CN111461458A - 一种sagd在产井对中后期产量剖面的预测方法 - Google Patents

一种sagd在产井对中后期产量剖面的预测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111461458A
CN111461458A CN202010309492.8A CN202010309492A CN111461458A CN 111461458 A CN111461458 A CN 111461458A CN 202010309492 A CN202010309492 A CN 202010309492A CN 111461458 A CN111461458 A CN 111461458A
Authority
CN
China
Prior art keywords
profile
production
oil
well
sagd
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010309492.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111461458B (zh
Inventor
郑强
卢川
田冀
宋来明
刘振坤
张雨晴
甘云雁
郑伟
李南
王帅
许磊
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China National Offshore Oil Corp CNOOC
CNOOC Research Institute Co Ltd
Original Assignee
China National Offshore Oil Corp CNOOC
CNOOC Research Institute Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China National Offshore Oil Corp CNOOC, CNOOC Research Institute Co Ltd filed Critical China National Offshore Oil Corp CNOOC
Priority to CN202010309492.8A priority Critical patent/CN111461458B/zh
Publication of CN111461458A publication Critical patent/CN111461458A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111461458B publication Critical patent/CN111461458B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/04Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/02Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02ATECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A10/00TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE at coastal zones; at river basins
    • Y02A10/40Controlling or monitoring, e.g. of flood or hurricane; Forecasting, e.g. risk assessment or mapping

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Animal Husbandry (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Agronomy & Crop Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Marine Sciences & Fisheries (AREA)
  • Mining & Mineral Resources (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Production Of Liquid Hydrocarbon Mixture For Refining Petroleum (AREA)

Abstract

本发明涉及一种sAGD在产井对中后期产量剖面的预测方法,所述方法包括:将待预测目标油田的平台后期或递减初期井对按照参照油田相同模式井对进入递减时的动用储量采出程度、递减阶段的产油量递减率、瞬时汽油比递增率和瞬时水汽比递增率,预测该目标油田井对的中后期递减阶段产油量剖面、汽油比剖面和水汽比剖面,直至产油量达经济极限;通过所述产油量剖面、汽油比剖面和水汽比剖面计算出目标油田的注汽量剖面和产水量剖面。本发明通过储层流体模式对开发效果进行归类使结果具有很高的可靠性,在产井对中后期产量剖面快速预测成为可能,预测方法具有定量化和操作简单的特点。

