CN109558631A - 一种致密油气藏多尺度裂缝性介质自动历史拟合方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种致密油气藏多尺度裂缝性介质自动历史拟合方法。本发明对不同尺度的裂缝进行区别化处理，通过结合显式的大尺度裂缝描述方法和近似的小尺度裂缝区域描述方法对多尺度裂缝进行表征，即实现参数化，基于提出的参数化方法，采用迭代最小化算法，形成了自动历史拟合方法；本发明能够提高致密油气藏生产井动态生产数据的利用效率，提高对致密油气藏生产井未来生产的预测精度，能够为致密油气藏的开发策略优化奠定基础。
Description
技术领域
本发明涉及石油开采技术，具体涉及一种致密油气藏多尺度裂缝性介质自动历史拟合方法。
背景技术
由于极低的基质渗透率，致密油气藏的开发一般需要采取压裂措施。压裂过程在产生压裂裂缝的同时会连通天然裂缝形成复杂的裂缝网络。裂缝网络为油气流动提供了高渗透通道，是实现经济开发致密油气藏的关键。因此，准确认识裂缝网络的空间分布是预测致密油气藏未来生产和优化开发策略的关键。
基于生产井动态生产数据的历史拟合技术是认识裂缝网络空间分布的主要工具。现有的裂缝网络自动历史拟合方法中主要采用两种不同的处理方式：方式一为借助历史拟合显式的反演所有裂缝；方式二为将整个压裂介质近似为多重介质模型，如双孔模型和双孔双渗模型，进而借助历史拟合反演多重介质模型中的参数。考虑到裂缝网络中一般含有不同尺度的裂缝，其中大尺度裂缝对流动起到主导作用，而小尺度裂缝一般具有密度大，单条裂缝对流动影响微弱的特点。现有的裂缝网络历史拟合技术存在明显的缺点和问题。由于来自生产井的动态生产数据是有限的，显式反演所有裂缝的处理方式是不现实的，尤其对于高密度小尺度裂缝。将整个压裂介质近似为多重介质模型的处理方式不能准确的描述大尺度裂缝，而且缺少对裂缝网络空间分布的准确认识。
发明内容
为了解决致密油气藏多尺度裂缝的反演问题，本发明提出了一种致密油气藏多尺度裂缝性介质自动历史拟合方法，对不同尺度的裂缝进行区别化处理，通过结合显式的大尺度裂缝描述方法和近似的小尺度裂缝区域描述方法对多尺度裂缝进行表征，即实现参数化，基于提出的参数化技术，采用迭代最小化算法，形成了自动历史拟合方法。
本发明的致密油气藏多尺度裂缝性介质自动历史拟合方法，包括以下步骤：
1)获得观测数据：
获得致密油气藏生产井的动态生产数据，作为观测数据；
2)生成多尺度裂缝初始猜测：
利用将霍夫空间高斯随机场作为大尺度裂缝分布的参数，生成大尺度裂缝分布初始猜测；将水平集函数作为小尺度裂缝空间分布区域的参数，生成小尺度裂缝空间分布区域初始猜测；再通过将多重介质模型参数作为小尺度裂缝区域属性的参数，生成小尺度裂缝区域属性初始猜测，从而获得一次多尺度裂缝初始猜测；
3)获取预测数据：
采用步骤2)获得的一次多尺度裂缝初始猜测，对大尺度裂缝采用离散裂缝模型，小尺度裂缝区域采用多重介质模型，获得与一次多尺度裂缝初始猜测相对应的一次生产预测数据；
4)重复步骤2)和3)多次，从而获得一组多尺度裂缝初始猜测，并得到相对应的一组生产预测数据；
5)计算统计相关性：基于步骤4)获得的一组多尺度裂缝初始猜测及其相对应的一组生产预测数据，将霍夫空间高斯随机场、水平集函数和多重介质模型参数作为多尺度裂缝表征参数，采用代数统计的方法，计算多尺度裂缝表征参数与生产预测数据的协方差；
6)自动历史拟合更新裂缝表征参数：构建自动历史拟合目标函数，函数包括数据拟合项和参数约束项，以多尺度裂缝初始猜测的表征参数作为初始值，选用基于协方差的迭代最小化算法，运行迭代最小化算法自动历史拟合更新多尺度裂缝表征参数；
7)生成多尺度裂缝分布：通过步骤6)得到的自动历史拟合更新后的多尺度裂缝表征参数，进而运行霍夫变化和水平集函数区域判断生成多尺度裂缝分布。
其中，在步骤1)中，致密油气藏生产井的动态生产数据采用产油率OPR、产气率GPR、产水率WPR和井底压力BHP中的一种或多种。其中，通过地表分离器和体积测量器测量得到产油率、产气率和产水率；通过压力计测量得到井底压力。
在步骤2)中，霍夫空间高斯随机场包括霍夫空间每一个网格点的高斯随机数，这里霍夫空间高斯随机场是指定义在霍夫空间的高斯随机场，而高斯随机场是指统计上满足高斯分布的随机场；水平集函数包括物理空间每一个网格点的水平集函数值，这里水平集函数是边界追踪问题中的常用工具，其原理为通过判断函数值所属的不同区间确定物理空间的不同区域；多重介质模型参数包括每一重介质的渗透率和孔隙度，以及不同介质间的形状因子。多重介质模型采用双孔双渗模型、三孔三渗模型和多重作用连续域MINC模型中的一种。
在步骤3)中，离散裂缝模型采用嵌入式离散裂缝模型或基于局部网格加密的非嵌入式离散裂缝模型；多重介质模型采用双孔双渗模型、三孔三渗模型和MINC模型中的一种。
