CN109815516A - 对页岩气井产能进行预测的方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种对页岩气井产能进行预测的方法及装置，属于石油勘探技术领域。所述方法包括：获取建模气井的产能预测指标数据和气水两相流动模型；根据气水两相流动模型，确定敏感参数；根据每口建模气井的产能预测指标数据和敏感参数，确定返排关键特征参数；根据每口建模气井的产能预测指标数据和返排关键特征参数，构建产能预测模型；基于产能预测模型，对目标井区内每口页岩气井的产能进行预测。本发明根据页岩气井返排过程中的数据和页岩气井的气水两相流动模型，确定出与页岩气井产能相关的返排关键特征，并建立产能预测模型，进而基于产能预测模型对目标井区内的页岩气井的产能进行预测，从而提供了一种对页岩气井产能进行预测的方法。
Description
技术领域
本发明涉及石油勘探技术领域，特别涉及一种对页岩气井产能进行预测的方法及装置。
背景技术
页岩气是一种主要以吸附态或游离态储集在超低渗致密页岩地层中的非常规能源。页岩气作为新的能源物质，已成为非常规油气资源勘探开发的首位。页岩气的储层极其致密，采用传统的开采方式很难开采出工业气流，目前，国外先进国家主要应用水平井钻井技术及大型水力压裂技术，通过向储层注入压裂液及支撑剂，经过压裂返排过程，从储层中开采出工业气流。然而，在压裂液返排过程中，因气水同流，压裂液的返排速度和返排时间直接影响了对页岩气井产能的预测，而在实际生产过程中，对页岩气井产能进行预测，具有较高的经济效益和社会价值，不仅影响着页岩气田开发方案的制定，而且能够降低页岩气井开发风险。由此可以看出，如何准确地对页岩气井产能进行预测，已成为对国内页岩气开采的关键。
发明内容
为了解决现有技术的问题，本发明实施例提供了一种对页岩气井产能进行预测的方法及装置。所述技术方案如下：
一方面，提供了一种对页岩气井产能进行预测的方法，所述方法包括：
获取目标井区内每口建模气井的产能预测指标数据，并获取建模气井的气水两相流动模型；
根据所述建模气井的气水两相流动模型，确定敏感参数，所述敏感参数为影响所述目标井区内每口建模气井气水两相流动的参数；
根据每口建模气井的产能预测指标数据和所述敏感参数，确定返排关键特征参数，所述返排关键特征参数为与每口建模气井的产能相关的参数；
根据每口建模气井的产能预测指标数据和所述返排关键特征参数，构建产能预测模型；
基于所述产能预测模型，对所述目标井区内每口页岩气井的产能进行预测。
在本发明的另一个实施例中，所述获取目标井区内每口建模气井的产能预测指标数据，包括：
获取所述目标井区内每口建模气井在压裂返排过程中的基础数据，所述基础数据包括气井返排数据、气井生产数据及气井压裂规模数据；
根据每口建模气井的气井返排数据、气井生产数据及气井压裂规模数据，获取所述目标井区内每口建模气井的产能预测指标数据。
在本发明的另一个实施例中，所述获取建模气井的气水两相流动模型，包括：
获取所述目标井区的页岩气压裂液返排气水两相拟压力函数；
获取所述目标井区的页岩气解吸气扩散函数；
根据所述页岩气压裂液返排气水两相拟压力函数和所述页岩气解吸气扩散函数，确定所述建模气井的气水两相流动模型。
在本发明的另一个实施例中，所述根据所述建模气井的气水两相流动模型，确定敏感参数，包括：
根据所述建模气井的气水两相流动模型，确定页岩气压裂建模气井气水两相流动产能递减解函数；
通过对所述页岩气压裂建模气井气水两相流动产能递减解函数进行数值反演，得到所述敏感参数。
在本发明的另一个实施例中，所述产能预测指标数据包括产量和所述返排关键特征参数的参数值；
所述根据每口建模气井的产能预测指标数据和所述返排关键特征参数，构建产能预测模型，包括：
根据每口建模气井的产量，确定每口建模气井的产能级别；
根据每口建模气井的产能级别和每口建模气井的所述返排关键特征参数的参数值，确定不同产能级别下每种返排关键特征参数的参数值范围；
将所述返排关键特征参数及不同产能级别下每种返排关键特征参数的参数值范围，作为所述产能预测模型。
另一方面，提供了一种对页岩气产能进行预测的装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取目标井区内每口建模气井的产能预测指标数据；
所述获取模块，用于获取建模气井的气水两相流动模型；
确定模块，用于根据所述建模气井的气水两相流动模型，确定敏感参数，所述敏感参数为影响所述目标井区内每口建模气井气水两相流动的参数；
所述确定模块，用于根据每口建模气井的产能预测指标数据和所述敏感参数，确定返排关键特征参数，所述返排关键特征参数为与每口建模气井的产能相关的参数；
构建模块，用于根据每口建模气井的产能预测指标数据和所述返排关键特征参数，构建产能预测模型；
