CN111208051A - 复杂机理协同影响下页岩储层渗透率动态预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开复杂机理协同影响下页岩储层渗透率动态预测方法，将页岩储层孔隙截面为非圆形孔隙校正为圆形孔隙；利用孔隙等效直径将孔隙尺寸演化进行定量表征；基于分形粗化理论确定孔隙尺寸分形因子；根据孔隙尺寸分形因子，计算毛管长度以及预设范围的孔隙数，利用实时孔隙等效半径和预设范围的孔隙数计算多孔介质截面积以及计算毛管束体积流量，利用毛管长度、毛管束体积流量和多孔介质截面积计算不同截面孔隙的页岩表观渗透率，根据不同截面孔隙占比以及不同截面孔隙表观渗透率计算得到页岩表观渗透率。本发明能够定量表征页岩储层因复杂多尺度孔隙、储集方式、应力敏感等特性对渗流的影响，实现页岩储层渗透率的有效动态预测。

Description

复杂机理协同影响下页岩储层渗透率动态预测方法

技术领域

本发明所属技术领域为非常规油气开发中页岩储层渗透率的理论计算领域，具体涉及复杂机理协同影响下页岩储层渗透率动态预测方法。

背景技术

随着油气资源需求的不断攀升及常规油气资源勘探开发难度的不断加大，非常规油气资源勘探开发已成为世界油气工业发展的必然趋势、必由之路和必然选择。其中页岩气作为一种新型的非常规天然气资源，以其分布范围广、资源量大等特点正日益受到关注和重视。与常规气藏相比，页岩气藏有着截然不同的孔隙结构、储集方式等特征，有效定量表征其储层相关特性，并准确预测储层渗透率，有助于合理配产及制定开发方案，有效推进页岩气高效大规模开发。

目前针对页岩储层渗透率的理论计算方法主要存在如下问题：1、过于简化孔隙几何形态，一般假设孔隙截面为圆形截面；2、考虑滑脱边界及Knudsen扩散机理构建的单根毛管传质模型，在粗化至岩芯尺度的过程中过于简化孔隙结构的复杂性及非连续性，一般假设每根毛管几何尺寸及形态一样，通过常规毛管束模型进行粗化；3、在泄压动态开发过程中，未有效考虑页岩储层特性引起的孔隙尺寸演化造成的渗流通道的实时改变。因此综合考虑页岩储层孔隙截面几何形态多样性、微纳米跨尺度孔隙结构、吸附气与自由气共存及应力敏感等特性对渗流的影响，建立页岩储层渗透率模型，对页岩气藏高效大规模开发至关重要。

发明内容

为解决现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供复杂机理协同影响下页岩储层渗透率动态预测方法，本发明能够定量表征页岩储层因复杂多尺度孔隙、储集方式、应力敏感等特性对渗流的影响，实现了页岩储层渗透率的有效动态预测。

本发明采用的技术方案如下：

复杂机理协同影响下页岩储层渗透率动态预测方法，包括如下步骤：

S1，针对页岩储层孔隙截面几何形态多样性进行归一化校正，将页岩储层孔隙截面为非圆形孔隙校正为圆形孔隙，得到孔隙等效直径；

S2，针对页岩气藏泄压动态开发过程中的孔隙尺寸演化，利用孔隙等效直径将孔隙尺寸演化进行定量表征，得到实时孔隙等效半径；

S3，基于分形粗化理论确定孔隙尺寸分形因子；根据孔隙尺寸分形因子，计算毛管长度以及预设范围的孔隙数，利用实时孔隙等效半径和预设范围的孔隙数计算多孔介质截面积以及计算毛管束体积流量，利用毛管长度、毛管束体积流量和多孔介质截面积计算不同截面孔隙的页岩表观渗透率，根据不同截面孔隙占比以及不同截面孔隙表观渗透率计算得到页岩表观渗透率，实现对复杂机理协同影响下页岩储层渗透率动态的预测。

优选的，S1中，通过校正因子γ将截面为非圆形的孔隙校正为圆形孔隙，校正后的孔隙等效直径D_equ为：

D_equ＝γD

上式中：

γ为校正因子，孔隙截面为圆形时γ＝1，孔隙截面为正方形时γ＝1.094，孔隙截面为等边三角形时γ＝1.186；

D为孔隙特征长度，单位为m。

优选的，S2中，实时孔隙等效半径r_p为：

r_p＝r_in+dr_dis+dr_pm-r_a＝f(γD,p_p)

其中，dr_dis为基质收缩引起的孔隙半径变化；dr_pm为应力敏感引起的孔隙半径变化；r_a为吸附层厚度。

优选的，由于气体解吸导致基质收缩，孔隙半径增大，基质收缩引起的孔隙半径变化dr_dis为：

其中，r_in为初始孔隙等效半径(D_equ/2)；Φ_int为初始孔隙度；ε_L为Langmuir应变；P_L为Langmuir压力；P_in为初始孔隙压力；P_p为实时孔隙压力。