在步骤4)中，一组多尺度裂缝初始猜测及其相对应的一组生产预测数据包括40至200次。
在步骤6)中，基于协方差的迭代最小化算法采用高斯牛顿法、迭代集合卡尔曼滤波(IEnKF)和多重数据集合卡尔曼滤波(EnKF-MDA)中的一种。
在步骤7)中，生成多尺度裂缝分布的结果包括大尺度裂缝分布、小尺度裂缝空间分布区域和小尺度裂缝区域属性的参数估计值；其中，小尺度裂缝区域属性的参数估计值包括裂缝渗透率、裂缝孔隙度、基质孔隙度和形状因子。
本发明的优点：
本发明对不同尺度的裂缝进行区别化处理，通过结合显式的大尺度裂缝描述方法和近似的小尺度裂缝区域描述方法对多尺度裂缝进行表征，即实现参数化，基于提出的参数化方法，采用迭代最小化算法，形成了自动历史拟合方法；本发明能够提高致密油气藏生产井动态生产数据的利用效率，提高对致密油气藏生产井未来生产的预测精度，能够为致密油气藏的开发策略优化奠定基础。
附图说明
图1为含有多尺度裂缝的油藏区块的示意图；
图2为根据本发明的致密油气藏多尺度裂缝性介质自动历史拟合方法的一个实施例得到的观测数据的曲线图；
图3为根据本发明的致密油气藏多尺度裂缝性介质自动历史拟合方法的一个实施例得到的多尺度裂缝分布的结果图，其中，(a)为大尺度裂缝分布图，(b)为小尺度裂缝空间分布区域图，(c)为小尺度裂缝区域属性的参数估计值的裂缝渗透率图，(d)为小尺度裂缝区域属性的参数估计值的裂缝孔隙度图，(e)为小尺度裂缝区域属性的参数估计值的基质孔隙度图，(f)为小尺度裂缝区域属性的参数估计值的形状因子图；
图4为本发明的致密油气藏多尺度裂缝性介质自动历史拟合方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图，通过具体实施例，进一步阐述本发明。
本实施例的致密油气藏多尺度裂缝性介质自动历史拟合方法，如图4所示，包括以下步骤：
1)获得观测数据：
含有多尺度裂缝的油藏区块的示意图如图1所示，通过地表分离器和体积测量器测量得到致密油气藏生产井的产油率和产水率，作为观测数据，分别如图2(a)和(b)所示；
2)生成多尺度裂缝初始猜测：
利用将霍夫空间高斯随机场作为大尺度裂缝分布的参数，生成大尺度裂缝分布初始猜测；将水平集函数作为小尺度裂缝空间分布区域的参数，生成小尺度裂缝空间分布区域初始猜测；再通过将双孔双渗模型参数作为小尺度裂缝区域属性的参数，生成小尺度裂缝区域属性初始猜测，从而获取一次多尺度裂缝初始猜测；
3)获取预测数据：
基于步骤2)得到的一次多尺度裂缝初始猜测，对大尺度裂缝采用嵌入式离散裂缝模型，小尺度裂缝区域采用双孔双渗模型，获取与一次多尺度裂缝初始猜测相对应的一次生产预测数据；
4)重复步骤2)和3)100次，从而获取一组多尺度裂缝初始猜测，并得到相对应的一组生产预测数据；
5)统计相关性：
基于步骤4)获得的一组多尺度裂缝初始猜测及其相对应的一组生产预测数据，将霍夫空间高斯随机场、水平集函数和双孔双渗模型参数作为多尺度裂缝表征参数，采用代数统计的方法，计算多尺度裂缝表征参数与生产预测数据的协方差；
6)自动历史拟合更新裂缝表征参数：
构建自动历史拟合目标函数，函数包括数据拟合项和参数约束项，以多尺度裂缝初始猜测的表征参数作为初始值，选用基于协方差的高斯牛顿法作为迭代最小化算法，运行迭代最小化算法自动历史拟合更新多尺度裂缝表征参数；自动历史拟合更新的结果不唯一，即含有不确定性，选取一组多尺度裂缝初始猜测的一次或多次多尺度裂缝初始猜测的表征参数作为初始值进行一次或多次迭代最小化算法，得到每一次相应的自动历史拟合更新的多尺度裂缝表征参数，次数越多对不确定性的量化越准确；
7)生成多尺度裂缝分布：
通过步骤6)得到的自动历史拟合更新后的多尺度裂缝表征参数，进而运行霍夫变化和水平集函数区域判断生成多尺度裂缝分布，生成多尺度裂缝分布的结果包括大尺度裂缝分布如图3(a)所示、小尺度裂缝空间分布区域如图3(b)所示和小尺度裂缝区域属性的参数估计值；其中，小尺度裂缝区域属性的参数估计值包括裂缝渗透率如图3(c)所示、裂缝孔隙度如图3(d)所示、基质孔隙度如图3(e)所示和形状因子如图3(f)所示。
最后需要注意的是，公布实施例的目的在于帮助进一步理解本发明，但是本领域的技术人员可以理解：在不脱离本发明及所附的权利要求的精神和范围内，各种替换和修改都是可能的。因此，本发明不应局限于实施例所公开的内容，本发明要求保护的范围以权利要求书界定的范围为准。
Claims (8)
1.一种致密油气藏多尺度裂缝性介质自动历史拟合方法，其特征在于，所述自动历史拟合方法包括以下步骤：
1)获得观测数据：
获得致密油气藏生产井的动态生产数据，作为观测数据；
2)生成多尺度裂缝初始猜测：
利用将霍夫空间高斯随机场作为大尺度裂缝分布的参数，生成大尺度裂缝分布初始猜测；将水平集函数作为小尺度裂缝空间分布区域的参数，生成小尺度裂缝空间分布区域初始猜测；再通过将多重介质模型参数作为小尺度裂缝区域属性的参数，生成小尺度裂缝区域属性初始猜测，从而获得一次多尺度裂缝初始猜测；
3)获取预测数据：
采用步骤2)获得的一次多尺度裂缝初始猜测，对大尺度裂缝采用离散裂缝模型，小尺度裂缝区域采用多重介质模型，获得与一次多尺度裂缝初始猜测相对应的一次生产预测数据；
4)重复步骤2)和3)多次，从而获得一组多尺度裂缝初始猜测，并得到相对应的一组生产预测数据；
5)计算统计相关性：
基于步骤4)获得的一组多尺度裂缝初始猜测及其相对应的一组生产预测数据，将霍夫空间高斯随机场、水平集函数和多重介质模型参数作为多尺度裂缝表征参数，采用代数统计的方法，计算多尺度裂缝表征参数与生产预测数据的协方差；
6)自动历史拟合更新裂缝表征参数：
构建自动历史拟合目标函数，函数包括数据拟合项和参数约束项，以多尺度裂缝初始猜测的表征参数作为初始值，选用基于协方差的迭代最小化算法，运行迭代最小化算法自动历史拟合更新多尺度裂缝表征参数；
7)生成多尺度裂缝分布：
通过步骤6)得到的自动历史拟合更新后的多尺度裂缝表征参数，进而运行霍夫变化和水平集函数区域判断生成多尺度裂缝分布。
2.如权利要求1所述的自动历史拟合方法，其特征在于，在步骤1)中，致密油气藏生产井的动态生产数据采用产油率OPR、产气率GPR、产水率WPR和井底压力BHP中的一种或多种。
3.如权利要求2所述的自动历史拟合方法，其特征在于，通过地表分离器和体积测量器测量得到产油率、产气率和产水率；通过压力计测量得到井底压力。
4.如权利要求1所述的自动历史拟合方法，其特征在于，在步骤2)中，多重介质模型采用双孔双渗模型、三孔三渗模型和多重作用连续域MINC模型中的一种。
5.如权利要求1所述的自动历史拟合方法，其特征在于，在步骤3)中，离散裂缝模型采用嵌入式离散裂缝模型或基于局部网格加密的非嵌入式离散裂缝模型；多重介质模型采用双孔双渗模型、三孔三渗模型和MINC模型中的一种。
6.如权利要求1所述的自动历史拟合方法，其特征在于，在步骤4)中，一组多尺度裂缝初始猜测及其相对应的一组生产预测数据包括40至200次。
7.如权利要求1所述的自动历史拟合方法，其特征在于，在步骤6)中，基于协方差的迭代最小化算法采用高斯牛顿法、迭代集合卡尔曼滤波和多重数据集合卡尔曼滤波中的一种。
8.如权利要求1所述的自动历史拟合方法，其特征在于，在步骤7)中，生成多尺度裂缝分布的结果包括大尺度裂缝分布、小尺度裂缝空间分布区域和小尺度裂缝区域属性的参数估计值；其中，小尺度裂缝区域属性的参数估计值包括裂缝渗透率、裂缝孔隙度、基质孔隙度和形状因子。
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| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109558631A (zh) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110414723A (zh) * | 2019-07-09 | 2019-11-05 | 中国石油大学(北京) | 基于微震事件的裂缝油气藏历史拟合的方法、装置及系统 |
| CN111677486A (zh) * | 2020-05-27 | 2020-09-18 | 中国石油大学(北京) | 致密油二氧化碳吞吐模拟方法、装置及存储介质 |
| CN111810137A (zh) * | 2020-07-16 | 2020-10-23 | 中国石油大学(华东) | 一种花岗岩潜山油藏开发规律图版的绘制方法 |
| CN113486556A (zh) * | 2021-07-08 | 2021-10-08 | 山东大学 | 一种改进的油气藏高效自动历史拟合方法 |
| CN117386349A (zh) * | 2023-10-31 | 2024-01-12 | 西南石油大学 | 基于产液剖面的致密油压裂水平井人工裂缝参数反演方法 |
| CN117930347A (zh) * | 2024-03-21 | 2024-04-26 | 西南石油大学 | 一种气藏水侵识别方法、系统、设备及存储介质 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104750896A (zh) * | 2013-12-31 | 2015-07-01 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种缝洞型碳酸盐岩油藏数值模拟方法 |
| CN105913494A (zh) * | 2016-03-30 | 2016-08-31 | 北京大学 | 多尺度裂缝精细地质建模及数值模拟方法和装置 |
| CN106569267A (zh) * | 2016-10-14 | 2017-04-19 | 中国石油大学(北京) | 一种致密低渗透储层多尺度裂缝模型及建模方法 |
| CN107060746A (zh) * | 2017-04-27 | 2017-08-18 | 中国石油大学(华东) | 一种复杂裂缝性油藏流动模拟的方法 |
-
2018
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104750896A (zh) * | 2013-12-31 | 2015-07-01 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种缝洞型碳酸盐岩油藏数值模拟方法 |
| CN105913494A (zh) * | 2016-03-30 | 2016-08-31 | 北京大学 | 多尺度裂缝精细地质建模及数值模拟方法和装置 |
| CN106569267A (zh) * | 2016-10-14 | 2017-04-19 | 中国石油大学(北京) | 一种致密低渗透储层多尺度裂缝模型及建模方法 |
| CN107060746A (zh) * | 2017-04-27 | 2017-08-18 | 中国石油大学(华东) | 一种复杂裂缝性油藏流动模拟的方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| HAIBIN CHANG AND DONGXIAO ZHANG: "History Matching of Stimulated Reservoir Volume of Shale-Gas Reservoirs Using an terative Ensemble Smoother", 《SOCIETY OF PETROLEUM ENGINEERS》 * |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110414723A (zh) * | 2019-07-09 | 2019-11-05 | 中国石油大学(北京) | 基于微震事件的裂缝油气藏历史拟合的方法、装置及系统 |
| CN110414723B (zh) * | 2019-07-09 | 2022-05-17 | 中国石油大学(北京) | 基于微震事件的裂缝油气藏历史拟合的方法、装置及系统 |
| CN111677486A (zh) * | 2020-05-27 | 2020-09-18 | 中国石油大学(北京) | 致密油二氧化碳吞吐模拟方法、装置及存储介质 |
| CN111810137A (zh) * | 2020-07-16 | 2020-10-23 | 中国石油大学(华东) | 一种花岗岩潜山油藏开发规律图版的绘制方法 |
| CN111810137B (zh) * | 2020-07-16 | 2023-03-03 | 中国石油大学(华东) | 一种花岗岩潜山油藏开发规律图版的绘制方法 |
| CN113486556A (zh) * | 2021-07-08 | 2021-10-08 | 山东大学 | 一种改进的油气藏高效自动历史拟合方法 |
| CN113486556B (zh) * | 2021-07-08 | 2022-03-11 | 山东大学 | 一种改进的油气藏高效自动历史拟合方法 |
| CN117386349A (zh) * | 2023-10-31 | 2024-01-12 | 西南石油大学 | 基于产液剖面的致密油压裂水平井人工裂缝参数反演方法 |
| CN117386349B (zh) * | 2023-10-31 | 2024-04-30 | 西南石油大学 | 基于产液剖面的致密油压裂水平井人工裂缝参数反演方法 |
| CN117930347A (zh) * | 2024-03-21 | 2024-04-26 | 西南石油大学 | 一种气藏水侵识别方法、系统、设备及存储介质 |
| CN117930347B (zh) * | 2024-03-21 | 2024-06-07 | 西南石油大学 | 一种气藏水侵识别方法、系统、设备及存储介质 |
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190402 |
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