CN112253103A - 基于随机裂缝模型的页岩气藏压裂水平井产量预测方法 - Google Patents

基于随机裂缝模型的页岩气藏压裂水平井产量预测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112253103A
CN112253103A CN202011367365.XA CN202011367365A CN112253103A CN 112253103 A CN112253103 A CN 112253103A CN 202011367365 A CN202011367365 A CN 202011367365A CN 112253103 A CN112253103 A CN 112253103A
Authority
CN
China
Prior art keywords
fracture
formula
horizontal well
model
gas
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
CN202011367365.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN112253103B (zh
Inventor
张芮菡
赵玉龙
曾斌
潘军
张博宁
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.)
Southwest Petroleum University
Original Assignee
Southwest Petroleum University
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 Southwest Petroleum University filed Critical Southwest Petroleum University
Priority to CN202011367365.XA priority Critical patent/CN112253103B/zh
Publication of CN112253103A publication Critical patent/CN112253103A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112253103B publication Critical patent/CN112253103B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • EFIXED CONSTRUCTIONS
    • E21EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
    • E21BEARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
    • E21B49/00Testing 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
    • EFIXED CONSTRUCTIONS
    • E21EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
    • E21BEARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
    • E21B43/00Methods or apparatus for obtaining oil, gas, water, soluble or meltable materials or a slurry of minerals from wells
    • E21B43/25Methods for stimulating production
    • E21B43/26Methods for stimulating production by forming crevices or fractures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10Complex mathematical operations
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation
    • 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

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Mining & Mineral Resources (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Geology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Fluid Mechanics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Geochemistry & Mineralogy (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Marine Sciences & Fisheries (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Agronomy & Crop Science (AREA)
  • Animal Husbandry (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Investigating Strength Of Materials By Application Of Mechanical Stress (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于随机裂缝模型的页岩气藏压裂水平井产量预测方法,属于油气藏开发技术领域,本发明基于蒙特卡洛随机裂缝算法,建立了符合概率分布和统计学规律的天然裂缝模型,弥补了传统连续介质模型难以描述天然裂缝性质和空间展布差异的缺陷,对页岩储层中天然裂缝的真实分布特征和流动规律进行了有效表征;本发明结合有限元法和非结构Delaunay三角形网格建立全隐式数值模型,实现了页岩气藏中复杂缝网压裂水平井产量的准确预测。

Description

基于随机裂缝模型的页岩气藏压裂水平井产量预测方法
技术领域
本发明属于油气藏开发技术领域,具体涉及一种基于随机裂缝模型的页岩气藏压裂水平井产量预测方法。
背景技术