预测模块，用于基于所述产能预测模型，对所述目标井区内每口页岩气井的产能进行预测。
在本发明的另一个实施例中，所述获取模块，用于获取所述目标井区内每口建模气井在压裂返排过程中的基础数据，所述基础数据包括气井返排数据、气井生产数据及气井压裂规模数据；根据每口建模气井的气井返排数据、气井生产数据及气井压裂规模数据，获取所述目标井区内每口建模气井的产能预测指标数据。
在本发明的另一个实施例中，所述获取模块，用于获取所述目标井区的页岩气压裂液返排气水两相拟压力函数；获取所述目标井区的页岩气解吸气扩散函数；根据所述页岩气压裂液返排气水两相拟压力函数和所述页岩气解吸气扩散函数，确定所述建模气井的气水两相流动模型。
在本发明的另一个实施例中，所述确定模块，用于根据所述建模气井的气水两相流动模型，确定页岩气压裂建模气井气水两相流动产能递减解函数；通过对所述页岩气压裂建模气井气水两相流动产能递减解函数进行数值反演，得到所述敏感参数。
在本发明的另一个实施例中，所述产能预测指标数据包括产量和所述返排关键特征参数的参数值；
所述构建模块，用于根据每口建模气井的产量，确定每口建模气井的产能级别；根据每口建模气井的产能级别和每口建模气井的所述返排关键特征参数的参数值，确定不同产能级别下每种返排关键特征参数的参数值范围；将所述返排关键特征参数及不同产能级别下每种返排关键特征参数的参数值范围，作为所述产能预测模型。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：
根据页岩气井返排过程中的数据和页岩气井的气水两相流动模型，确定出与页岩气井产能相关的返排关键特征，并建立产能预测模型，进而基于产能预测模型对目标井区内的页岩气井的产能进行预测，从而提供了一种对页岩气井产能进行预测的方法。
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是本发明实施例提供的一种对页岩气井产能进行预测的方法流程图；
图2是本发明实施例提供的一种对页岩气井产能进行预测的方法流程图；
图3是本发明实施例提供的一种朗格谬尔等温吸附曲线；
图4是本发明实施例提供的一种井区气水两相产量递减曲线；
图5是本发明实施例提供的一种井区初始气水饱和度对产量递减曲线的影响；
图6是本发明实施例提供的一种井区储容比对产量递减典型曲线的影响；
图7是本发明实施例提供的一种井区窜流系数对产量递减典型曲线的影响；
图8是本发明实施例提供的一种页岩气返排评价指标的示意图；
图9是本发明实施例提供的一种对页岩气井产能进行预测的装置结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、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。
在执行本发明实施例之前，先对本发明实施例涉及的名词进行解释。
页岩气是指赋存于富有机质泥页岩及其夹层中，以吸附游离状态为主要存在方式的非常规天然气。页岩气的主要成分是甲烷，页岩气作为一种清洁、高效的能源资源和化工原料，具有广泛的应用场景，例如，可应用在居民燃气、城市供热、发电、汽车燃料及化工生产等方面。
压裂液是指流体矿(气、汽、油、淡水、盐水、热水等)在开采过程中，为了获得高产，在借用液体传导力(如水力等)压裂措施时，所使用的液体。
返排是指页岩气井在产气前需要对储层中的大压裂缝及井筒中的流动水体进行排放的操作。
本发明实施例提供了一种对页岩气井产能进行预测的方法，参见图1，本发明实施例提供的方法流程包括：
101、获取目标井区内每口建模气井的产能预测指标数据，并获取建模气井的气水两相流动模型。
102、根据建模气井的气水两相流动模型，确定敏感参数。
其中，敏感参数为影响目标井区内每口建模气井气水两相流动的参数。
103、根据每口建模气井的产能预测指标数据和敏感参数，确定返排关键特征参数。
其中，返排关键特征参数为与每口建模气井的产能相关的参数。
104、根据每口建模气井的产能预测指标数据和返排关键特征参数，构建产能预测模型。
105、基于产能预测模型，对目标井区内每口页岩气井的产能进行预测。
本发明实施例提供的方法，根据页岩气井返排过程中的数据和页岩气井的气水两相流动模型，确定出与页岩气井产能相关的返排关键特征，并建立产能预测模型，进而基于产能预测模型对目标井区内的页岩气井的产能进行预测，从而提供了一种对页岩气井产能进行预测的方法。
在本发明的另一个实施例中，获取目标井区内每口建模气井的产能预测指标数据，包括：
获取目标井区内每口建模气井在压裂返排过程中的基础数据，基础数据包括气井返排数据、气井生产数据及气井压裂规模数据；
根据每口建模气井的气井返排数据、气井生产数据及气井压裂规模数据，获取目标井区内每口建模气井的产能预测指标数据。
