CN111425192A - 一种薄层低渗透油田难压储层识别方法 - Google Patents

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CN111425192A CN202010253222.XA CN202010253222A CN111425192A CN 111425192 A CN111425192 A CN 111425192A CN 202010253222 A CN202010253222 A CN 202010253222A CN 111425192 A CN111425192 A CN 111425192A
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张传绪
杨春宇
孙成岩
苗国晶
王殿庆
马开春
庄德宝
高艳秋
王忠凯
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    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E21—EARTH DRILLING; MINING
    • E21B—EARTH DRILLING, e.g. DEEP DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
    • E21B49/00—Testing the nature of borehole walls; Formation testing; Methods or apparatus for obtaining samples of soil or well fluids, specially adapted to earth drilling or wells
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    • E21B43/00—Methods or apparatus for obtaining oil, gas, water, soluble or meltable materials or a slurry of minerals from wells
    • E21B43/25—Methods for stimulating production
    • E21B43/26—Methods for stimulating production by forming crevices or fractures

Abstract

本发明涉及采油工程技术领域，特别涉及一种薄层低渗透油田难压储层识别方法。该方法包括从预设的第一参数集合中筛选出第二参数集合；采集实际现场开发层中第二参数集合所对应的数值，利用第二参数集合所对应的数值计算难压储层综合评价系数；将难压储层综合评价系数与评定阈值进行比较，根据比较结果识别现场开发层是否为难压储层。本发明提供的识别方法对待开发的新区块难压层能够进行主动识别并采取措施，提高新井压裂成功率。