Description

一种SAGD在产井对中后期产量剖面的预测方法
技术领域
本发明涉及油砂开发技术领域,具体涉及一种SAGD在产井对中后期产量剖面的预测方法。
背景技术
SAGD(蒸汽辅助重力泄油)技术是油砂开发中应用最为广泛的技术,由于SAGD为双水平井开发,其开发过程受储层和流体分布的影响较大。油砂储层中大多分布夹层和高含水层,不同开发井对之间地质条件往往存在较大差异,从而导致井对之间开发效果也存在较大的差异,如何更精确地预测油砂SAGD产量剖面,一直是油藏工程师努力攻关的方向。
目前最常用的SAGD产量剖面预测方法为油藏数值模拟法,而该方法耗时较长,特别是针对已开发油田,需要进行开发历史拟合,这样所需时间会更长;另外数值模拟方法需要地质模型作为基础数据,而建立地质模型的过程也非常耗时耗力。所以,如何利用较少的资料,更快地预测产量剖面,对油砂SAGD动态分析工作至关重要。
发明内容
有鉴于此,本发明旨在提供一种SAGD在产井对中后期产量剖面的预测方法,以在产井对中后期快速高吸地对产油量、产水量和注汽量剖面进行快速预测。
本发明首先提供一种SAGD在产井对中后期产量剖面的预测方法,所述方法主要包括:
将待预测目标油田的平台后期或递减初期井对按照参照油田相同模式井对进入递减时的动用储量采出程度、递减阶段的产油量递减率、瞬时汽油比递增率和瞬时水汽比递增率,预测该目标油田井对的中后期产油量剖面、汽油比剖面和水汽比剖面,直至产油量达经济极限;
通过所述产油量剖面、汽油比剖面和水汽比剖面计算出目标油田的注汽量剖面和产水量剖面。
上述通过类比的方法,能够快速获得待遇测目标油田井对的产油量、产水量和注汽量剖面参数关系。
根据本发明的一种实施方式,所述方法还包括:
若所述目标油田的井对处于平台期,保持目前产油量预测至动用储量采出程度达该模式井对进入递减时的平均动用储量采出程度,同时保持瞬时汽油比和瞬时水汽比不变直至所处平台期结束。
根据本发明的一种实施方式,所述方法还包括:
判断目标油田井对所处开发阶段,若该目标油田井对动用储量采出程度小于该模式井对进入递减时的平均动用储量采出程度,则所述目标油田井对处于平台期,尚未开始递减;反之,则所述目标油田井对处于递减期。
根据本发明的一种实施方式,在判断目标油田井对所处开发阶段前,还包括:
统计目标油田井对的储层流体模式,并根据产油剖面计算累计产油量,结合动用储量计算其动用储量采出程度。
根据本发明的一种实施方式,所述方法还包括:
获得参照油田不同模式SAGD井对进入递减时的动用储量采出程度、递减阶段的产油量递减率、瞬时汽油比递增率和瞬时水汽比递增率。
根据本发明的一种实施方式,所述参照油田的井对为所述目标油田具有1/3及以上井对进入递减期的井对,若所述目标油田进入递减期的井对不足1/3,则所述参照油田的井对为具有1/3及以上进入递减期的相邻油田或相似油田的井对。
根据本发明的一种实施方式,所述参照油田不同模式SAGD井对进入递减时的动用储量采出程度、递减阶段的产油量递减率、瞬时汽油比递增率和瞬时水汽比递增率为所统计井对的平均值。
根据本发明的一种实施方式,所述的模式为综合考虑储层、隔夹层和流体的分布特征后的分类形式。
本发明所述模式分为A、B和C三种模式,其中A模式为多套好储层的叠合,内部隔夹层和水层不发育,总厚度不大,但连续油层厚度较大,B模式为好储层和差储层的叠合,内部隔夹层和水层较为发育,总厚度较大,但连续油层厚度不大,C模式为多套差储层的叠合,内部隔夹层较发育,总厚度和连续油层厚度均较小。
本发明所述开发阶段是根据SAGD产油剖面划分的油井所处的阶段,分为上升期、平台期和递减期三个阶段;所述平台产量是SAGD井对处于平台期时对应的油井产量,所述动用储量采出程度是SAGD井对当前累计产油量与动用储量之比,所述汽油比是注汽量和产油量之比,所述水汽比是产水量和注汽量之比。