在本发明的另一个实施例中，获取建模气井的气水两相流动模型，包括：
获取目标井区的页岩气压裂液返排气水两相拟压力函数；
获取目标井区的页岩气解吸气扩散函数；
根据页岩气压裂液返排气水两相拟压力函数和页岩气解吸气扩散函数，确定建模气井的气水两相流动模型。
在本发明的另一个实施例中，根据建模气井的气水两相流动模型，确定敏感参数，包括：
根据建模气井的气水两相流动模型，确定页岩气压裂建模气井气水两相流动产能递减解函数；
通过对页岩气压裂建模气井气水两相流动产能递减解函数进行数值反演，得到敏感参数。
在本发明的另一个实施例中，产能预测指标数据包括产量和返排关键特征参数的参数值；
根据每口建模气井的产能预测指标数据和返排关键特征参数，构建产能预测模型，包括：
根据每口建模气井的产量，确定每口建模气井的产能级别；
根据每口建模气井的产能级别和每口建模气井的返排关键特征参数的参数值，确定不同产能级别下每种返排关键特征参数的参数值范围；
将返排关键特征参数及不同产能级别下每种返排关键特征参数的参数值范围，作为产能预测模型。
上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本发明的可选实施例，在此不再一一赘述。
本发明实施例提供了一种对页岩气井产能进行预测的方法，该方法应用于对页岩气井产能进行预测的设备中，该设备可以为终端，也可以为服务器，本发明实施例不对该设备的类型作具体的限定。参见图2，本发明实施例提供的方法流程包括：
201、获取目标井区内每口建模气井在压裂返排过程中的基础数据。
其中，目标井区为需要确定页岩气藏生产潜力及工程施工效果的页岩气区块。目标井区内包括多个页岩气井，根据功能及是否投产，可分为先导井、评价井及生产井。先导井和评价井为对目标井区进行生产之前，用于进行某种实验所设置的页岩气井，也即是先导井和评价井为未投入生产的页岩气井，先导井在目标井区的分布一般较为密集，例如，每隔100米设置一个先导井，评价井一般为直井。生产井为目标井区内已投入生产的页岩气井。
建模气井为目标井区内用于建立产能预测模型的页岩气井，也即是确定适用于页岩气井返排评价指标的页岩气井。由于目标井区内包括的页岩气井数量较多，而并不是每个页岩气井均适合确定返排评价指标，因此，需要从目标井区的页岩气井中选取建模气井。具体选取时，可根据地质和工程完善性要求，从目标井区内筛选出该区块已投产的页岩气井，然后筛选掉未投入生产的评价井和先导井，再筛选掉存在明显工程问题和储层钻遇率低的生产井，最后得到建模气井。其中，钻遇率是指投产井水平钻段遇目标气层的长度与其水平段总长度的比值，钻遇率越高说明该井钻井效果越好。
其中，基础数据为用于表征页岩气井地质和工程的数据，包括气井返排数据、气井生产数据及气井压裂规模数据等，还包括地质储层数据。具体地，气井返排数据包括日返排量、累积返排液量、返排率、油嘴直径及余液量等。其中，返排率是指压裂操作后返排液占注入液的百分比。气井生产数据包括预测产量、日产气量、生产时间、放空气量及开关井情况等。气井压裂规模数据包括应排液量、注入砂量、压裂段数、水平段长、有效水平段长、SRV(StimulatedRock Volume，储层改造体积)、压裂液体系、支撑剂类型及工程事故情况等。地质储层数据包括孔隙度、区域渗透率、含气饱和率等。基础数据可在每口建模气井的压裂返排过程中收集得到。
202、根据每口建模气井的气井返排数据、气井生产数据及气井压裂规模数据，获取目标井区内每口建模气井的产能预测指标数据。
其中，产能预测指标数据用于表征建模气井的产能情况，包括第一年预测平均日产气量、第一年实际平均日产气量、第一年累产气量、前三年累产气量、30天返排率、达到气井最大产气量时的返排率、气井见气时间、水气比达到1的时间等。
产能预测指标数据可通过对每口建模气井的气井返排数据、气井生产数据及气井压裂规模数据统计得到。具体地，对于第一年预测平均日产气量，可获取建模气井第一年的预测产量，并将第一年的预测产量除以365，得到第一年预测平均日产气量；对于第一年实际平均日产气量和第一年累产气量，可获取建模气井第一年每日的日产气量，将第一年每日的日产气量相加，得到建模气井第一年的累积产气量，然后再将建模气井第一年的累积产气量除以365，得到第一年实际平均日产气量；对于前三年累产气量，可统计建模气井前三年每日的日产气量，并将前三年每日的日产气量相加得到；对于30天返排率，可通过统计每日的返排率获取；对于达到气井最大产气量时的返排率，可在压裂液返排过程中，统计每日的气井产气量，当监测到气井产气量达到最大值时，获取气井产气量达到最大值时的返排率；对于气井见气时间，可在压裂液返排过程中，通过对页岩气井的排气情况进行监测得到；对于水气比达到1的时间，可在压裂液返排过程中，监测水气比得到。
203、获取建模气井的气水两相流动模型。