Description

一种薄层低渗透油田难压储层识别方法
技术领域
本发明涉及采油工程技术领域，特别涉及一种薄层低渗透油田难压储层识别方法。
背景技术
目前，大庆外围油田将砂岩厚度<1.0m和有效厚度<0.5m的油层界定为难压储层，按照大庆油田相关规定压前进行挤酸处理。2016年A油田等区块直井、定向井188个压裂层段，由于新开发区块储层物性差，难压层段达35个，比例达18.6％。其中有8个层段加酸处理、多次憋放施工仍未压开弃压，压开成功率77.1％，导致新井压裂成功率较低。
发明内容
(一)要解决的技术问题
本发明提供了一种薄层低渗透油田难压储层识别方法，以克服现有技术中的新井压裂成功率较低的缺陷。
(二)技术方案
为解决上述问题，本发明提供一种薄层低渗透油田难压储层识别方法，包括：
从预设的第一参数集合中筛选出第二参数集合；
采集实际现场开发层中第二参数集合所对应的数值，利用第二参数集合所对应的数值计算难压储层综合评价系数；
将难压储层综合评价系数与评定阈值进行比较，根据比较结果识别现场开发层是否为难压储层。
优选的，所述第一参数集合包括表征储层厚度、岩性和孔眼特征；其中，所述表征储层厚度包括砂岩厚度、有效厚度；岩性包括自然电位、自然伽马、声波时差、密度、微电位、微梯度；所述孔眼特征包括最大井斜、有效孔眼数；
第二参数集合包括：自然伽马、声波时差、密度、自然电位和砂岩厚度。
优选的，难压储层综合评价系数的计算公式为：
η＝a1·x/xmax+a2·y/ymax+a3·z/zmax+a4·m/mmax
其中：η为难压储层综合评价系数，无量纲；a1、a2、a3、a4为权重系数；X、Y、Z、M分别为自然伽马、声波时差、密度、自然电位四个参数与砂岩厚度比值；
Xmax、Ymax、Zmax、Mmax为自然伽马、声波时差、密度、自然电位四个参数与砂岩厚度比值最大值。
优选的，从预设的第一参数集合中筛选出第二参数集合具体包括：从预设的第一参数集合中筛选出有效厚度、自然电位、自然伽马、声波时差、密度、微电位、微梯度、最大井斜；
对上述8个参数进行关联度量化分析得到第二参数集合，具体包括：
第一步：确定母序列和子序列；
Y0＝{Y0(k)}，Xi＝{Xi(k)}k＝1，2，Λ，n；i＝1，2，Λ，m
母序列为单层段破裂压力Y0＝(40，48，……)，子序列分别为有效厚度X1＝(0.3，1.7，…)、最大井斜X2＝(…)、……密度X8＝
(…)组成矩阵，Λ表示省略号；
第二步：变量进行无量纲化；
Xi(k)为母序列或子序列值；Xi(l)为母序列或子序列平均值；
Figure BDA0002436254330000021
为无量纲值，组成新矩阵；
第三步：计算关联系数；
Figure BDA0002436254330000022
ξi(k)关联系数是指第k个指标子序列与母序列的相对差值，其中ρ称为分辨系数，ρ∈(0，1)，常取0.5；
第四步：计算关联度；
Figure BDA0002436254330000023
ri为关联度，将各个分散关联系数集中为一个值，即求其平均值，
作为子序列与母序列关联程度的数量表示。
(三)有益效果
本发明提供的薄层低渗透油田难压储层识别方法，对待开发的新区块难压层情况，进行主动识别并采取措施，提高新井压裂成功率。
附图说明
图1是本发明实施例薄层低渗透油田难压储层识别方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明：
如图1所示，薄层低渗透油田难压储层识别方法，包括：
步骤S1、从预设的第一参数集合中筛选出第二参数集合；
其中，步骤S1中所述第一参数集合包括表征储层厚度、岩性和孔眼特征；其中，所述表征储层厚度包括砂岩厚度、有效厚度；岩性包括自然电位、自然伽马、声波时差、密度、微电位、微梯度；所述孔眼特征包括最大井斜、有效孔眼数；
第二参数集合包括：自然伽马、声波时差、密度、自然电位和砂岩厚度。
具体的，从预设的第一参数集合中筛选出第二参数集合具体包括：其中第一参数集合中的砂岩厚度与射孔孔数相关，砂岩厚，孔数多，压裂时吸液大，易压裂；而砂岩薄，孔数少，压裂时吸液少，压裂难度大，因此砂岩厚度是影响破裂压力的主要参数。由于射孔层段最大井斜均为15°以下，按照余弦cos公式接近1，有效孔眼数与砂岩射孔数几乎一致，因此，将两个参数按一个参数统计，排除有效孔眼数影响。
从预设的第一参数集合中筛选出有效厚度、自然电位、自然伽马、声波时差、密度、微电位、微梯度、最大井斜；
应用灰色关联分析法，计算A油田19口井53个层有效厚度、自然电位、自然伽马、声波时差、密度、微电位、微梯度、最大井斜共8个参数对破裂压力影响程度。具体包括：
步骤S11、确定母序列和子序列；
Y0＝{Y0(k)}，Xi＝{Xi(k)}k＝1，2，Λ，n；i＝1，2，Λ，m
母序列为单层段破裂压力Y0＝(40，48，……)，子序列分别为有效厚度X1＝(0.3，1.7，…)、最大井斜X2＝(…)、……密度X8＝(…)组成矩阵，Λ表示省略号；
步骤S12、变量进行无量纲化；
Xi(k)为母序列或子序列值；Xi(l)为母序列或子序列平均值；
Figure BDA0002436254330000041
为无量纲值，组成新矩阵；
第三步：计算关联系数；
Figure BDA0002436254330000042
ξi(k)关联系数是指第k个指标子序列与母序列的相对差值，其中ρ称为分辨系数，ρ∈(0，1)，常取0.5；
第四步：计算关联度；
Figure BDA0002436254330000043
ri为关联度，将各个分散关联系数集中为一个值，即求其平均值，作为子序列与母序列关联程度的数量表示。
表1破裂压力影响参数灰色关联分析计算结果
影响因素 自然伽马 声波时差 密度 自然电位 微梯度 微电位 最大井斜 有效厚度
关联度 0.8740 0.8706 0.8633 0.8590 0.7841 0.7777 0.7774 0.7174
从计算结果看，自然伽马、声波时差、密度、自然电位与破裂压力关联度高，是砂岩厚度外影响破裂压力的主要参数。
步骤S2、采集实际现场开发层中第二参数集合所对应的数值，利用第二参数集合所对应的数值计算难压储层综合评价系数；
其中，难压储层综合评价系数的计算公式为：
η＝a1·x/xmax+a2·y/ymax+a3·z/zmax+a4·m/mmax
其中：η为难压储层综合评价系数，无量纲；a1、a2、a3、a4为权重系数；X、Y、Z、M分别为自然伽马、声波时差、密度、自然电位四个参数与砂岩厚度比值；
Xmax、Ymax、Zmax、Mmax为自然伽马、声波时差、密度、自然电位四个参数与砂岩厚度比值最大值。
步骤S3、将难压储层综合评价系数与评定阈值进行比较，根据比较结果识别现场开发层是否为难压储层。在实际实施中，该综合评价系统可定为0.6。
表2难压储层综合评价系数
Figure BDA0002436254330000051
从A油田计算结果看，综合评价系数大于0.6共7段，其中5段未压开，占71.4％，将系数大于0.6作为难压储层判断标准。
2017年对与A油田开发层系相同、储层物性相近的B区块43口井148个小层进行识别，共识别出难压层36个，对于识别出的难压层，对比不同射孔工艺穿深，优选穿透能力强的YD-102枪，穿深提高52％，同时采用复合射孔与压前挤酸组合工艺，改善孔眼吸液能力、降低破裂压力，提高压裂成功率。目前已压裂35个，压开31个，成功率88.6％。
以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (4)

