3.155×10-3×Pwf 2
式中：R1——天然气采收率增量，％；
K——渗透率；
δ——凝析油含量，g/m3；
H——储层厚度，m；
Sw——含水饱和度，％；
Pwf——井底压力，MPa；
Gip——注气总量，104m3。
9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述凝析油采收率增量预测模型为：
R2＝3.069×10-3+1.198×10-3×K-1.249×10-3×δ-1.395×10-3×H+2.065×10-3×Sw+1.252×10-3Pwf+2.118×10-3×Gip+1.692×10-4×K×H+6.965×10-4×K×Sw-2.916×10-4×K×Pwf-1.277×10-4×K×Gip+6.388×10-4×δ×H-6.814×10-4×δ×Sw-7.180×10-4×δ×Pwf-3.897×10-4×δ×Gip-1.288×10-3×H×Sw+6.805×10-4×H×Gip+9.130×10-4×Sw×Pwf+3.060×10-4×Sw×Gip-4.433×10-4×Pwf×Gip-1.349×10-3×K2+3.073×10-4×δ2+7.098×10-4×H2+2.138×10-3×Sw 2-5.502×10-4×Pwf 2
式中：R2——凝析油采收率增量，％；
K——渗透率，mD；
δ——凝析油含量，g/m3；
H——储层厚度，m；
Sw——含水饱和度，％；
Pwf——井底压力，MPa；
Gip——注气总量，104m3。
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