本发明实施例中，获取建模气井的气水两相流动模型时，可采用如下步骤：
2031、获取目标井区的页岩气压裂液返排气水两相拟压力函数。
根据目标井区内页岩气储层结构，应用吸附气解吸规律，可建立页岩气压裂液返排气水两相流动拟压力函数，该函数表示为
其中，ρg表示气体密度，ρw表示水体密度，ρg和ρw的单位为kg/m3；kfrg表示气体相对渗透率，kfrw表示水体相对渗透率，kfrg和kfrw无量纲；μg表示气体黏度，μw表示水体黏度，μg和μw的单位为mPa·s。
2032、获取目标井区的页岩气解吸气扩散函数。
本发明实施例应用Langmuir(朗格谬尔)等温吸附定律和Fick(菲克)扩散定律，可得到目标井区的页岩气解吸气扩散函数，该页岩气解吸气扩散函数可以表示为
其中，qm表示页岩气藏基质扩散流速，用于表征解吸气扩散流动能力，qm的单位为kg/(m3.s)；G表示球体基质块几何因子，G无量纲；ρsc表示地面压力，ρsc的单位为MPa；cm表示总质量密度，cm的单位为Kg/m3；D表示基质块扩散系数，D的单位为m2/s；R表示页岩气藏球星基质块半径，R的单位为m；V表示水力裂缝中的气体平均浓度，V的单位为m3/m3；Va表示拟稳定扩散中的气体平衡浓度，Va的单位为m3/m3。
2033、根据页岩气压裂液返排气水两相拟压力函数和页岩气解吸气扩散函数，确定建模气井的气水两相流动模型。
本步骤所确定的气水两相流动模型可以表示为其中，表示因次拟压力函数，用于表征气水两相流动的压力变化；表示无因次产量点源，用于表征气水两相流动的流体产量变化；f(s)表示含有页岩气解吸扩散因子的参数团。
204、根据建模气井的气水两相流动模型，确定敏感参数。
其中，敏感参数为影响目标井区内每口建模气井气水两相流动的参数。
本发明实施例根据建模气井的气水两相流动模型，确定敏感参数时，可采用如下步骤：
2041、根据建模气井的气水两相流动模型，确定页岩气压裂建模气井气水两相流动产能递减解函数。
本步骤可通过Laplace(拉普拉斯)变换和正交变换，对建模气井的气水两相流动模型进行求解运算，得到页岩气压裂生产井气水两相流动产量递减函数，该页岩气压裂建模气井气水两相流动产能递减解函数可以表示为
其中，表示无因次产量点源，用于表征气水两相流动的流体产量变化：s表示拉普拉斯变量，无因次；表示在某一观测点的拟压力，观测点的笛卡尔坐标为(xDi,yDi,zDi)；Sk表示表皮系数，无因次，通过实验获得。
2042、通过对页岩气压裂建模气井气水两相流动产能递减解函数进行数值反演，得到敏感参数。
采用stehfest(斯蒂夫斯特)数值反演该页岩气压裂建模气井气水两相流动产能递减解函数，可以得到目标井区生产井气水两相流动的产量递减特征曲线，通过分析该特征曲线的敏感性，得到影响目标井区内每口建模气井气水两相流动的敏感参数。该敏感参数包括初始气水饱和度、储容比及流窜系数等。
205、根据每口建模气井的产能预测指标数据和敏感参数，确定返排关键特征参数。
其中，返排关键特征参数为与每口建模气井的产能相关的参数。
本发明实施例根据每口建模气井的产能预测指标数据和敏感参数，确定返排关键特征参数之前，还需要预先设置产能级别及对应的产量范围，进而基于预先设置的产能级别及对应的产量范围，将建模气井划分为不同类。其中，产能级别包括I级、II级和III级，产能包括第一年预测平均日产气量、第一年的预测产量、第一年累计产量等。相应地，根据每口建模气井的产量，可将建模气井划分为I类、II类及III类。例如，设定第一年平均日产气量大于10万方/天的井为I类井、第一年平均日产气量小于10万方/天大于6万方/天的井为II类井、第一年平均日产气量小于6万方/天的井为III类井。
考虑到上述步骤205中确定的敏感参数为理论推导出的影响目标井区内每口建模气井气水两相流动的参数，而在生产实践中，这些敏感参数并不会直接获取，而是通过将每口建模气井的产能级别与敏感参数进行平行比对，得到对这些敏感参数及产能有影响的且可直接获取到的参数，这些参数即为返排关键特征参数，排关键特征参数包括30天返排率、达到气井最大产气量时的返排率、气井见气时间、水气比达到1的时间等。
206、根据每口建模气井的产能预测指标数据和返排关键特征参数，构建产能预测模型。
其中，产能预测指标数据包括产量和返排关键特征参数的参数值。
根据每口建模气井的产能预测指标数据和返排关键特征参数，构建产能预测模型时，可采用如下步骤：
2061、根据每口建模气井的产量，确定每口建模气井的产能级别。
基于所获取到的每口建模气井的产量，以及预先设置的产能级别及对应的产量范围，可确定每口建模气井的产能级别，进而基于每口建模气井的产能级别，将每口建模气井划分为不同的类别。
2062、根据每口建模气井的产能级别和每口建模气井的返排关键特征参数的参数值，确定不同产能级别下每种返排关键特征参数的参数值范围。