优选的，由于应力敏感导致孔隙半径变小，应力敏感引起的孔隙半径变化dr_pm为：

其中，α_f为页岩孔隙的Biot系数；α_m为页岩基质的Biot系数；K_n为页岩孔隙平均方向刚度；E_m为页岩基质杨氏模量；s为页岩基质特征长度；P_in为初始孔隙压力；P_p为实时孔隙压力。

优选的，由于吸附层气体解吸导致吸附层厚度变小，有效孔隙半径变大，吸附层厚度r_a为：

r_a＝p_pd_m/(p_L+p_p)

其中，d_m为气体分子直径；P_L为Langmuir压力；P_p为实时孔隙压力。

优选的，S3中，基于分形粗化理论，孔隙尺寸大于或等于D的累积孔隙数N为：

其中：D_min为孔隙特征长度下限；D_max为孔隙特征长度上限；D_f为孔隙尺寸分形因子，

D_f为：

基于分形理论，计算在[D,D+dD]之间的孔隙数-dN：

毛管长度L₀为：

优选的，S3中，多孔介质截面积A_i为：

毛管束体积流量Q_i为：

其中，Φ_int为初始孔隙度；D_min为孔隙特征长度下限；D_max为孔隙特征长度上限，r_p为实时孔隙等效半径；-dN为预设范围的孔隙数；i代表不同截面孔隙的种类，即当孔隙截面为圆形、正方形或等边三角形时各自应一个i；

q(r_p)为单根毛管体积流量：

其中，μ为气体粘度；M为毛管中流体的分子量；ρ_avg为气体平均密度；P_avg毛管中的平均压力；R为气体常数；α为切向动量调节系数；T为温度；Δp为毛管两端的压差。

S3中，不同截面孔隙的页岩表观渗透率

为：

其中，μ为气体粘度；L₀为毛管长度；Q_i为毛管束体积流量；A_i为多孔介质截面积；Δp为毛管两端的压差；i代表不同截面孔隙的种类，即当孔隙截面为圆形、正方形或等边三角形时各自应一个i。

优选的，S3中，页岩表观渗透率K_a为：

其中，ω_i为不同截面孔隙占比，i代表不同截面孔隙的种类，即当孔隙截面为圆形、正方形或等边三角形时各自应一个i；K为不同截面孔隙的种类数，当只有圆形截面的孔隙、正方形截面的孔隙或等边三角形截面的孔隙时K为1，当有圆形截面的孔隙、正方形截面的孔隙和等边三角形截面的孔隙中的任意两种时K为2，当同时具有圆形截面的孔隙、正方形截面的孔隙和等边三角形截面的空隙时K为3。

本发明具有如下有益效果：

本发明复杂机理协同影响下页岩储层渗透率动态预测方法的特点主要包括如下三方面：1、考虑页岩储层孔隙截面几何形态的多样性；2、考虑页岩储层跨尺度孔隙结构特征，基于分形理论将微尺度非均质性融入模型粗化过程；3、综合考虑页岩储层泄压动态开发过程中，孔隙尺寸演化造成的渗流通道的实时改变。本发明客观还原页岩储层特征，建立的渗透率模型不仅是孔隙几何形态、尺寸的函数，同时也是压力的函数，有效弥补现有理论计算方法的不足，提高了页岩储层渗透率预测的准确性，利于掌握页岩气藏动态开发规律，为页岩气藏高效开发提供理论依据。

具体实施方式

下面结合实施例来对本发明做进一步的说明。

目前针对页岩储层渗透率的理论计算方法主要存在如下问题：1、过于简化孔隙几何形态，一般假设孔隙截面为圆形；2、考虑滑脱边界及Knudsen扩散机理构建的单根毛管传质模型，在粗化至岩芯尺度的过程中过于简化孔隙结构的复杂性及非连续性，一般假设每根毛管几何尺寸及形态一样，通过常规毛管束模型进行粗化；3、在泄压动态开发过程中，未有效考虑页岩储层特性引起的孔隙尺寸演化造成的渗流通道的实时改变。由于目前计算方法或简化孔隙结构特征或未考虑孔隙尺寸的演化，未能真实客观还原页岩储层特征，从而在一定程度上造成粗化后的渗透率理论值与实测数据的偏差，增加了产能预测的误差。