本发明通过利用已开发SAGD井对资料,结合井对储层流体分布特征,预测处于中后期的在产井对的产量剖面,所需资料少且具有代表性,预测速度快,可大大提高工作效率。
附图说明
图1为本发明油砂典型储层流体模式示意图;
图2为本发明油砂SAGD典型井产量剖面示意图;
图3为本发明一实施例A1井对的产油、产水、注汽剖面预测图。
具体实施方式
以下将结合附图对本发明的较佳实施例进行详细说明,以便更清楚理解本发明的目的、特点和优点。应理解的是,附图所示的实施例并不是对本发明范围的限制,而只是为了说明本发明技术方案的实质精神。
本发明主要针对处于平台期的SAGD井对,目的是提供一种SAGD在产井对中后期产油量、产水量和注汽量剖面的快速预测方法,本发明利用SAGD已开发油田已进入递减期的井对数据,确定不同储层流体模式井对各阶段的特征参数,在此基础上,结合目标井对储层流体模式和产量剖面,预测其后续产量剖面,建立了一套操作方便、可靠性强的SAGD在产井对中后期产量剖面快速预测方法。
本发明所述的“储层流体模式”综合考虑储层、隔夹层和流体三者分布特征的一种分类形式,分为A、B和C三种模式。如图1所示,其中A模式为多套好储层的叠合,内部隔夹层和水层不发育,总厚度不大,但连续油层厚度较大,B模式为好储层和差储层的叠合,内部隔夹层和水层较为发育,总厚度较大,但连续油层厚度不大,C模式为多套差储层的叠合,内部隔夹层较发育,总厚度和连续油层厚度均较小。
如图2所示,“开发阶段”指的是根据SAGD产油剖面划分的油井所处的阶段,分为上升期、平台期和递减期三个阶段。其中,“平台产量”指的是SAGD井对处于平台期时对应的油井产量,“动用储量采出程度”指的是SAGD井对当前累计产油量与动用储量之比,“汽油比”指的是注汽量和产油量之比,“水汽比”指的是产水量和注汽量之比。
本发明所提供的SAGD在产井对中后期产量剖面快速预测方法,主要包括如下步骤:
(1)筛选本油田或相似油田进入递减期井对,统计各井对储层流体模式、进入递减时的动用储量采出程度、递减阶段的产油量递减率、瞬时汽油比递增率和瞬时水汽比递增率;
(2)根据(1)中统计结果计算不同储层流体模式SAGD井对的进入递减时的平均动用储量采出程度、递减阶段的平均产油量递减率、平均瞬时汽油比递增率和平均瞬时水汽比递增率;
(3)统计目标井对的储层流体模式,并根据产油剖面计算累计产油量,结合动用储量计算其动用储量采出程度;
(4)根据(3)中统计结果判断目标井对所处开发阶段;
(5)若(4)中结果为平台期,则先预测产油量、产水量和注汽量至平台期末,再预测至递减期末;
(6)若(4)中结果为递减期,则直接预测产油量、产水量和注汽量至递减期末。
当然上述步骤并非都是必要设置,可根据当下所获数据或资料进行应用。
根据本发明的一种实施方式,上述步骤又可详述为如下:
(1)若目标油田具有1/3及以上井对进入递减期,则统计该油田进入递减期的井对的储层流体模式、进入递减时的动用储量采出程度、递减阶段的产油量递减率、瞬时汽油比递增率和瞬时水汽比递增率;若目标油田进入递减期井对不足1/3,则统计满足条件的相邻油田或相似油田的进入递减期的井对的储层流体模式、进入递减时的动用储量采出程度、递减阶段的产油量递减率、瞬时汽油比递增率和瞬时水汽比递增率。
(2)汇总统计数据,并对相同模式井对参数进行平均,得到不同模式SAGD井对的进入递减时的动用储量采出程度、递减阶段的产油量递减率、瞬时汽油比递增率和瞬时水汽比递增率。
(3)统计目标井对的储层流体模式,并根据产油剖面计算累计产油量,结合动用储量计算其动用储量采出程度。
(4)判断目标井对所处开发阶段,若目标井对动用储量采出程度小于该模式井对进入递减时的平均动用储量采出程度,则目标井对处于平台期,尚未开始递减;反之,目标井对处于递减初期,已经递减或即将递减。