当确定每口建模气井的产能级别后，根据每口建模气井的产能级别，对建模气井进行分类，进而获取每口建模气井的返排关键特征参数的参数值，然后从每种产能级别包括的建模气井中，获取每种返排关键特征参数，进而基于获取到的每种返排关键特征参数，确定每种产能级别对应的每种返排关键特征参数的参数值范围。
2063、将返排关键特征参数及不同产能级别下每种返排关键特征参数的参数值范围，作为产能预测模型。
当获取到的返排关键特征参数及不同产能级别下每种返排关键特征参数的参数值范围后，即可将返排关键特征参数及不同产能级别下每种返排关键特征参数的参数值范围，作为产能预测模型，该产能预测模型用于对目标井区内每口页岩气井的产能进行预测。
207、基于产能预测模型，对目标井区内每口页岩气井的产能进行预测。
基于所建立的产能预测模型，当需要对目标井区内任一口页岩气的产能进行预测时，可在该页岩气井在压裂液返排过程中，获取该页岩气井的返排关键特征参数的参数值，进而将该页岩气井的返排关键特征参数的参数值输入到产能预测模型中，输出该页岩气井的产能级别。
需要说明的是，考虑到目标井区内的页岩气井的每种返排关键特征参数可能位于不同产能级别对应的参数值范围内，因而在确定页岩气井的产能级别时，可根据每种返排关键特征参数对应的产能级别的比例，将比例高的产能级别作为该页岩气井的最终产能级别。例如，返排关键特征参数为四个，对于任一页岩气井，其三个返排关键特征参数的参数值位于产能级别I级对应的返排关键特征参数的参数范围内，其一个返排关键特征参数的参数值位于产能级别II级的返排关键特征参数对应的参数范围内，则可确定该页岩气井的产能级别为I级。
进一步地，为了更直观地展示该页岩气井的产能情况，可产能级别为I级的页岩气井设置为产能较好的井，将产能级别为II级的页岩气井设置为产能一般的井，将产能级别为III级的页岩气井设置为产能较差的井。
由于本发明实施例中的产能预测模型是基于目标井区实际情况而建立的，因此，能够合理有效的对目标井区内页岩气井的产能进行前期预测。通过对目标井区内页岩气井的产能进行预测，可为页岩气田整体开发方案的调整与优化提供先期的理论与方法支持。
需要说明的是，上述以目标井区为例进行说明，对于其他井区的分析过程，可参见上述步骤201至207，此处不再赘述。另外，为了减少对其他井区进行分析时的计算量，本发明实施例还可获取其他井区的地质储层数据，并将目标井区的地质储层数据与其他井区的地质储层数据进行比较，如果其他井区的地质储层数据与目标井区的地质储层数据相同或相似，则可采用目标井区的产能预测模型，对其他井区内页岩气井的产量进行预测。采用该种方法，不仅可减少对其他井区内页岩气井的产能进行预测时的计算量，也可在其他井区内页岩气井的数据量不足时，对井区内页岩气井的产能进行预测。
对于本发明实施例提供的对页岩气井产能进行预测的方法，下面以四川长宁的页岩气田宁201井为例进行说明，具体的预测过程如下：
第一步，获取宁201井区内每口生产井的基础数据。
基础数据包括气井返排数据(包括日返排液量、累计返排液量、返排率、油嘴直径及余液量等)、气井生产数据(包括测试产量、日产气量、生产时间、放空气量及开关井情况等)及气井压裂规模数据(应排液量、注入砂量、压裂段数、水平段长、有效水平段长、SRV、压裂液体系、支撑剂类型和工程事故情况等)。基于所获取到的基础数据，可获取宁201井区内每口生产井的产能预测指标数据，该产能预测指标数据包括第一年预测平均日产气量、第一年实际平均日产气量、第一年累产气量、前三年累产气量、30天返排率、达到气井最大产气量时的返排率、气井见气时间、水气比达到1的时间等。
第二步，对宁201井区内的生产井进行筛选。
考虑到对储层钻遇率低和明显的工程事故的生产井进行产能预测的价值较低，因此，在对宁201井区内的生产井进行筛选时，可先筛选掉先导井和评价井，再筛选掉储层钻遇率低和存在明显工程事故的生产井，对于剩下的生产井，将继续进行下一步操作。
对于宁201井区，在储层钻遇率层面，可预先设置一个阈值，当储层钻遇率低于该阈值时，将储层钻遇率低于该阈值的生产井筛选掉，当储层钻遇率高于该阈值时，保留储层钻遇率高于该阈值的生产井。其中，所设置的阈值可以为60％、70％、80％等等。例如，预先设置的阈值为70％，在对宁201井区内的生产井进行筛选时，可筛选掉储层钻遇率低于70％的生产井，保留储层钻遇率高于70％的生产井。
对于宁201井区，在工程事故层面，可将生产井在工程施工中遇到的工程事故问题分为轻微事故和明显事故两类，在进行筛选时，筛选掉存在明显的工程事故的生产井，保留存在轻微事故的生产井。其中，轻微事故是指在工程施工过程中几乎没有遇到工程问题或者遇到过相对较小的工程问题，较小的工程问题包括砂堵后解堵，套管变形小于2段或少于200m等；明显事故是指在工程施工过程中存在较严重的工程问题，较严重的工程问题包括套管变形超过2段或大于200m等。