本发明所述计算方法主要包括三部分：1、针对页岩储层孔隙截面几何形态多样性进行归一化校正，提出校正因子，将截面为非圆形孔隙校正为圆形孔隙；2、针对页岩气藏泄压动态开发过程中，孔隙尺寸演化进行定量表征；3、针对页岩储层多尺度孔隙特征，在单根毛管传质模型粗化至岩芯尺度过程中，结合分形理论考虑页岩储层孔隙尺度的非均质性，将PSD数据融入模型粗化过程中。最后将不同几何截面孔隙占比的权重乘以该类孔隙计算出的渗透率进行求和，最终得到页岩样品的渗透率理论计算值。具体计算流程如下：

(1)通过校正因子γ将截面为非圆形的孔隙校正为圆形孔隙：

D_equ＝γD

上式中：D_equ：孔隙等效直径，单位为m；

γ：校正因子，孔隙截面为圆形时γ＝1，孔隙截面为正方形时γ＝1.094，孔隙截面为等边三角形时γ＝1.186；

D：孔隙特征长度，单位为m；

(2)针对页岩储层泄压动态开发过程中，孔隙尺寸演化，提出如下计算方法：

由于气体解吸导致基质收缩，孔隙半径增大：

上式中：dr_dis：基质收缩引起的孔隙半径变化，单位为m；

r_in：初始孔隙等效半径(D_equ/2)，单位为m；

Φ_int：初始孔隙度；

ε_L：Langmuir应变；

P_L：Langmuir压力，单位为Pa；

P_in：初始孔隙压力，单位为Pa；

P_p：实时孔隙压力，单位为Pa；

由于应力敏感导致孔隙半径变小：

上式中：dr_pm：应力敏感引起的孔隙半径变化，单位为m；

α_f：页岩孔隙的Biot系数；

α_m：页岩基质的Biot系数；

K_n：页岩孔隙平均方向刚度，单位为Pa/m；

E_m：页岩基质杨氏模量，单位为Pa；

s：页岩基质特征长度，单位为m；

P_in：初始孔隙压力，单位为Pa；

P_p：实时孔隙压力，单位为Pa；

由于吸附层气体解吸导致吸附层厚度变小，有效孔隙半径变大：

r_a＝p_pd_m/(p_L+p_p)

上式中：r_a：吸附层厚度，单位为m；

d_m：气体分子直径，单位为m；

P_L：Langmuir压力，单位为Pa；

P_p：实时孔隙压力，单位为Pa；

三重机理协同作用下实时孔隙等效半径为：

r_p＝r_in+dr_dis+dr_pm-r_a＝f(γD,p_p)

上式中：r_p：实时孔隙等效半径，单位为m；

基于以上计算，实时孔隙等效半径为孔隙截面几何形态、孔隙尺寸及孔隙压力的函数。(3)针对其多尺度孔隙结构，提出如下粗化计算流程：

基于分形粗化理论，孔隙尺寸大于或等于D的累积孔隙数N：

上式中：N：累积孔隙数目；

D_min：孔隙特征长度下限，单位为m；

D_max：孔隙特征长度上限，单位为m；

D_f为孔隙尺寸分形因子，通过下式进行计算：

基于分形理论，计算在[D,D+dD]之间的孔隙数-dN：

毛管长度：

多孔介质截面积：

毛管束体积流量Q_i：

上式中：q(r_p)：单根毛管体积流量，单位为m³/s；

μ：气体粘度，pa.s；

M：毛管中流体的分子量；

ρ_avg：气体平均密度，单位为kg/m；

P_avg：毛管中的平均压力；

R：气体常数；

α：切向动量调节系数；

T：温度，单位为K；

Δp：毛管两端的压差；

页岩表观渗透率

(不同截面孔隙)：

页岩表观渗透率K_a：

上式中：ω_i：不同截面孔隙占比，可通过页岩薄片扫描电镜图片进行统计得到；

不同截面孔隙表观渗透率，单位为m²；

即不同几何截面孔隙占比的权重乘以该类孔隙计算出的渗透率进行求和，最终得到页岩样品的渗透率理论计算值。

本发明针对目前页岩渗透率理论计算方法的局限性，考虑页岩储层泄压动态开发过程中，因吸附气解吸造成的孔隙壁面吸附层厚度变化及页岩基质收缩协同影响下的渗流通道的改变，同时耦合储层应力敏感造成的孔隙渗流通道的改变，综合考虑以上三重机理协同作用下的孔隙尺寸动态演化并结合页岩岩芯静态参数(孔隙尺寸分布及孔隙截面几何形态)，基于分形理论最终求得页岩渗透率。本发明的模型不仅是孔隙截面几何形态、孔隙尺寸的函数，同时亦是孔隙压力的函数，有效克服常规理论计算方法的不足，降低产能预测的不确定性。本发明的模型综合考虑页岩储层特性，并结合相关学科最新技术手段，建立页岩储层渗透率动态预测模型及相关定量表征技术。

Claims (10)