1.一种薄层低渗透油田难压储层识别方法，其特征在于，包括：
从预设的第一参数集合中筛选出第二参数集合；
采集实际现场开发层中第二参数集合所对应的数值，利用第二参数集合所对应的数值计算难压储层综合评价系数；
将难压储层综合评价系数与评定阈值进行比较，根据比较结果识别现场开发层是否为难压储层。
2.如权利要求1所述的薄层低渗透油田难压储层识别方法，其特征在于，所述第一参数集合包括表征储层厚度、岩性和孔眼特征；其中，所述表征储层厚度包括砂岩厚度、有效厚度；岩性包括自然电位、自然伽马、声波时差、密度、微电位、微梯度；所述孔眼特征包括最大井斜、有效孔眼数；
第二参数集合包括：自然伽马、声波时差、密度、自然电位和砂岩厚度。
3.如权利要求1所述的薄层低渗透油田难压储层识别方法，其特征在于，其中，难压储层综合评价系数的计算公式为：
η＝a1·x/xmax+a2·y/ymax+a3·z/zmax+a4·m/mmax
其中：η为难压储层综合评价系数，无量纲；a1、a2、a3、a4为权重系数；X、Y、Z、M分别为自然伽马、声波时差、密度、自然电位四个参数与砂岩厚度比值；
Xmax、Ymax、Zmax、Mmax为自然伽马、声波时差、密度、自然电位四个参数与砂岩厚度比值最大值。
4.如权利要求2所述的薄层低渗透油田难压储层识别方法，其特征在于，从预设的第一参数集合中筛选出第二参数集合具体包括：从预设的第一参数集合中筛选出有效厚度、自然电位、自然伽马、声波时差、密度、微电位、微梯度、最大井斜；
对上述8个参数进行关联度量化分析得到第二参数集合，具体包括：
第一步：确定母序列和子序列；
Y0＝{Y0(k)}，Xi＝{Xi(k)}k＝1，2，Λ，n；i＝1，2，Λ，m
母序列为单层段破裂压力Y0＝(40，48，……)，子序列分别为有效厚度X1＝(0.3，1.7，…)、最大井斜X2＝(…)、……密度X8＝(…)组成矩阵，Λ表示省略号；
第二步：变量进行无量纲化；
Xi(k)为母序列或子序列值；Xi(l)为母序列或子序列平均值；
Figure FDA0002436254320000021
为无量纲值，组成新矩阵；
第三步：计算关联系数；
Figure FDA0002436254320000022
ξi(k)关联系数是指第k个指标子序列与母序列的相对差值，其中ρ称为分辨系数，ρ∈(0，1)，常取0.5；
第四步：计算关联度；
Figure FDA0002436254320000023
ri为关联度，将各个分散关联系数集中为一个值，即求其平均值，作为子序列与母序列关联程度的数量表示。
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