表1示出的是宁201井区的页岩气井，参见表1，采用本步骤的筛选方法，先筛选掉去掉了7口评价井和6口先导井，分别为井号为长宁H2-1、长宁H2-2、长宁H2-3、长宁H2-4、长宁H3-1、长宁H3-2、长宁H3-3的井，以及井号为长宁H2-5、长宁H2-6、长宁H2-7、长宁H3-4、长宁H3-5、长宁H3-6的井，接着筛选掉存在明显工程事故的2口生产井，分别为井号为长宁H6-2和长宁H6-6的井，最后剩下17口生产井。由于这17口井的储层钻遇率均高于70％，且不存在明显工程事故，因而可继续进行下一步操作。
表1
第三步，对宁201井区内剩余的生产井进行分类。
根据剩余的每口生产井第一年预测平均日产气量，将第一年预测平均日产气量大于10万方/天的生产井确定为I类井，将第一年预测平均日产气量大于6万方/天小于10万方/天的生产井确定为II类井，将第一年预测平均日产气量小于6万方/天的生产井确定为III类井。表1中筛选出来的17口生产井中，I类生产井有13口，II类生产井有4口，III类生产井有0口。
第四步，根据宁201井区内的17口生产井，确定返排关键特征参数。
首先，根据宁201井区页岩气储层结构，应用吸附气解吸规律，建立页岩气压裂液返排气水两相流动拟压力函数。
其次，应用Langmuir等温吸附定律和Fick扩散定律，确定宁201井区的页岩气解吸气扩散函数。
图3为Langmuir等温吸附曲线，由图3可知，随着TOC(Total OrganicCarbon，总有机碳)的减小，生产井的吸附能力减弱。
再次，确定出宁201井区的气水两相流动模型，通过对该模型气水两相流动模型进行求解，然后再进行数值反演，最后进行敏感性分析，得到宁201井区的敏感参数。
图4为宁201井区气井气水两相流动的产量递减特征曲线，图5为初始气水饱和度对宁201井区产量的影响曲线，图6为储容比对宁201井区产量的影响曲线，图7为窜流系数对宁201井区产量递减典型曲线的影响，由图4、图5、图6、图7可知，初始气水饱和度、储容比及窜流系数三个参数为敏感参数。
最后，将宁201井区内生产井的产能分级与敏感参数进行平行对比，通过对比，获取与生产井产能分级最为相关的返排关键特征参数。具体地，通过对宁201井区能够直接获得和分析出的所有返排特征参数进行分类筛选，先筛选掉不易获得和准确度不高的参数，再筛选掉与产能评价分类敏感性不强的参数，最后得到30天返排率、达到气井最大产气量时的返排率、气井见气时间、水气比达到1的时间。这四个返排关键特征参数直接受到页岩气井气水两相流动过程中的初始气水饱和度、储容比及窜流系数的影响，与敏感参数和产能分级均具有很强的相关性，因此，将30天返排率、达到气井最大产气量时的返排率、气井见气时间、水气比达到1的时间这四个参数作为现阶段影响宁201井区生产井返排的返排关键特征参数。
第五步，确定返排关键特征参数与产能级别之间的关系。
将返排关键特征参数与宁201井区生产井的产能级别进行对比，通过对比发现，30天返排率越低，达到气井最大产气量时的返排率越低、气井见气时间越早、水气比达到1的时间越早，该气井产能级别越高，大多为I类井，而30天返排率越高，达到气井最大产气量时的返排率越高、气井见气时间越晚、水气比达到1的时间越晚，该气井产能级别越低，大多为II类井或III类井，参见表2。
表2
第六步，基于返排关键特征参数与产能级别之间的关系及产能级别对应的返排关键特征参数的参数值范围，确定产能预测模型，该产能预测模型用于对宁201井区内生产井的产能进行预测。
参见表3，通过对宁201井区内生产井的返排关键特征参数的参数值及产能级别进行分析可以看出，见气时间小于等于1天，30天返排率小于10％，达到最大产气量时的返排率小于10％以及水气比降为1的时间小于50天的页岩气井的产能较好，其产能级别为I级；见气时间为1～2天，30天返排率为10％～15％，达到最大产气量时的返排率为10％～20％以及水气比降为1的时间为50～100天的页岩气井产能一般，其产能级别为II级；见气时间大于2天，30天返排率大于15％，达到最大产气量时的返排率大于20％以及水气比降为1的时间大于100天的页岩气井评产能较差，其产能级别为III级，从而将产能级别与返排关键特征参数的参数值范围，作为宁201井区的产能评价模型，用于对宁201井区内页岩气的产能进行预测。
表3
基于上述产能预测模型，可以根据宁201井区内生产井的早期排液测试数据，对其产能进行先行预测，从而解决了页岩气井生产初期产量数据不稳定、井底压力不稳定且监测困难、产能较难有效预测、预测效果误差大的问题，另外，由于基于理论和实际生产测试规律进行预测，因而预测结果可靠，效果显著。
本发明实施例提供的对页岩气井产能进行预测过程，总结起来包括以下步骤：