(5)针对平台期井对,保持目前产油量预测至动用储量采出程度达该模式井对进入递减时的平均动用储量采出程度,同时保持瞬时汽油比和瞬时水汽比不变直至平台期结束,然后按照该模式井对递减阶段的产油量递减率、瞬时汽油比递增率和瞬时水汽比递增率预测递减阶段产油量剖面、汽油比剖面和水汽比剖面,直至产油量达经济极限产油量5方/天,最后通过产油量剖面、汽油比剖面和水汽比剖面计算注汽量剖面和产水量剖面。
(6)针对递减初期井对,直接按照该模式井对递减阶段的产油量递减率、瞬时汽油比递增率和瞬时水汽比递增率预测递减阶段产油量剖面、汽油比剖面和水汽比剖面,直至产油量达经济极限产油量5方/天,最后通过产油量剖面、汽油比剖面和水汽比剖面计算注汽量剖面和产水量剖面。
本发明可适用于SAGD已开发油田中处于平台期井对产油量、产水量和注汽量剖面的快速预测。
本发明是通过如下原理得到上述预测方法的:
储层流体模式考虑了储层厚度及分布、隔夹层的分布和高含水层的分布,这些因素是影响SAGD开发效果的主要因素,相同储层流体模式井对产量剖面具有相似性,所以,通过储层流体模式对开发效果进行归类结果具有很高的可靠性。
本发明提供的预测方法使SAGD在产井对中后期产量剖面快速预测成为可能。
本发明预测方法综合考虑了储层厚度及分布、隔夹层的分布和高含水层的分布等SAGD开发效果主要影响因素,结果更为可靠。
本发明预测方法具有定量化和操作简单的优点。
下述实施例中所使用的实验方法如无特殊说明,均为常规方法。
下述实施例中所用的材料、试剂等,如无特殊说明,均可从商业途径得到。
实施例
以油砂区块A为例,该区块目前共115井对在产,已进入递减阶段的有41对,占比大于1/3。现通过上述方法预测井对A1的产量剖面,具体步骤如下:
(1)统计A油田进入递减期的41个井对所属的储层流体模式、进入递减时的动用储量采出程度、递减阶段的产油量递减率、瞬时汽油比递增率和瞬时水汽比递增率。
(2)汇总(1)中统计数据,并对相同模式井对参数进行平均,得到不同模式SAGD井对的进入递减时的动用储量采出程度、递减阶段的产油量递减率、瞬时汽油比递增率和瞬时水汽比递增率,如表1所示。
表1 A油田不同储层流体模式井对递减阶段特征参数统计表
Figure BDA0002455206470000051
(3)根据储层流体分布特征,确定目标井对A1的储层流体模式为模式B,并根据产油剖面计算其累计产油量为28.2万方,根据其动用储量为92.4万方,计算动用储量采出程度为30.5%。
(4)目标井对A1动用储量采出程度30.5%小于B模式井对进入递减时的平均动用储量采出程度33.4%,则目标井对A1处于平台期,尚未开始递减。
(5)保持A1目前产油量预测至动用储量采出程度达33.4%,同时保持瞬时汽油比和瞬时水汽比不变直至动用储量采出程度达33.4%的时间点,然后按照B模式井对产油量递减率2.96%、瞬时汽油比递增率3.21%和瞬时水汽比递增率3.03%预测递减阶段产油量剖面、汽油比剖面和水汽比剖面,直至产油量达经济极限产油量5方/天,最后通过产油量剖面、汽油比剖面和水汽比剖面计算注汽量剖面和产水量剖面。
(6)针对递减初期井对,直接按照该模式井对产油量递减率、瞬时汽油比递增率和瞬时水汽比递增率预测递减阶段产油量剖面、汽油比剖面和水汽比剖面,直至产油量达经济极限产油量5方/天,最后通过产油量剖面、汽油比剖面和水汽比剖面计算注汽量剖面和产水量剖面。经过预测,A1井对的产油、产水、注汽剖面如图3所示。
需要说明的是,在本文中,诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
上述各实施例仅用于说明本发明,其中实施例的各零部件、装置都是可以有所变化的,各实施方式都可根据需要进行组合或删减,附图中并非所有部件都是必要设置,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本申请将不会被限制于本文所述的这些实施例,凡是在本发明技术方案的基础上进行的等同变换和改进,均不应排除在本发明的保护范围之外。