1.复杂机理协同影响下页岩储层渗透率动态预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1，针对页岩储层孔隙截面几何形态多样性进行归一化校正，将页岩储层孔隙截面为非圆形孔隙校正为圆形孔隙，得到孔隙等效直径；

S2，针对页岩气藏泄压动态开发过程中的孔隙尺寸演化，利用孔隙等效直径将孔隙尺寸演化进行定量表征，得到实时孔隙等效半径；

S3，基于分形粗化理论确定孔隙尺寸分形因子；根据孔隙尺寸分形因子，计算毛管长度以及预设范围的孔隙数，利用实时孔隙等效半径和预设范围的孔隙数计算多孔介质截面积以及计算毛管束体积流量，利用毛管长度、毛管束体积流量和多孔介质截面积计算不同截面孔隙的页岩表观渗透率，根据不同截面孔隙占比以及不同截面孔隙表观渗透率计算得到页岩表观渗透率，实现对复杂机理协同影响下页岩储层渗透率动态的预测。

2.根据权利要求1所述的复杂机理协同影响下页岩储层渗透率动态预测方法，其特征在于，S1中，通过校正因子γ将截面为非圆形的孔隙校正为圆形孔隙，校正后的孔隙等效直径D_equ为：

D_equ＝γD

上式中：

γ为校正因子，孔隙截面为圆形时γ＝1，孔隙截面为正方形时γ＝1.094，孔隙截面为等边三角形时γ＝1.186；

D为孔隙特征长度。

3.根据权利要求1所述的复杂机理协同影响下页岩储层渗透率动态预测方法，其特征在于，S2中，实时孔隙等效半径r_p为：

r_p＝r_in+dr_dis+dr_pm-r_a＝f(γD,p_p)

其中，dr_dis为基质收缩引起的孔隙半径变化；dr_pm为应力敏感引起的孔隙半径变化；r_a为吸附层厚度。

4.根据权利要求3所述的复杂机理协同影响下页岩储层渗透率动态预测方法，其特征在于：

基质收缩引起的孔隙半径变化dr_dis为：

其中，r_in为初始孔隙等效半径(D_equ/2)；Φ_int为初始孔隙度；ε_L为Langmuir应变；P_L为Langmuir压力；P_in为初始孔隙压力；P_p为实时孔隙压力。

5.根据权利要求3所述的复杂机理协同影响下页岩储层渗透率动态预测方法，其特征在于：

应力敏感引起的孔隙半径变化dr_pm为：

其中，α_f为页岩孔隙的Biot系数；α_m为页岩基质的Biot系数；K_n为页岩孔隙平均方向刚度；E_m为页岩基质杨氏模量；s为页岩基质特征长度；P_in为初始孔隙压力；P_p为实时孔隙压力。

6.根据权利要求3所述的复杂机理协同影响下页岩储层渗透率动态预测方法，其特征在于：

吸附层厚度r_a为：

r_a＝p_pd_m/(p_L+p_p)

其中，d_m为气体分子直径；P_L为Langmuir压力；P_p为实时孔隙压力。

7.根据权利要求1所述的复杂机理协同影响下页岩储层渗透率动态预测方法，其特征在于，S3中，基于分形粗化理论，孔隙尺寸大于或等于D的累积孔隙数N为：

其中：D_min为孔隙特征长度下限；D_max为孔隙特征长度上限；D_f为孔隙尺寸分形因子，

D_f为：

基于分形理论，计算在[D,D+dD]之间的孔隙数-dN：

毛管长度L₀为：

8.根据权利要求1所述的复杂机理协同影响下页岩储层渗透率动态预测方法，其特征在于，S3中，多孔介质截面积A_i为：

毛管束体积流量Q_i为：

其中，Φ_int为初始孔隙度；D_min为孔隙特征长度下限；D_max为孔隙特征长度上限，r_p为实时孔隙等效半径；-dN为预设范围的孔隙数；i代表不同截面孔隙的种类；

q(r_p)为单根毛管体积流量：

其中，μ为气体粘度；M为毛管中流体的分子量；ρ_avg为气体平均密度；P_avg毛管中的平均压力；R为气体常数；α为切向动量调节系数；T为温度；Δp为毛管两端的压差。

9.根据权利要求1所述的复杂机理协同影响下页岩储层渗透率动态预测方法，其特征在于，S3中，不同截面孔隙的页岩表观渗透率

为：

其中，μ为气体粘度；L₀为毛管长度；Q_i为毛管束体积流量；A_i为多孔介质截面积；Δp为毛管两端的压差，i代表不同截面孔隙的种类。

10.根据权利要求9所述的复杂机理协同影响下页岩储层渗透率动态预测方法，其特征在于，S3中，页岩表观渗透率K_a为：

其中，ω_i为不同截面孔隙占比，i代表不同截面孔隙的种类；K为不同截面孔隙的种类数。