1、获取页岩气井的气井返排数据、气井生产数据、气井压裂规模数据等基础数据；
2、对生产井进行地质和工程完善性筛选；
3、对井区关键生产指标进行分类评价，即确定井区内生产井的产能级别；
4、确定区域内页岩气井气水两相流动特征；
5、确定返排关键特征参数和产能评价指标(产能级别)；
6、基于返排关键特征参数和产能评价指标，建立页岩气压裂返排效果评价体系，即产能预测模型。
本发明实施例提供的方法，根据页岩气井返排过程中的数据和页岩气井的气水两相流动模型，确定出与页岩气井产能相关的返排关键特征，并建立产能预测模型，进而基于产能预测模型对目标井区内的页岩气井的产能进行预测，从而提供了一种对页岩气井产能进行预测的方法。
另外，本发明实施例所确定的产能预测模型，可以在页岩气井早期排液测试阶段对页岩气井早中期的产能进行初步预测，从而及时调整优化页岩气田整体开发方案。
另外，本发明实施例基于页岩气井气水两相流动规律和早期排液测试数据，进过分析和推导，将页岩气井返排关键特征参数与产能分级关联起来，获取不同产能级别对应的返排关键特征参数的参数范围，使得对页岩气井产量变化规律的研究更加多样化和简便化，且较好的利用了气井生产测试初期有限的生产资料，为早期页岩气井生产效果预测方法提供了重要的补充，也提供了先期的理论与方法支持。
参见图9，本发明实施例提供了一种对页岩气井产能进行预测的装置，该装置包括：
获取模块901，用于获取目标井区内每口建模气井的产能预测指标数据；
获取模块901，用于获取建模气井的气水两相流动模型；
确定模块902，用于根据建模气井的气水两相流动模型，确定敏感参数，敏感参数为影响目标井区内每口建模气井气水两相流动的参数；
确定模块902，用于根据每口建模气井的产能预测指标数据和敏感参数，确定返排关键特征参数，返排关键特征参数为与每口建模气井的产能相关的参数；
构建模块903，用于根据每口建模气井的产能预测指标数据和返排关键特征参数，构建产能预测模型；
预测模块904，用于基于产能预测模型，对目标井区内每口页岩气井的产能进行预测。
在本发明的另一个实施例中，获取模块901，用于获取目标井区内每口建模气井在压裂返排过程中的基础数据，基础数据包括气井返排数据、气井生产数据及气井压裂规模数据；根据每口建模气井的气井返排数据、气井生产数据及气井压裂规模数据，获取目标井区内每口建模气井的产能预测指标数据。
在本发明的另一个实施例中，获取模块901，用于获取目标井区的页岩气压裂液返排气水两相拟压力函数；获取目标井区的页岩气解吸气扩散函数；根据页岩气压裂液返排气水两相拟压力函数和页岩气解吸气扩散函数，确定建模气井的气水两相流动模型。
在本发明的另一个实施例中，确定模块，用于根据建模气井的气水两相流动模型，确定页岩气压裂建模气井气水两相流动产能递减解函数；通过对页岩气压裂建模气井气水两相流动产能递减解函数进行数值反演，得到敏感参数。
在本发明的另一个实施例中，产能预测指标数据包括产量和返排关键特征参数的参数值；
构建模块，用于根据每口建模气井的产量，确定每口建模气井的产能级别；根据每口建模气井的产能级别和每口建模气井的返排关键特征参数的参数值，确定不同产能级别下每种返排关键特征参数的参数值范围；将返排关键特征参数及不同产能级别下每种返排关键特征参数的参数值范围，作为产能预测模型。
综上所述，本发明实施例提供的装置，根据页岩气井返排过程中的数据和页岩气井的气水两相流动模型，确定出与页岩气井产能相关的返排关键特征，并建立产能预测模型，进而基于产能预测模型对目标井区内的页岩气井的产能进行预测，从而提供了一种对页岩气井产能进行预测的方法。
需要说明的是：上述实施例提供的对页岩气井产能进行预测的装置在对页岩气产能进行预测时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将对页岩气井产能进行预测的装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的对页岩气井产能进行预测的装置与对页岩气井产能进行预测的方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，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 (10)
1.一种对页岩气井产能进行预测的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标井区内每口建模气井的产能预测指标数据，并获取建模气井的气水两相流动模型；
根据所述建模气井的气水两相流动模型，确定敏感参数，所述敏感参数为影响所述目标井区内每口建模气井气水两相流动的参数；
根据每口建模气井的产能预测指标数据和所述敏感参数，确定返排关键特征参数，所述返排关键特征参数为与每口建模气井的产能相关的参数；