Claims (10)

1.一种SAGD在产井对中后期产量剖面的预测方法,其特征在于,所述方法包括:
将待预测目标油田的平台后期或递减初期井对按照参照油田相同模式井对进入递减时的动用储量采出程度、递减阶段的产油量递减率、瞬时汽油比递增率和瞬时水汽比递增率,预测该目标油田井对的中后期递减阶段产油量剖面、汽油比剖面和水汽比剖面,直至产油量达经济极限;
通过所述产油量剖面、汽油比剖面和水汽比剖面计算出目标油田的注汽量剖面和产水量剖面。
2.根据权利要求1所述的SAGD在产井对中后期产量剖面的预测方法,其特征在于,所述方法还包括:
若所述目标油田的井对处于平台期,保持目前产油量预测至动用储量采出程度达该模式井对进入递减时的平均动用储量采出程度,同时保持瞬时汽油比和瞬时水汽比不变直至所处平台期结束。
3.根据权利要求1或2所述的SAGD在产井对中后期产量剖面的预测方法,其特征在于,所述方法还包括:
判断目标油田井对所处开发阶段,若该目标油田井对动用储量采出程度小于该模式井对进入递减时的平均动用储量采出程度,则所述目标油田井对处于平台期,尚未开始递减;反之,则所述目标油田井对处于递减期。
4.根据权利要求3所述的SAGD在产井对中后期产量剖面的预测方法,其特征在于,在判断目标油田井对所处开发阶段前,还包括:
统计目标油田井对的储层流体模式,并根据产油剖面计算累计产油量,结合动用储量计算其动用储量采出程度。
5.根据权利要求1或2或4所述的SAGD在产井对中后期产量剖面的预测方法,其特征在于,所述方法还包括:
获得参照油田不同模式SAGD井对进入递减时的动用储量采出程度、递减阶段的产油量递减率、瞬时汽油比递增率和瞬时水汽比递增率。
6.根据权利要求5所述的SAGD在产井对中后期产量剖面的预测方法,其特征在于,所述参照油田的井对为所述目标油田具有1/3及以上井对进入递减期的井对,若所述目标油田进入递减期的井对不足1/3,则所述参照油田的井对为具有1/3及以上进入递减期的相邻油田或相似油田的井对。
7.根据权利要求5所述的SAGD在产井对中后期产量剖面的预测方法,其特征在于,所述参照油田不同模式SAGD井对进入递减时的动用储量采出程度、递减阶段的产油量递减率、瞬时汽油比递增率和瞬时水汽比递增率为所统计井对的平均值。
8.根据权利要求1或2或4或6或7所述的SAGD在产井对中后期产量剖面的预测方法,其特征在于,所述的模式为综合考虑储层、隔夹层和流体的分布特征后的分类形式。
9.根据权利要求8所述的SAGD在产井对中后期产量剖面的预测方法,其特征在于,所述模式分为A、B和C三种模式,其中A模式为多套好储层的叠合,内部隔夹层和水层不发育,总厚度不大,但连续油层厚度较大,B模式为好储层和差储层的叠合,内部隔夹层和水层较为发育,总厚度较大,但连续油层厚度不大,C模式为多套差储层的叠合,内部隔夹层较发育,总厚度和连续油层厚度均较小。
10.根据权利要求1或2或4或6或7所述的SAGD在产井对中后期产量剖面的预测方法,其特征在于,所述开发阶段是根据SAGD产油剖面划分的油井所处的阶段,分为上升期、平台期和递减期三个阶段;所述平台产量是SAGD井对处于平台期时对应的油井产量,所述动用储量采出程度是SAGD井对当前累计产油量与动用储量之比,所述汽油比是注汽量和产油量之比,所述水汽比是产水量和注汽量之比。
CN202010309492.8A 2020-04-17 2020-04-17 一种sagd在产井对中后期产量剖面的预测方法 Active CN111461458B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010309492.8A CN111461458B (zh) 2020-04-17 2020-04-17 一种sagd在产井对中后期产量剖面的预测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010309492.8A CN111461458B (zh) 2020-04-17 2020-04-17 一种sagd在产井对中后期产量剖面的预测方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111461458A true CN111461458A (zh) 2020-07-28
CN111461458B CN111461458B (zh) 2023-11-24

Family

ID=71678601

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010309492.8A Active CN111461458B (zh) 2020-04-17 2020-04-17 一种sagd在产井对中后期产量剖面的预测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111461458B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114439459A (zh) * 2021-12-03 2022-05-06 中国石油天然气股份有限公司 一种sagd产量的预测方法及装置