页岩储层中广泛发育有构造缝、层间页理缝及成岩收缩缝等天然裂缝,合理表征页岩储层中天然裂缝的性质和空间分布特征,有助于研究页岩气在储层中的运移规律,是准确预测页岩气藏压裂水平井产量的关键。然而,由于页岩储层中微小尺度天然裂缝数量众多,无法一一获取各条裂缝的特征参数,目前建立的页岩气藏压裂水平井产量预测模型,普遍采用双重连续介质模型,将天然裂缝视为性质完全相同的正交裂缝系统,对形态和流动规律进行简化表征,忽视了天然裂缝性质和空间展布差异,进而影响产量预测模型的准确性。
发明内容
针对背景技术中存在的问题,本发明提出了一种基于随机裂缝模型的页岩气藏压裂水平井产量预测方法,本发明从整体上确定某一区域内的裂缝条数、总体走向和平均长度等,将上述参数作为随机变量,结合统计学和蒙特卡洛模拟方法,建立随机裂缝分布预测模型,在此基础上建立页岩气藏压裂水平井渗流模型,并采用三角形网格和有限元方法进行数值求解,最后开展产量规律预测和分析。本发明提出的预测方法能较好地表征页岩储层中天然裂缝的真实分布特征,提高压裂水平井产量预测准确度。
本发明的具体方案如下:
一种基于随机裂缝模型的页岩气藏压裂水平井产量预测方法,具体包含以下步骤:
S1、结合统计学,建立页岩储层天然裂缝主要属性参数的概率分布函数;
选择的天然裂缝主要属性参数要求符合一定规律下的概率分布特征,明确裂缝主要属性之后就可以对天然裂缝进行描述。优选的天然裂缝主要属性参数包括:裂缝位置、裂缝走向、裂缝长度、裂缝密度。
同时,针对上述天然裂缝主要属性参数,本发明提供了一种建立天然裂缝主要属性参数的概率分布函数的方法,具体步骤如下:
S11、采用均匀分布的Poisson模型表征裂缝位置的空间分布:将各条裂缝的位置中心坐标表示为O(xO,yO),基于Poisson模型,裂缝中心位置被随机分布在研究区域内,通过平均分布函数表示,得到裂缝位置的概率分布函数
Figure BDA0002804877670000021
式中:U()为均匀分布函数;xmin,ymin,xmax,ymax分别为研究区域x和y方向的最小值和最大值。
S12、对于二维裂缝网络,裂缝的走向将由裂缝方位角所确定。虽然各条裂缝走向不完全一致,但在宏观统计上表现出裂缝沿着几个主要的走向进行发育,本方法采用Fisher分布构建裂缝网络的方位角,得到裂缝走向的概率分布函数
f(θ)=κsinθeκcosθ/(eκ-e) (2)
式中:θ表示裂缝网络的方位角;κ表示Fisher常数,反映围绕在均值周围的样本的聚类程度,κ值越大,围绕均值聚类程度越高。
S13、裂缝长度采用对数正态分布概率分布函数进行表征:
Figure BDA0002804877670000022
式中:lf为单条裂缝长度,m;σe为裂缝长度标准差;μe为裂缝长度平均值;a为正态分布函数计算参数。
S14、对裂缝密度选用线密度进行表征,其概率分布函数为:
Figure BDA0002804877670000023
式中:ρf表示裂缝缝线密度,即单位长度上相同岩性裂缝的条数;Nf表示裂缝条数;Lf表示测量区域内裂缝的总长度,m。
S2、基于蒙特卡洛模拟方法,构建天然裂缝随机裂缝网络模型;
本步骤首先对步骤S1中建立的裂缝属性参数概率分布函数进行随机抽样,得到每条裂缝的具体表征参数,通过组合就可以得到一条随机裂缝,进而由蒙特卡洛模拟方法建立随机裂缝网络,具体步骤如下:
S21、产生伪随机数
由混合同余产生器生成整数随机数:
Xi=(WXi+C)(modM) (5)
式中:Xi表示整数随机数;W表示乘子;C表示增量;M表示模数。
将整数随机数Xi转化为(0,1)区间上的随机数:
Figure BDA0002804877670000031
S21、随机抽样
对式(5)和式(6)产生的服从U(0,1)的随机数,采用逆变换算法抽样得到样本值:
Figure BDA0002804877670000032
式中:f(y)表示某一裂缝属性的已知的概率分布函数;F(U)表示累积分布函数;F-1(Ux)表示F(Ux)的反函数。
S23、对于每条裂缝的属性参数,都通过上述两个步骤进行样本抽样,就实现了随机裂缝网络模型的构建。
S3、基于随机裂缝网络模型的页岩储层和压裂水平井地质体生成及非结构Delaunay三角形网格离散,具体步骤如下;
S31、根据研究工区的实际地质情况、水平井井轨迹以及基于随机裂缝网络模型得到的天然裂缝和压裂裂缝分布特征,生成地质体;
S32、按照开源Delaunay三角形网格剖分软件Triangle的数据结构要求,对地质体数据进行编辑导入,生成网格离散模型。
S4、基于页岩气藏多尺度流动规律,建立页岩气藏压裂水平井渗流数学模型;
对于页岩基质储层,考虑气体在通过基质微纳孔隙时的滑脱、分子扩散以及基质表面的吸附解吸流动规律,推导渗流方程为:
Figure BDA0002804877670000033
其中:
Figure BDA0002804877670000034
Figure BDA0002804877670000041
式中符号定义:kam表示基质系统表观渗透率,mD;μgm表示基质孔隙中气体黏度,mPa·s;Bgm表示基质中气体体积系数,无量纲;pgm表示基质系统压力,MPa;p表示毛细管中气体压力,MPa;pL表示Langmuir压力,MPa;qdes表示基质颗粒的解吸产量,m3/s;qmf表示基质系统和裂缝系统之间的窜流量,m3/s;qmF表示基质系统向水力压裂缝中窜流量,m3/s;φm表示基质系统孔隙度,无量纲;τ表示基质孔隙迂曲度,无量纲;εH表示滑移流加权因子,无量纲;εK表示努森扩散加权因子,无量纲;α表示稀薄气体效应系数,无量纲;β表示气体滑脱因子,无量纲;λ为形状因子,m-2;Kn表示Knudsen扩散常数,无量纲;re表示基质毛管孔隙半径,m;Mg表示气体摩尔质量,kg/mol;R表示气体常数,本文取8.314J/(mol·K);T—页岩储层温度,K;ρg表示气体密度,g/cm3;ρs表示页岩岩石密度,g/cm3;Ds表示表面扩散系数,m2/s;VL表示Langmuir体积,m3/kg;Vstd—标准状态下气体体积,m3/mol;pgf表示裂缝系统气相压力,MPa;pgF表示水力压裂缝中气相压力,MPa;
针对由步骤S2中构建的随机裂缝网络模型,在沿每一条裂缝延伸方向的局部坐标系下,通过线性流动模型对气体在天然裂缝中的流动规律进行表征:
Figure BDA0002804877670000043
式中符号定义:kf表示天然裂缝系统渗透率,mD;lf表示天然裂缝缝长,m;φf表示天然裂缝孔隙度,无量纲;lf表示天然裂缝缝长,m;φf表示天然裂缝孔隙度,无量纲;
同时,对于通过水力压裂形成的压裂裂缝,在沿水力压裂裂缝延伸方向的局部坐标系下的渗流方程可表示为:
Figure BDA0002804877670000042
式中符号定义:qgsct表示水平井产量,m3/s;μgF表示压裂裂缝中气体黏度,mPa·s;BgF表示压裂裂缝中气体体积系数,无量纲;lF表示水力压裂缝长度,m;kF表示水力压裂缝渗透率,mD;φF表示水力压裂缝孔隙度,无量纲;
以上式(9)—式(11)建立了页岩气藏各系统渗流数学模型,通过将压裂缝进行“降维”处理,并嵌入储层流动模型中,进一步构建页岩气藏压裂水平井渗流数学模型:
Figure BDA0002804877670000051
式中符号定义:PDEs表示偏微分方程;Ωd表示全区域流动空间,m2;Ωf表示储层流动空间,m2;ΩF表示压裂裂缝流动空间,m2;wu表示天然/水力压裂缝缝宽,m;f表示天然裂缝网络系统;F表示水力压裂缝系统。
S5、利用有限元算法,建立压裂水平井渗流数学模型的全隐式数值模型;
采用基于非结构Delaunay三角形网格的有限元算法建立渗流数学模型的全隐式数值模型,具体过程如下:
(1)针对基质系统
首先采用线性插值函数,用三角形顶点压力插值近似逼近网格平均压力pgm
Figure BDA0002804877670000052
式中,Pgmv表示三角形网格第任意v个顶点压力值,MPa;Nv为插值函数,由下式给出:
Figure BDA0002804877670000053
A表示三角形网格面积,av、bv、cv的值由下式给出:
Figure BDA0002804877670000054
对式(9)中基质系统和裂缝系统间的窜流项、吸附解吸项和时间导数项,采用传统有限元方法进行数值计算格式构建。
构建窜流项的有限元积分弱形式:
Figure BDA0002804877670000055
对于吸附解吸项和时间导数,结合欧拉向后差分构建时间载荷向量为:
Figure BDA0002804877670000061
式(13)—式(17)构建了基于三角形网格和控制体积-有限元法页岩基质单元特性矩阵。
(2)针对裂缝系统
将天然/水力压裂裂缝采用离散裂缝模型降维处理为具有一定宽度的一维线段,其插值函数可以表示为:
Figure BDA0002804877670000062
结合插值函数对裂缝渗流控制方程中的对流项建立积分“弱”形式:
Figure BDA0002804877670000063
对时间项:
Figure BDA0002804877670000064
(3)全区域迭代求解矩阵
采用全隐式计算格式,则下一时步的各系统压力值可表示为:
pn+1≈pk+1=pk+δpk (21)
式中:δ为算子,表示第k次迭代到k+1次迭代后的压力变化;n为上一时步,n+1为下一时步;
将式(21)带入到单元特性矩阵中,并通过组装每一个单元特性矩阵,建立压裂水平井渗流数学模型的全隐式数值模型:
Figure BDA0002804877670000071
最后,对产量项进行处理:
Figure BDA0002804877670000072
式中符号定义:qgsct表示地面条件下的日产气量,m3/d;pbh表示井底流压,MPa;pavei表示井源汇点所在网格块的平均压力,MPa;NF表示压裂裂缝与水平井筒的总交点个数;PIgi表示采气指数,m3/d/MPa。
PIgi计算公式由下式给出:
Figure BDA0002804877670000073
式中符号定义:r0i表示第i条压裂裂缝的等效井半径,m;rw表示水平井筒半径,m;sci表示第i条压裂裂缝的表皮因子,无量纲。
S6:对建立的全隐式数值模型进行迭代求解,并预测页岩气藏压裂水平井产量。
将式(23)和式(24)带入到式(22)中,在当前时步下,通过循环迭代,直到min{δPk gu,δPk gm}满足精度,最后由式(21)获得n+1时步下的压力值,并开始下一时间步下的循环。
输出各时步下的三角形网格节点压力值和日产气量,通过日产气量累加得到页岩气藏压裂水平井累产气量。
与现有技术相比,本发明具有如下有益效果:
(1)基于蒙特卡洛随机裂缝算法,建立了符合概率分布和统计学规律的天然裂缝模型,弥补了传统连续介质模型难以描述天然裂缝性质和空间展布差异的缺陷,对页岩储层中天然裂缝的真实分布特征和流动规律进行了有效表征。
(2)结合有限元法和非结构Delaunay三角形网格建立全隐式数值模型,实现了页岩气藏中复杂缝网压裂水平井产量的准确预测。
附图说明
图1是基于蒙特卡洛方法的裂缝网络构建流程图;
图2是基于蒙特卡洛方法的多级压裂水平井天然裂缝2D随机分布图;
图3是随机天然裂缝模型网格剖分示意图;
图4是天然裂缝分布特征对页岩气藏压裂水平井产量的影响图。
具体实施方式
为了对本发明的技术特征、目的和有益效果有更加清楚的理解,结合附图对本发明的一个实施例作进一步描述。实施例只用于对本发明进行进一步的说明,不能理解为对本发明保护范围的限制,本领域的技术人员根据本发明的内容做出的一些非本质的改进和调整也属于本发明保护的范围。
实施例:
S1、结合统计学,建立页岩储层天然裂缝主要属性参数的概率分布函数;选择的天然裂缝的主要属性参数为:裂缝位置、裂缝走向、裂缝长度、裂缝密度,建立概率分布函数的方法如下:
S11、设定各条裂缝的位置中心坐标表示为O(xO,yO),采用均匀分布的Poisson模型表征裂缝位置的空间分布,得到裂缝位置的概率分布函数
Figure BDA0002804877670000081
式中:U()为均匀分布函数;xmin,ymin,xmax,ymax分别为研究区域x和y方向的最小值和最大值;
S12、裂缝走向由裂缝网络的方位角的表征,采用Fisher分布构建裂缝网络的方位角,得到裂缝走向的概率分布函数
f(θ)=κsinθeκcosθ/(eκ-e) (2)
式中:θ表示裂缝网络的方位角;κ表示Fisher常数,反映围绕在均值周围的样本的聚类程度,κ值越大,围绕均值聚类程度越高;
S13、裂缝长度符合对数正态分布概率分布函数,其概率分布函数为
Figure BDA0002804877670000091
式中:lf为单条裂缝长度,m;σe为裂缝长度标准差;μe为裂缝长度平均值;a为正态分布函数计算参数。
S14、裂缝密度采用线密度表征,其概率分布函数为
Figure BDA0002804877670000092
式中:ρf为裂缝线密度,即单位长度上相同岩性裂缝的条数;Nf表示裂缝条数;Lf表示测量区域内裂缝的总长度,m。
S2、基于蒙特卡洛模拟方法,构建天然裂缝随机裂缝网络模型;
首先对步骤S1中建立的裂缝属性参数概率分布函数进行随机抽样,得到每条裂缝的具体表征参数,通过组合就可以得到一条随机裂缝,进而由蒙特卡洛模拟方法建立随机裂缝网络,具体步骤如下:
S21、产生伪随机数
由混合同余产生器生成整数随机数:
Xi=(WXi+C)(modM) (5)
式中:Xi表示整数随机数;W表示乘子;C表示增量;M表示模数。
将整数随机数Xi转化为(0,1)区间上的随机数:
Figure BDA0002804877670000093
S21、随机抽样
对式(5)和式(6)产生的服从U(0,1)的随机数,采用逆变换算法抽样得到样本值:
Figure BDA0002804877670000094
式中:f(y)表示某一裂缝属性的已知的概率分布函数;F(U)表示累积分布函数;F-1(Ux)表示F(Ux)的反函数。
S23、对于每条裂缝的属性参数,都通过上述两个步骤进行样本抽样,就实现了随机裂缝网络模型的构建。采用蒙特卡洛方法构建随机天然裂缝网络模型的流程如图1所示。
S3、基于随机裂缝网络模型的页岩储层和压裂水平井地质体生成及非结构Delaunay三角形网格离散,具体步骤如下;
S31、根据研究工区的实际地质情况、水平井井轨迹以及基于随机裂缝网络模型得到的天然裂缝和压裂裂缝分布特征,生成地质体;
S32、按照开源Delaunay三角形网格剖分软件Triangle的数据结构要求,对地质体数据进行编辑导入,生成网格离散模型,如图3所示。
S4、基于页岩气藏多尺度流动规律,建立页岩气藏压裂水平井渗流数学模型;
对于页岩基质储层,考虑气体在通过基质微纳孔隙时的滑脱、分子扩散以及基质表面的吸附解吸流动规律,推导渗流方程为:
Figure BDA0002804877670000101
其中:
Figure BDA0002804877670000102
Figure BDA0002804877670000103
式中符号定义:kam表示基质系统表观渗透率,mD;μgm表示基质孔隙中气体黏度,mPa·s;Bgm表示基质中气体体积系数,无量纲;pgm表示基质系统压力,MPa;p表示毛细管中气体压力,MPa;pL表示Langmuir压力,MPa;qdes表示基质颗粒的解吸产量,m3/s;qmf表示基质系统和裂缝系统之间的窜流量,m3/s;qmF表示基质系统向水力压裂缝中窜流量,m3/s;φm表示基质系统孔隙度,无量纲;τ表示基质孔隙迂曲度,无量纲;εH表示滑移流加权因子,无量纲;εK表示努森扩散加权因子,无量纲;α表示稀薄气体效应系数,无量纲;β表示气体滑脱因子,无量纲;λ为形状因子,m-2;Kn表示Knudsen扩散常数,无量纲;re表示基质毛管孔隙半径,m;Mg表示气体摩尔质量,kg/mol;R表示气体常数,本文取8.314J/(mol·K);T—页岩储层温度,K;ρg表示气体密度,g/cm3;ρs表示页岩岩石密度,g/cm3;Ds表示表面扩散系数,m2/s;VL表示Langmuir体积,m3/kg;Vstd—标准状态下气体体积,m3/mol;pgf表示裂缝系统气相压力,MPa;pgF表示水力压裂缝中气相压力,MPa;
针对由步骤S2中构建的页岩储层随机天然裂缝网络,在沿每一条裂缝延伸方向的局部坐标系下,通过线性流动模型对气体在天然裂缝中的流动规律进行表征:
Figure BDA0002804877670000111
式中符号定义:kf表示天然裂缝系统渗透率,mD;lf表示天然裂缝缝长,m;φf表示天然裂缝孔隙度,无量纲;lf表示天然裂缝缝长,m;φf表示天然裂缝孔隙度,无量纲;
同时,对于通过水力压裂形成的压裂裂缝,在沿水力压裂裂缝延伸方向的局部坐标系下的渗流方程可表示为:
Figure BDA0002804877670000112
式中符号定义:qgsct表示水平井产量,m3/s;μgF表示压裂裂缝中气体黏度,mPa·s;BgF表示压裂裂缝中气体体积系数,无量纲;lF表示水力压裂缝长度,m;kF表示水力压裂缝渗透率,mD;φF表示水力压裂缝孔隙度,无量纲;
以上式(9)—式(11)建立了页岩气藏各系统渗流数学模型,通过将压裂缝进行“降维”处理,并嵌入储层流动模型中,进一步构建全区域渗流方程体系:
Figure BDA0002804877670000113
式中符号定义:PDEs表示偏微分方程;Ωd表示全区域流动空间,m2;Ωf表示储层流动空间,m2;ΩF表示压裂裂缝流动空间,m2;wu表示天然/水力压裂缝缝宽,m;f表示天然裂缝网络系统;F表示水力压裂缝系统。
S5、利用有限元算法,建立压裂水平井渗流数学模型的全隐式数值模型;
采用基于非结构Delaunay三角形网格的有限元算法建立渗流数学模型的全隐式数值模型,具体过程如下:
(1)针对基质系统
首先采用线性插值函数,用三角形顶点压力插值近似逼近网格平均压力pgm
Figure BDA0002804877670000114
式中,Pgmv表示三角形网格第任意v个顶点压力值,MPa;Nv为插值函数,由下式给出:
Figure BDA0002804877670000121
A表示三角形网格面积,av、bv、cv的值由下式给出:
Figure BDA0002804877670000122
对式(9)中基质系统和裂缝系统间的窜流项、吸附解吸项和时间导数项,采用传统有限元方法进行数值计算格式构建。
构建窜流项的有限元积分弱形式:
Figure BDA0002804877670000123
对于吸附解吸项和时间导数,结合欧拉向后差分构建时间载荷向量为:
Figure BDA0002804877670000124
式(13)—式(17)构建了基于三角形网格和控制体积-有限元法页岩基质单元特性矩阵。
(2)针对裂缝系统
将天然/水力压裂裂缝采用离散裂缝模型降维处理为具有一定宽度的一维线段,其插值函数可以表示为:
Figure BDA0002804877670000125
结合插值函数对裂缝渗流控制方程中的对流项建立积分“弱”形式:
Figure BDA0002804877670000131
对时间项:
Figure BDA0002804877670000132
(3)全区域迭代求解矩阵
采用全隐式计算格式,则下一时步的各系统压力值可表示为:
pn+1≈pk+1=pk+δpk (21)
式中:δ为算子,表示第k次迭代到k+1次迭代后的压力变化;n为上一时步,n+1为下一时步。
将式(21)带入到单元特性矩阵中,并通过组装每一个单元特性矩阵,建立压裂水平井渗流数学模型的全隐式数值模型:
Figure BDA0002804877670000133
最后,对产量项进行处理:
Figure BDA0002804877670000134
式中符号定义:qgsct表示地面条件下的日产气量,m3/d;pbh表示井底流压,MPa;pavei表示井源汇点所在网格块的平均压力,MPa;NF表示压裂裂缝与水平井筒的总交点个数;PIgi表示采气指数,m3/d/MPa。
PIgi计算公式由下式给出:
Figure BDA0002804877670000141
式中符号定义:r0i表示第i条压裂裂缝的等效井半径,m;rw表示水平井筒半径,m;sci表示第i条压裂裂缝的表皮因子,无量纲。
S6:对建立的全隐式数值模型进行迭代求解,并预测页岩气藏压裂水平井产量。
将式(23)和式(24)带入到式(22)中,在当前时步下,通过循环迭代,直到min{δPk gu,δPk gm}满足精度,最后由式(21)获得n+1时步下的压力值,并开始下一时间步下的循环。
输出各时步下的三角形网格节点压力值和日产气量,通过日产气量累加得到页岩气藏压裂水平井累产气量。
图2为基于蒙特卡洛方法的多级压裂水平井天然裂缝2D随机分布图;图4为天然裂缝分布特征对页岩气藏压裂水平井产量的影响图,分析可知:通过与不考虑天然裂缝分布影响的常规压裂井模型进行产量对比,在页岩气藏中,虽然天然裂缝相比基质系统的渗透率更高,为流体提供了更快捷的流动通道,但是,当缺少水力压裂裂缝的有效沟通时,天然裂缝的复杂分布特征却阻碍了页岩气井产量的提高。因此,为提高页岩气藏压裂水平井产量预测模型的精度,需要对天然裂缝分布和流动特征进行准确表征。
以上对本发明的有关内容进行了说明,本领域普通技术人员在基于这些说明的情况下将能够实现本发明。基于本发明的上述内容,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明保护的范围。

Claims (8)

1.一种基于随机裂缝模型的页岩气藏压裂水平井产量预测方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、结合统计学,建立页岩储层天然裂缝主要属性参数的概率分布函数;
S2、基于蒙特卡洛模拟方法,构建天然裂缝随机裂缝网络模型;
S3、基于随机裂缝网络模型的页岩储层和压裂水平井地质体生成及非结构Delaunay三角形网格离散;
S4、基于页岩气藏多尺度流动规律,建立页岩气藏压裂水平井渗流数学模型;
S5、利用有限元算法,建立压裂水平井渗流数学模型的全隐式数值模型;
S6、对建立的全隐式数值模型进行迭代求解,并预测页岩气藏压裂水平井产量。
2.根据权利要求1所述的基于随机裂缝模型的页岩气藏压裂水平井产量预测方法,其特征在于,所述天然裂缝主要属性参数包括裂缝位置、裂缝走向、裂缝长度、裂缝密度。
3.根据权利要求2所述的基于随机裂缝模型的页岩气藏压裂水平井产量预测方法,其特征在于,所述步骤S1中天然裂缝主要属性参数的概率分布函数如下:
S11、设定各条裂缝的位置中心坐标O(xO,yO),采用均匀分布的Poisson模型表征裂缝位置的空间分布,得到裂缝位置的概率分布函数
Figure FDA0002804877660000011
式中:U()为均匀分布函数;xmin,ymin,xmax,ymax分别为研究区域x和y方向的最小值和最大值;
S12、裂缝走向由裂缝网络的方位角表征,采用Fisher分布构建裂缝网络的方位角,得到裂缝走向的概率分布函数
f(θ)=κsinθeκcosθ/(eκ-e) (2)
式中:θ表示裂缝网络的方位角;κ表示Fisher常数,反映围绕在均值周围的样本的聚类程度,κ值越大,围绕均值聚类程度越高;
S13、裂缝长度的概率分布函数为
Figure FDA0002804877660000012
式中:lf为单条裂缝长度,m;σe为裂缝长度标准差;μe为裂缝长度平均值;a为正态分布函数计算参数;
S14、裂缝密度的概率分布函数为
Figure FDA0002804877660000021
式中:ρf为裂缝线密度,即单位长度上相同岩性裂缝的条数;Nf表示裂缝条数;Lf表示测量区域内裂缝的总长度,m。
4.根据权利要求1所述的基于随机裂缝模型的页岩气藏压裂水平井产量预测方法,其特征在于,所述步骤S2包括以下步骤:
S21、产生伪随机数
由混合同余产生器生成整数随机数:
Xi=(WXi+C)(mod M) (5)
式中:W表示乘子,C表示增量,M表示模数;
将整数随机数Xi转化为(0,1)区间上的随机数:
Figure FDA0002804877660000022
S22、随机抽样
对式(5)和式(6)产生的服从U(0,1)的随机数,采用逆变换算法抽样得到样本值:
Figure FDA0002804877660000023
式中:f(y)表示某一裂缝属性的已知的概率分布函数,F(U)表示累积分布函数,F-1(U)表示F(U)的反函数;
S23、对于每条裂缝的属性参数,均通过步骤S21、S22进行样本抽样,构建随机裂缝网络模型。
5.根据权利要求1所述的基于随机裂缝模型的页岩气藏压裂水平井产量预测方法,其特征在于,所述步骤S3具体为:
S31、根据研究工区的实际地质情况、水平井井轨迹以及基于随机裂缝网络模型得到的天然裂缝和压裂裂缝分布特征,生成地质体;
S32、按照开源Delaunay三角形网格剖分软件Triangle的数据结构要求,对地质体数据进行编辑导入,生成网格离散模型。
6.根据权利要求1所述的基于随机裂缝模型的页岩气藏压裂水平井产量预测方法,其特征在于,所述步骤S4具体为:
对于页岩基质储层,考虑气体在通过基质微纳孔隙时的滑脱、分子扩散以及基质表面的吸附解吸流动规律,推导渗流方程为:
Figure FDA0002804877660000031
其中:
Figure FDA0002804877660000032
Figure FDA0002804877660000033
Figure FDA0002804877660000034
式中符号定义:kam表示基质系统表观渗透率,mD;μgm表示基质孔隙中气体黏度,mPa·s;Bgm表示基质中气体体积系数,无量纲;pgm表示基质系统压力,MPa;p表示毛细管中气体压力,MPa;pL表示Langmuir压力,MPa;qdes表示基质颗粒的解吸产量,m3/s;qmf表示基质系统和裂缝系统之间的窜流量,m3/s;qmF表示基质系统向水力压裂缝中窜流量,m3/s;φm表示基质系统孔隙度,无量纲;τ表示基质孔隙迂曲度,无量纲;εH表示滑移流加权因子,无量纲;εK表示努森扩散加权因子,无量纲;α表示稀薄气体效应系数,无量纲;β表示气体滑脱因子,无量纲;λ为形状因子,m-2;Kn表示Knudsen扩散常数,无量纲;re表示基质毛管孔隙半径,m;Mg表示气体摩尔质量,kg/mol;R表示气体常数,本文取8.314J/(mol·K);T—页岩储层温度,K;ρg表示气体密度,g/cm3;ρs表示页岩岩石密度,g/cm3;Ds表示表面扩散系数,m2/s;VL表示Langmuir体积,m3/kg;Vstd—标准状态下气体体积,m3/mol;pgf表示裂缝系统气相压力,MPa;pgF表示水力压裂缝中气相压力,MPa;
针对由步骤S2中构建的随机裂缝网络模型,在沿每一条裂缝延伸方向的局部坐标系下,通过线性流动模型对气体在天然裂缝中的流动规律进行表征:
Figure FDA0002804877660000041
式中符号定义:kf表示天然裂缝系统渗透率,mD;μgf表示裂缝孔隙中气体黏度,mPa·s;Bgf表示裂缝中气体体积系数,无量纲;lf表示天然裂缝缝长,m;φf表示天然裂缝孔隙度,无量纲;
同时,对于通过水力压裂形成的压裂裂缝,在沿水力压裂裂缝延伸方向的局部坐标系下的渗流方程为:
Figure FDA0002804877660000042
式中符号定义:qgsct表示水平井产量,m3/s;μgF表示压裂裂缝中气体黏度,mPa·s;BgF表示压裂裂缝中气体体积系数,无量纲;lF表示水力压裂缝长度,m;kF表示水力压裂缝渗透率,mD;φF表示水力压裂缝孔隙度,无量纲;
以上式(9)—式(11)建立了页岩气藏各系统渗流数学模型,通过将压裂缝进行“降维”处理,并嵌入储层流动模型中,进一步构建页岩气藏压裂水平井渗流数学模型:
Figure FDA0002804877660000043
式中符号定义:PDEs表示偏微分方程;Ωd表示全区域流动空间,m2;Ωf表示储层流动空间,m2;ΩF表示压裂裂缝流动空间,m2;wu表示天然/水力压裂缝缝宽,m;f表示天然裂缝网络系统;F表示水力压裂缝系统。
7.根据权利要求6所述的基于随机裂缝模型的页岩气藏压裂水平井产量预测方法,其特征在于,所述步骤S5采用基于非结构Delaunay三角形网格的有限元算法建立渗流数学模型的全隐式数值模型,具体为:
(1)针对基质系统
首先采用线性插值函数,用三角形顶点压力插值近似逼近网格平均压力pgm
Figure FDA0002804877660000044
式中,Pgmv表示三角形网格第任意v个顶点压力值,MPa;Nv为插值函数,由下式给出:
Figure FDA0002804877660000045
A表示三角形网格面积,av、bv、cv的值由下式给出:
Figure FDA0002804877660000051
对式(9)中基质系统和裂缝系统间的窜流项、吸附解吸项和时间导数项,采用传统有限元方法进行数值计算格式构建;
构建窜流项的有限元积分弱形式:
Figure FDA0002804877660000052
对于吸附解吸项和时间导数,结合欧拉向后差分构建时间载荷向量为:
Figure FDA0002804877660000053
式(13)—式(17)构建了基于三角形网格和控制体积-有限元法页岩基质单元特性矩阵;
(2)针对裂缝系统
将天然/水力压裂裂缝采用离散裂缝模型降维处理为具有一定宽度的一维线段,其插值函数为:
Figure FDA0002804877660000054
结合插值函数对裂缝渗流控制方程中的对流项建立积分“弱”形式:
Figure FDA0002804877660000061
对时间项:
Figure FDA0002804877660000062
(3)全区域迭代求解矩阵
采用全隐式计算格式,则下一时步的各系统压力值可表示为:
pn+1≈pk+1=pk+δpk (21)
式中:δ为算子,表示第k次迭代到k+1次迭代后的压力变化;n为上一时步,n+1为下一时步。
将式(21)带入到单元特性矩阵中,并通过组装每一个单元特性矩阵,建立压裂水平井渗流数学模型的全隐式数值模型:
Figure FDA0002804877660000063
最后,对产量项进行处理:
Figure FDA0002804877660000064
式中符号定义:qgsct表示地面条件下的日产气量,m3/d;pbh表示井底流压,MPa;pavei表示井源汇点所在网格块的平均压力,MPa;NF表示压裂裂缝与水平井筒的总交点个数;PIgi表示采气指数,m3/d/MPa;
PIgi计算公式由下式给出:
Figure FDA0002804877660000071
式中符号定义:r0i表示第i条压裂裂缝的等效井半径,m;rw表示水平井筒半径,m;sci表示第i条压裂裂缝的表皮因子,无量纲。
8.根据权利要求7所述的基于随机裂缝模型的页岩气藏压裂水平井产量预测方法,其特征在于,所述步骤S6具体为
将式(23)和式(24)带入到式(22)中,在当前时步下,通过循环迭代,直到min{δPk gu,δPk gm}满足精度,最后由式(21)获得n+1时步下的压力值,并开始下一时间步下的循环;
输出各时步下的三角形网格节点压力值和日产气量,通过日产气量累加得到页岩气藏压裂水平井累产气量。
CN202011367365.XA 2020-11-27 2020-11-27 基于随机裂缝模型的页岩气藏压裂水平井产量预测方法 Active CN112253103B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011367365.XA CN112253103B (zh) 2020-11-27 2020-11-27 基于随机裂缝模型的页岩气藏压裂水平井产量预测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011367365.XA CN112253103B (zh) 2020-11-27 2020-11-27 基于随机裂缝模型的页岩气藏压裂水平井产量预测方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112253103A true CN112253103A (zh) 2021-01-22
CN112253103B CN112253103B (zh) 2021-08-31

Family

ID=74225170

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011367365.XA Active CN112253103B (zh) 2020-11-27 2020-11-27 基于随机裂缝模型的页岩气藏压裂水平井产量预测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112253103B (zh)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113255173A (zh) * 2021-07-13 2021-08-13 中国科学院地质与地球物理研究所 页岩油气储层地质结构力学模型定量表征方法
CN113685162A (zh) * 2021-07-22 2021-11-23 中国石油大学(北京) 压裂参数的确定方法、装置、设备及存储介质
CN113935253A (zh) * 2021-12-17 2022-01-14 西南石油大学 一种基于数据赋权的页岩气井经验产量递减模型拟合方法
CN114580100A (zh) * 2022-02-22 2022-06-03 西南石油大学 压裂水平井全井筒压力计算方法、设备和计算机可读储存介质
CN114693086A (zh) * 2022-03-15 2022-07-01 湖南继善高科技有限公司 一种基于电磁压裂监测的压裂评估方法、系统及存储介质
US11525935B1 (en) 2021-08-31 2022-12-13 Saudi Arabian Oil Company Determining hydrogen sulfide (H2S) concentration and distribution in carbonate reservoirs using geomechanical properties
CN117408168A (zh) * 2023-12-15 2024-01-16 中国石油大学(华东) 一种融合物理条件约束的压裂裂缝扩展快速预测方法
US11921250B2 (en) 2022-03-09 2024-03-05 Saudi Arabian Oil Company Geo-mechanical based determination of sweet spot intervals for hydraulic fracturing stimulation

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110120702A1 (en) * 2009-11-25 2011-05-26 Halliburton Energy Services, Inc. Generating probabilistic information on subterranean fractures
WO2011149613A2 (en) * 2010-05-26 2011-12-01 Schlumberger Canada Limited Detection of seismic signals using fiber optic distributed sensors
US20170254736A1 (en) * 2014-08-22 2017-09-07 Schlumberger Technology Corporation Methods for monitoring fluid flow and transport in shale gas reservoirs
CN107461192A (zh) * 2017-06-01 2017-12-12 西南石油大学 储层条件下页岩动态表观渗透率的计算方法
CN107622328A (zh) * 2017-09-22 2018-01-23 西南石油大学 一种页岩气藏分段多簇压裂水平井产量预测方法
CN108875148A (zh) * 2018-05-28 2018-11-23 中国石油大学(北京) 缝洞型碳酸盐岩油藏缝洞分布图的建立方法及模型和应用
CN109670220A (zh) * 2018-12-05 2019-04-23 西南石油大学 一种基于非结构网格的水平井气水两相数值模拟方法
CN110567858A (zh) * 2019-10-17 2019-12-13 西南石油大学 一种基于分形理论的预测页岩纳米孔隙渗透率的方法
CN111060416A (zh) * 2019-12-23 2020-04-24 中国石油大学(北京) 一种地表露头与岩心岩石力学层划分方法及系统

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110120702A1 (en) * 2009-11-25 2011-05-26 Halliburton Energy Services, Inc. Generating probabilistic information on subterranean fractures
WO2011149613A2 (en) * 2010-05-26 2011-12-01 Schlumberger Canada Limited Detection of seismic signals using fiber optic distributed sensors
US20170254736A1 (en) * 2014-08-22 2017-09-07 Schlumberger Technology Corporation Methods for monitoring fluid flow and transport in shale gas reservoirs
CN107461192A (zh) * 2017-06-01 2017-12-12 西南石油大学 储层条件下页岩动态表观渗透率的计算方法
CN107622328A (zh) * 2017-09-22 2018-01-23 西南石油大学 一种页岩气藏分段多簇压裂水平井产量预测方法
CN108875148A (zh) * 2018-05-28 2018-11-23 中国石油大学(北京) 缝洞型碳酸盐岩油藏缝洞分布图的建立方法及模型和应用
CN109670220A (zh) * 2018-12-05 2019-04-23 西南石油大学 一种基于非结构网格的水平井气水两相数值模拟方法
CN110567858A (zh) * 2019-10-17 2019-12-13 西南石油大学 一种基于分形理论的预测页岩纳米孔隙渗透率的方法
CN111060416A (zh) * 2019-12-23 2020-04-24 中国石油大学(北京) 一种地表露头与岩心岩石力学层划分方法及系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
RUIHAN ZHANG ETAL: "Simulation of A Multistage Fractured Horizontal well with Finite Conductivity in Composite Shale Gas Reservoir through Finite-element Method", 《ENERGY & FUELS》 *
周小靖: "裂缝性致密气藏压裂裂缝参数研究", 《中国优秀硕士学位论文数据库工程科技1辑》 *

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113255173A (zh) * 2021-07-13 2021-08-13 中国科学院地质与地球物理研究所 页岩油气储层地质结构力学模型定量表征方法
CN113255173B (zh) * 2021-07-13 2021-09-28 中国科学院地质与地球物理研究所 页岩油气储层地质结构力学模型定量表征方法
CN113685162A (zh) * 2021-07-22 2021-11-23 中国石油大学(北京) 压裂参数的确定方法、装置、设备及存储介质
CN113685162B (zh) * 2021-07-22 2022-11-08 中国石油大学(北京) 压裂参数的确定方法、装置、设备及存储介质
US11525935B1 (en) 2021-08-31 2022-12-13 Saudi Arabian Oil Company Determining hydrogen sulfide (H2S) concentration and distribution in carbonate reservoirs using geomechanical properties
CN113935253A (zh) * 2021-12-17 2022-01-14 西南石油大学 一种基于数据赋权的页岩气井经验产量递减模型拟合方法
CN114580100A (zh) * 2022-02-22 2022-06-03 西南石油大学 压裂水平井全井筒压力计算方法、设备和计算机可读储存介质
US11921250B2 (en) 2022-03-09 2024-03-05 Saudi Arabian Oil Company Geo-mechanical based determination of sweet spot intervals for hydraulic fracturing stimulation
CN114693086A (zh) * 2022-03-15 2022-07-01 湖南继善高科技有限公司 一种基于电磁压裂监测的压裂评估方法、系统及存储介质
CN117408168A (zh) * 2023-12-15 2024-01-16 中国石油大学(华东) 一种融合物理条件约束的压裂裂缝扩展快速预测方法
CN117408168B (zh) * 2023-12-15 2024-03-15 中国石油大学(华东) 一种融合物理条件约束的压裂裂缝扩展快速预测方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN112253103B (zh) 2021-08-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112253103B (zh) 基于随机裂缝模型的页岩气藏压裂水平井产量预测方法
Li et al. Critical evaluation of shale gas reservoir simulation approaches: Single-porosity and dual-porosity modeling
Nandlal et al. Drained rock volume around hydraulic fractures in porous media: planar fractures versus fractal networks
Xue et al. Modeling hydraulically fractured shale wells using the fast-marching method with local grid refinements and an embedded discrete fracture model
CA2868756C (en) System and method for automatic local grid refinement in reservoir simulation systems
CN113076676B (zh) 非常规油气藏水平井压裂缝网扩展与生产动态耦合方法
AU2012217609A1 (en) System and method for uncertainty quantification in reservoir simulation
US20170321543A1 (en) Three-dimensional fracture abundance evaluation of subsurface formation based on geomechanical simulation of mechanical properties thereof
CN106407503B (zh) 储层裂缝预测方法及装置
US20150006136A1 (en) System and Method for Flexible and Efficient Simulation of Varying Fracture Density in a Reservoir Simulator
CN103399970A (zh) 用离散裂缝线处理进行数模测算油藏流动状况的方法
Fung et al. Unconstrained Voronoi grids for densely spaced complex wells in full-field reservoir simulation
AU2012381103B2 (en) System and method for reservoir simulation optimization
US10527744B2 (en) Data-driven estimation of stimulated reservoir volume
CA3012429C (en) Hybrid 3d geocellular representation of selected natural fracture network subsets
CA2963485C (en) Formation fracture flow monitoring
Du et al. Generalization of dual-porosity-system representation and reservoir simulation of hydraulic fracturing-stimulated shale gas reservoirs
Hossain et al. Volumetric growth and hydraulic conductivity of naturally fractured reservoirs during hydraulic fracturing: a case study using Australian conditions
Wu et al. Integrating complex fracture modeling and EDFM to optimize well spacing in shale oil reservoirs
CN116167302A (zh) 一种天然气水合物增产模拟中人工复杂裂缝的描述方法
US9856726B2 (en) Higher order simulation of hydrocarbon flows of hydraulic fracture treatments
Wang et al. Method of characterization of complex fracture network with combination of microseismic using fractal theory
Syihab et al. Utilization of Voronoi Gridding for Simulation of Heterogeneous Discrete Fracture Networks Using Outcrop and X-Ray Ct
Bachi et al. An Efficient Hydraulic Fracture Geometry Calibration Workflow Using Microseismic Data
Jiang et al. A Numerical Simulation Approach for Shale Fracture Network Characterization Using Hybrid EDFM Method

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