根据每口建模气井的产能预测指标数据和所述返排关键特征参数，构建产能预测模型；
基于所述产能预测模型，对所述目标井区内每口页岩气井的产能进行预测。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标井区内每口建模气井的产能预测指标数据，包括：
获取所述目标井区内每口建模气井在压裂返排过程中的基础数据，所述基础数据包括气井返排数据、气井生产数据及气井压裂规模数据；
根据每口建模气井的气井返排数据、气井生产数据及气井压裂规模数据，获取所述目标井区内每口建模气井的产能预测指标数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取建模气井的气水两相流动模型，包括：
获取所述目标井区的页岩气压裂液返排气水两相拟压力函数；
获取所述目标井区的页岩气解吸气扩散函数；
根据所述页岩气压裂液返排气水两相拟压力函数和所述页岩气解吸气扩散函数，确定所述建模气井的气水两相流动模型。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述建模气井的气水两相流动模型，确定敏感参数，包括：
根据所述建模气井的气水两相流动模型，确定页岩气压裂建模气井气水两相流动产能递减解函数；
通过对所述页岩气压裂建模气井气水两相流动产能递减解函数进行数值反演，得到所述敏感参数。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述产能预测指标数据包括产量和所述返排关键特征参数的参数值；
所述根据每口建模气井的产能预测指标数据和所述返排关键特征参数，构建产能预测模型，包括：
根据每口建模气井的产量，确定每口建模气井的产能级别；
根据每口建模气井的产能级别和每口建模气井的所述返排关键特征参数的参数值，确定不同产能级别下每种返排关键特征参数的参数值范围；
将所述返排关键特征参数及不同产能级别下每种返排关键特征参数的参数值范围，作为所述产能预测模型。
6.一种对页岩气井产能进行预测的装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取目标井区内每口建模气井的产能预测指标数据；
所述获取模块，用于获取建模气井的气水两相流动模型；
确定模块，用于根据所述建模气井的气水两相流动模型，确定敏感参数，所述敏感参数为影响所述目标井区内每口建模气井气水两相流动的参数；
所述确定模块，用于根据每口建模气井的产能预测指标数据和所述敏感参数，确定返排关键特征参数，所述返排关键特征参数为与每口建模气井的产能相关的参数；
构建模块，用于根据每口建模气井的产能预测指标数据和所述返排关键特征参数，构建产能预测模型；
预测模块，用于基于所述产能预测模型，对所述目标井区内每口页岩气井的产能进行预测。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取模块，用于获取所述目标井区内每口建模气井在压裂返排过程中的基础数据，所述基础数据包括气井返排数据、气井生产数据及气井压裂规模数据；根据每口建模气井的气井返排数据、气井生产数据及气井压裂规模数据，获取所述目标井区内每口建模气井的产能预测指标数据。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取模块，用于获取所述目标井区的页岩气压裂液返排气水两相拟压力函数；获取所述目标井区的页岩气解吸气扩散函数；根据所述页岩气压裂液返排气水两相拟压力函数和所述页岩气解吸气扩散函数，确定所述建模气井的气水两相流动模型。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述确定模块，用于根据所述建模气井的气水两相流动模型，确定页岩气压裂建模气井气水两相流动产能递减解函数；通过对所述页岩气压裂建模气井气水两相流动产能递减解函数进行数值反演，得到所述敏感参数。
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述产能预测指标数据包括产量和所述返排关键特征参数的参数值；
所述构建模块，用于根据每口建模气井的产量，确定每口建模气井的产能级别；根据每口建模气井的产能级别和每口建模气井的所述返排关键特征参数的参数值，确定不同产能级别下每种返排关键特征参数的参数值范围；将所述返排关键特征参数及不同产能级别下每种返排关键特征参数的参数值范围，作为所述产能预测模型。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190528 |
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