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2480584C1 (ru) * 2011-10-26 2013-04-27 федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Пермский национальный исследовательский политехнический университет" Способ оперативного прогнозирования основных показателей разработки нефтяных залежей
CN104680244A (zh) * 2014-12-24 2015-06-03 中国石油天然气股份有限公司 一种油气田产能预测方法及装置
CN105095986A (zh) * 2015-06-23 2015-11-25 中国石油天然气股份有限公司 多层油藏整体产量预测的方法
CN105631754A (zh) * 2015-12-29 2016-06-01 中国石油天然气股份有限公司 一种确定海外油田的产量剖面数据的方法和装置
CN106285630A (zh) * 2016-09-23 2017-01-04 中国海洋石油总公司 一种sagd井的高峰产能的测定方法
CN107545102A (zh) * 2017-08-17 2018-01-05 中国海洋石油总公司 一种预测新开发区蒸汽辅助重力泄油开发指标的方法
CN108716393A (zh) * 2018-05-16 2018-10-30 中海石油(中国)有限公司 一种油砂sagd动用储量优选方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2480584C1 (ru) * 2011-10-26 2013-04-27 федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Пермский национальный исследовательский политехнический университет" Способ оперативного прогнозирования основных показателей разработки нефтяных залежей
CN104680244A (zh) * 2014-12-24 2015-06-03 中国石油天然气股份有限公司 一种油气田产能预测方法及装置
CN105095986A (zh) * 2015-06-23 2015-11-25 中国石油天然气股份有限公司 多层油藏整体产量预测的方法
CN105631754A (zh) * 2015-12-29 2016-06-01 中国石油天然气股份有限公司 一种确定海外油田的产量剖面数据的方法和装置
CN106285630A (zh) * 2016-09-23 2017-01-04 中国海洋石油总公司 一种sagd井的高峰产能的测定方法
CN107545102A (zh) * 2017-08-17 2018-01-05 中国海洋石油总公司 一种预测新开发区蒸汽辅助重力泄油开发指标的方法
CN108716393A (zh) * 2018-05-16 2018-10-30 中海石油(中国)有限公司 一种油砂sagd动用储量优选方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
陈元千;唐玮;: "油气田剩余可采储量、剩余可采储采比和剩余可采程度的年度评价方法", 石油学报 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114439459A (zh) * 2021-12-03 2022-05-06 中国石油天然气股份有限公司 一种sagd产量的预测方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN111461458B (zh) 2023-11-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106777651B (zh) 注采平衡原理的油水井产量劈分方法
CN107944599B (zh) 油气水平井产量的预测方法
CN108643875B (zh) 一种低渗透碎屑岩油藏的注水开发调整方法、装置及系统
CN104141490A (zh) 有水气藏单井水侵情况判断及气井产量控制方法和装置
CN107423844B (zh) 一种预测页岩气/致密气井可采储量的新方法
CN106337680A (zh) 一种油藏生产井可采储量的确定方法
CN110130884B (zh) 一种气井剩余潜力确定方法
CN111173507A (zh) 高含水油田剩余油预测方法
CN111461458A (zh) 一种sagd在产井对中后期产量剖面的预测方法
CN110413952B (zh) 含油气盆地勘探程度的预测方法及装置
CN107355200B (zh) 一种纳微米颗粒分散体系改善水驱选井方法
CN112282742B (zh) 一种页岩油优质储层的预测方法
CN112943230A (zh) 一种普通稠油油藏的剩余油分布预测方法
CN112443323A (zh) 基于单位压降采出程度的水驱气藏生产动态分析方法
CN110610288A (zh) 一种油气井生产数据智能系统分析方法
CN110827166B (zh) 稠油油藏汽驱开采最优注汽速度的调整方法
CN106930759B (zh) 一种低渗透砂岩油藏产能的预测方法
CN112465218B (zh) 海上薄互层砂岩油田层系划分及射孔方案优化方法
CN111287739B (zh) 一种基于地层原油粘度的剩余油分布预测方法
CN110410044B (zh) 气驱co2、n2开发方式下区块产油量计算方法
CN110863825B (zh) 区分特征区域的方法和装置
KR101838255B1 (ko) 셰일 장애층 크기의 통계적 추정방법
CN112598247A (zh) 一种储层分类评价体系改进方法
CN111611704A (zh) 一种水驱系列曲线图版的建立方法、设备及可读存储介质
CN114547850B (zh) 一种基于多元回归的气井早期采收率计算方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant