CN112746836B - 基于层间干扰的油井各层产量计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于层间干扰的油井各层产量计算方法，主要引入渗透率级差、原油粘度级差和生产压差的干扰系数，建立对应的劈分系数计算模型，再以实验和数值模拟相结合的方式拟合计算干扰系数与对应干扰因素之间的关系，并转化成可计算的函数，再通过收集目标区块和油井参数进行对应干扰系数的计算，最终通过干扰系数计算得到准确的产量劈分系数，以计算得到准确的对应储层产量。采用以上方案，大大提高劈分结果精度，具有良好的层位认清辅助效果，且广阔的适用范围，实施成本低，具有良好现场应用价值，以及理论教学指导意义。

Description

基于层间干扰的油井各层产量计算方法

技术领域

本发明属于油藏开发技术领域，具体涉及基于层间干扰的油井各层产量计算方法。

背景技术

为经济、高效的对油藏进行开发，通常采用多层合采的开发方式，然而因为多层合采时产液混合，很难判断某层的具体产量，且由于油水关系复杂，早期的测井曲线已经不能反应井下油水分布实际情况，开发人员难以准确把握各储层含油含水情况，更不能根据最新情况制定合适的开采方案或工作制度，往往导致产能降低，甚至造成储层永久性破坏等，故需要在开采后期进行精准产层劈分，为制定合理开采制度提供强力支撑。

现有技术中，有诸如物理实验模拟法、理论试井法、数值模拟法、产出剖面测试法和KH值劈分法等劈分方法，但是相对而言均忽略了各产层纵向非质性导致生产过程中层间、层内矛盾突出，干扰现象严重，合采井的产液剖面测试资料仅能满足各合采层的产量劈分，无法解决层位产出认识不清的问题。

发明内容

针对上述现有技术的不足，本发明所要解决的技术问题是：现有油井产量劈分误差较大，干扰因素忽略较多的问题。

为了解决上述技术问题，本发明采用了如下的技术方案：

一种基于层间干扰的油井各层产量计算方法，其关键在于，按如下步骤进行：

S1，根据传统单层产量计算公式，考虑渗透率级差、原油粘度级差和生产压差影响，引入对应干扰系数建立劈分系数计算模型；

S2，收集目标区块油井井史资料，以储层物性、流体物性和地层参数为基础，开展多层并联驱替实验，模拟油井储层情况，并进行数值模拟，计算和/或拟合不同条件下对应干扰系数及干扰系数与对应级差以及生产压差的关系情况；

S3，根据所得干扰系数和已知储层参数计算劈分系数；

S4，根据油井现有的产量，结合计算所得劈分系数计算各层产量。

采用以上方案，主要根据油井实际情况，充分考虑储层渗透率级差、原油粘度级差和生产压差的影响，并通过实验与数值模拟两相结合的方式，将影响因素与其对应形成的干扰系数关系量化，这样在后期即可根据实验或者数值模拟得到的干扰系数代入产量劈分系数计算模型中计算油井劈分系数，从而利于劈分系数精准计算油井各储层产量，相对而言，因为模型的建立即充分考虑了干扰因素，劈分产量结果更精准，有利于辅助认清各层产出情况。

作为优选：步骤S1中针对纯油流动阶段产油量、油水两相同产时产液量以及油水两相同产时产油量的三种状态建立对应劈分系数计算模型；

其中，产纯油阶段的产油量劈分系数α_i的计算模型为，

油水两相同产时的产液量劈分系数α'_i的计算模型为，

油水两相同产时的产油量劈分系数α”_i的计算模型为，

其中，q_i-第i小层产量，m³/d；

-第1层至第n层产油量的和，m³/d；K_i-第i小层的绝对渗透率，mD；K_roi-第i小层的油相相对渗透率，无因次小数；K_rwi-第i小层的水相相对渗透率，无因次小数；P_e-原始地层压力，MPa；P_wf-井底流压，MP_a；μ_oi-第i小层原油粘度，mPa·s；r_e-泄流半径，m；r_w-井筒半径，m；s-表皮系数；h_i-第i小层厚度，m；β_koi-第i小层渗透率级差因素的产油干扰系数，无因次小数；β_μoi-第i小层原油粘度级差因素的产油干扰系数，无因次小数；β_△poi-第i小层生产压差因素的产油干扰系数，无因次小数；β_ki-第i小层渗透率级差因素的产液干扰系数，无因次小数；β_μi-第i小层原油粘度级差因素的产液干扰系数，无因次小数；β_△pi-第i小层生产压差因素的产液干扰系数，无因次小数。

采用以上方案，针对三种不同状态建立对应的劈分系数计算模型，以满足三种情况的劈分系数计算，更具有针对性，具体使用时选择对应的模型计算，具有更广泛的使用范围，有利于在不同油田区块的推广。

作为优选：根据数值模拟和多层并联驱替实验模拟综合含水率与产油劈分系数的关系，且油水两相同产时的产油量劈分系数α”_i以产纯油阶段的产油量劈分系数α_i为初始值，则油水两相同产时的产油量劈分系数α”_i计算模型修正为，

其中，

α”_i(fw＞0)表示为含水率大于0时的产油量劈分系数，且

α_i(fw＝0)表示产纯油阶段时的产量劈分系数，且

fw-综合含水率，小数；Q_w-产水量，m³/d；Q_o-产油量，m³/d；K_ro-油相相对渗透率，无因次小数；K_rw-水相相对渗透率，无因次小数；μ_w-水粘度，mPa·s。

通常而言，除了储层和流体物性会引起产量变化以外，动态上的变化则主要表现在含水饱和度的变化，即综合含水率与产量之间的变化，故此处对其进行修正，有利于进一步满足当综合含水率发生变化时的使用，即提高实时计算精准度。

作为优选：基于各层内外边界压力一致，压差和对应的渗流半径相等的条件优化劈分系数计算模型，则，

产纯油阶段的产油量劈分系数α_i的计算模型为，

油水两相同产时的产液量劈分系数α'_i的计算模型为，

油水两相同产时的产油量劈分系数α”_i的计算模型为，

采用以上方案，以合理定压生产方式对计算模型进行简化处理，有利于降低模型计算繁杂程度，凸显渗透率级差和原油粘度级差影响因素。

作为优选：通过多层并联驱替实验和数值模拟，结合油井所在区块物性资料，拟合油水两相同产时，渗透率级差、原油粘度级差以及生产压差与产液干扰系数之间的关系；

所述产液干扰系数包括油水同产情况下，第i小层渗透率级差因素的产液干扰系数β_ki，第i小层生产压差因素的产液干扰系数β_△Pi，以及第i小层原油粘度级差因素的产液干扰系数β_μi，得到对应关系函数，

以及渗透率级差、原油粘度级差和生产压差与产油干扰系数之间的关系，所述产油干扰系数包括产纯油情况和油水同产情况下，第i小层渗透率级差因素的产油干扰系数β_koi、第i小层生产压差因素的产油干扰系数β_△Poi，以及第i小层原油粘度级差因素的产油干扰系数β_μoi，得到对应关系函数，

采用以上方案，通过拟合得到产液干扰系数和产油干扰系数与对应渗透率级差和原油粘度级差之间的函数关系，那么在后期针对同一区块和相似区块则可直接采纳计算，具有更重要的推广的意义。

为便于计算，提高计算效率，以渗透率大小为参考划分目标区块层位，并针对划分好的各层进行综合含水率与产油劈分系数的关系分析，寻找油水两相同产时的产油劈分系数α”_i相对含水率的拐点。

作为优选：当目标区块有五个生产层位时，首先确定高渗层、低渗层、中高和中低渗层，而最中间层采用和为1的方式得到该层的产油劈分系数；

当目标区块有三个生产层位时，采用高渗层和低渗层的相关性，而第三层采用和为1的方式得到该层的产油劈分系数。采用以上方案，有利于避免不同层位的劈分模型在高含水阶段，受含水率因素影响的局限性。

本发明的工作原理：

采用本发明提供的基于层间干扰的油井各层产量计算方法，主要充分考虑渗透率级差、原油粘度级差和生产压差对产量的影响，并以干扰系数方式引入产量劈分模型中，再以数值模拟和实验相结合方式优化模型，充分提高劈分结果精度，具有良好的层位认清辅助效果，和广阔的适用范围。

附图说明

图1为本发明的流程示意图；

图2为产液干扰系数与渗透率级差关系曲线示意图；

图3为产液干扰系数与粘度级差关系曲线；

图4为产油干扰系数与渗透率级差关系曲线；

图5为产油干扰系数与粘度级差关系曲线；

图6为四种储层渗透率区间对应产油劈分系数随综合含水率的变化关系示意图；

图7为四种储层渗透率区间对应产油劈分系数变化比例随综合含水率的变化关系示意图；

图8为不同绝对渗透率情况下，相对渗透率比值与含水饱和度的关系曲线示意图；

图9为绝对渗透率在50-500mD时，油水两相对应的相渗曲线；

图10为绝对渗透率在大于500mD时，油水两相对应的相渗曲线；

图11为W1油田A5井产液劈分计算结果与PLT测试结果对比示意图；

图12为W1油田A7井产液劈分计算结果与PLT测试结果对比示意图；

图13为W2油田A4井产液劈分计算结果与PLT测试结果对比示意图；

图14为W2油田A5井产液劈分计算结果与PLT测试结果对比示意图；

图15为W2油田A8井产液劈分计算结果与PLT测试结果对比示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步的详细说明。

参考图1至15所示的基于层间干扰的油井各层产量计算方法，其主要包括如下步骤，即步骤S1,根据传统单层计算公式，充分考虑渗透率级差、原油粘度级差和生产压差的影响，引入对应干扰系数建立劈分系数计算模型。

步骤S2,收集目标区块多个油井资料，如PLT测井资料，以储层物性、流体物性和地层参数为基础，开展多层并联驱替实验，充分模拟油井储层情况，并同时进行数值模拟，计算和/或拟合不同条件下对应干扰系数及干扰系数与对应级差以及生产压差的关系情况。

步骤S3，将所得干扰系数代入劈分系数计算模型中，并根据目标油井的已知地质参数计算各层的劈分系数。

步骤S4，通过收集到的目标油井地面所计总体产液量，结合计算得出的劈分系数即可计算得到目标油井各层的具体产量。

如前所述产量劈分系数计算模型的过程主要通过开展多管并联驱替实验(采用类似专利号为202020129784.9，专利名称为“油藏层间干扰机理研究实验系统”的实验装置，该装置及实验方法为公知技术，在此不做赘述)，并结合目标区块实际情况，评价储层、工作制度等因素影响，依据驱替实验的结果，拟合不同条件下干扰系数及其变化情况，并在此基础之上，开展数值模拟研究，对照并耦合实验与数模的结果，从而达到优化计算模型的目的，本申请中针对开采过程中可能存在的三种情况分别建立模型如下：

针对纯油流动阶段产油量的劈分模型：

根据传统渗流理论的产量公式，

其中，q-产量，m³/d；K-绝对渗透率，mD；P_e-原始地层压力，MPa；P_wf-井底流压，MP_a；μ-粘度，mP_a·s；r_e-泄流半径，m；r_w-井筒半径，m；s-表皮系数；h-对应储层厚度，单位m。

则单层产量公式可表示为：

其中，K₁-第1层绝对渗透率，mD；K₂-第2层绝对渗透率，mD；Kn-第n层绝对渗透率，mD；h₁-第1层储层厚度，m；h₂—第2层储层厚度，m；hn—第n层储层厚度，m；μ_o—原油粘度，mPa·s；μ_o1—第1层原油粘度，mPa·s；μ_o2—第2层原油粘度，mPa·s；μ_on—第n层原油粘度，mPa·s。

由于合采产量为各个小层产量之和，则公式(2)可以表示为：

q_o—产油量，m³/d。

根据劈分系数定义可知，各层劈分系数为该层产量占总产量的比值，即

α_i—产量劈分系数，无因次小数。

在同一注采系统里面，合层开采时存在干扰，且每一层的干扰不尽相同，通过数模和实验的结果表明，不同储层物性差别越大，所受到的干扰越大，为了准确表征所受干扰程度对其产量劈分的影响，故本申请中引入对应干扰系数β，而干扰系数β与渗透率级差、生产压差、原油粘度等因素相关，为有效表示其产量关系，均引入各因素的干扰系数，因此单层产量公式可表示为：

根据实验和数模分析结果，产油干扰系数β与渗透率级差、生产压差、原油粘度等因素相关，可得到如下关系式：

其中，f(K_oi级差)-产纯油阶段，第i层渗透率级差的函数；f(△P_oi)—产纯油阶段，第i层生产压差的函数；f(μ_oi级差)—产纯油阶段，第i层原油粘度级差的函数。

因此，产纯油阶段的产油量劈分系数α_i可以转化为：

油水两相同产时的产液量劈分系数α'_i的计算模型建立如下：

油井产水后，形成油水两相渗流，含水率的公式为，

其中，Q_w-产水量，m³/d；Q_o-产油量，m³/d；K_ro-油相相对渗透率，小数；K_rw-水相相对渗透率，小数；f_w-综合含水率，％；μ_w—水粘度，mP_a·s；μ_o—原油粘度，mP_a·s。

从公式(8)中可以得到含水率与相渗曲线的关系，从而计算出不同含水率对应的K_rw和K_ro，从而也可以确定不同含水率条件下的含水饱和度的变化情况S_w(无因次小数)，根据相渗曲线，可得小层综合含水率fw与油相相对渗透率K_ro和水相相对渗透率K_rw的关

系：k_ro＝f(f_w) (9)

k_rw＝f(f_w) (10)

那么在引入干扰系数β之后，油水两相同产时的单层产液量公式可表示为：

同样根据实验和数值模拟进行分析，得到此时的干扰系数β与此时渗透率级差、含水率、生产压差、原油粘度等参数相关，如式所示：

其中，f(K_i级差)-油水同产阶段第i层渗透率级差的函数；f(△P_i)—第i层生产压差的函数；f(μ_i级差)—油水同产阶段第i层原油粘度级差的函数。

则油水两相同产时的产液量劈分系数α'_i的计算模型可转化为，

油水两相同产时的产油量劈分系数α”_i的计算模型建立如下，同样基于公式(8)和公式(9)，引入干扰系数β则，油水同产时，单层产油量的公式可表示为：

同样根据实验和数值模拟进行分析，得到此时的干扰系数β与此时渗透率级差、含水率、生产压差、原油粘度等参数相关，如式所示：

油水两相同产时的产油量劈分系数α”_i的计算模型可表示为：

上述公式(7)、(13)和(16)中，q_i—第i小层产量，m³/d；

—第1层至第n层产油量的和，m³/d；K_i—第i小层的绝对渗透率，mD；K_roi—第i小层的油相相对渗透率，无因次小数；K_rwi—第i小层的水相相对渗透率，无因次小数；P_e-原始地层压力，MPa；P_wf-井底流压，MP_a；μ_oi-第i小层原油粘度，mPa·s；r_e-泄流半径，m；r_w-井筒半径，m；s-表皮系数；h_i-第i小层厚度，m；β_koi-第i小层渗透率级差因素的产油干扰系数，无因次小数；β_μoi-第i小层原油粘度级差因素的产油干扰系数，无因次小数；β_△poi-第i小层生产压差因素的产油干扰系数，无因次小数；β_ki-第i小层渗透率级差因素的产液干扰系数，无因次小数；β_μi-第i小层原油粘度级差因素的产液干扰系数，无因次小数；β_△pi-第i小层生产压差因素的产液干扰系数，无因次小数。

另一方面，产水后，除了储层和流体物性引起的产量变化以外，动态上的变化则主要表现在含水饱和度的变化，其主要表现形式为综合含水率与产量的变化关系，故为进一步提高劈分精度，需要引入动态参数与劈分系数的变化关系，因此在建模进行数值模拟时，应根据实验结果充分模拟综合含水率与产油劈分系数的关系，且油水两相同产时产油量劈分系数α”_i的初始值以产纯油阶段的产油量劈分系数α_i为参考，可对油水两相同产时的产油量劈分系数α”_i计算模型修正如下：

其中，α”_i(fw＞0)＝f(f_w)，fw的计算公式参考公式(8)；

α”_i(fw＞0)表示为含水率大于0时的产油量劈分系数，且

α_i(fw＝0)表示产纯油阶段时的产量劈分系数，且

在上述基础之上，本申请中为进一步简化计算模型，以便于现场实际应用，以定压生产方式，即基于各层内外边界压力一致，压差和对应的渗流半径相等的条件优化劈分系数计算模型如下，产纯油阶段的产油量劈分系数α_i的计算模型为，

油水两相同产时的产液量劈分系数α'_i的计算模型为，

油水两相同产时的产油量劈分系数α”_i的计算模型为，

为便于精准计算各层产出，本申请提出以渗透率大小划分目标区块层位，依次分为高渗层、中高渗层、中低渗层和低渗层，并针对划分好的各层进行综合含水率与产油劈分系数的关系分析，针对中低渗层和低渗层而言，产油劈分系数随综合含水率的增加而增加，主要原因在于高渗层和中高渗层初期产油量高，后期含水率增加较快，到高含水阶段产油量变少，继而寻找油水两相同产时的产油劈分系数α”_i相对含水率的拐点，以便后续跟进拐点进行进一步的分析，相应的产油劈分系数变化也较大，需要单独进行分析计算，并对综合含水率与产油劈分系数的关系进行无因次处理，转化为产油劈分系数α”_i的变化比例与综合含水率的变化关系，得到各层位变化关系函数。

前述提到以渗透率大小划分目标区块生产层位，而当目标区块实际有五个生产层位时，首先确定高渗层、低渗层、中高和中低渗层，而最中间层采用和为1的方式得到该层的产油劈分系数；当目标区块有三个生产层位时，采用高渗层和低渗层的相关性，而第三层采用和为1的方式得到该层的产油劈分系数。

参考图1至图15，应用本申请的基于层间干扰的油井各层产量计算方法，对目标区块内，W2油田中的目标井A8井进行产量劈分计算。

首先，收集目标区块内相邻两个油田(W1油田和W2油田)的储层物性情况，根据地层测井解释储层物性分布特征数据表可知，W1油田ZJ1-4M储层的平均孔隙度为26.1％，平均渗透率为690mD；ZJ1-4U储层的平均孔隙度为22.5％，平均渗透率为97.3mD；ZJ2-1U储层的平均孔隙度为26.3％，平均渗透率为799.7mD；ZJ2-2U储层的平均孔隙度为26.4％，平均渗透率为585.4mD。

W2油田ZJ1-6储层的平均孔隙度为31.5％，平均渗透率为1478mD；ZJ1-7L储层的平均孔隙度为29.0％，平均渗透率为144.8mD；ZJ2-1U储层的平均孔隙度为31.1％，平均渗透率为950.8mD；ZJ2-1L储层平均孔隙度为27.1％，平均渗透率为555.96mD。由四个储层的孔隙度渗透率可得W13-2储层平均孔隙度为29.68％，平均渗透率为782.39mD。

W1油田ZJ2-4M储层地层水矿化度为28323mg/L，ZJ2-2U储层地层水矿化度为28323mg/L，ZJ1-4U储层地层水矿化度为33494mg/L，ZJ2-1U储层地层水矿化度为33147mg/L，油田平均地层水矿化度为30822mg/L。地层水粘度为0.42mPa·s，地层水压缩系数为4.40×10^-5MPa^-1，岩石压缩系数为4.83×10^-5MPa^-1，各储层对应地层参数如表一。

表一

W2油田ZJ1-6储层地层水矿化度为31973mg/L，ZJ1-7储层地层水矿化度为33693mg/L，ZJ2-1U储层地层水矿化度为32397mg/L，ZJ2-1L储层地层水矿化度为33509mg/L。地层水粘度为0.42mPa·s，地层水压缩系数为4.40×10^-5MPa^-1，岩石压缩系数为4.83×10^-5MPa^-1，各储层对应地层参数如表二。

表二

根据W1和W2油田的基础物性数据，并以表三的建模数据进行建模，采用一注一采2口井模拟多层合采，且整个数值模拟过程中各层渗透率均逐渐降低，相邻两个有效储层间为隔夹层，生产时各层之间不允许层间窜流，机理模型采用三维图表示(未示出)。

表三

通过数值模拟及实验模拟油水两相同产，研究渗透率级差与产液干扰系数之间的关系，即可得到如图2的结果，通过数据拟合，则可推得当各小层之间渗透率级差(本层渗透率值与油井所有层位中渗透率最小层位的比值)小于15时，得到产液干扰系数与渗透率级差关系为：

β_ki＝1.467ln(K_级差)-0.524 (21)

当各小层之间渗透率级差大于15时，得到产液干扰系数与渗透率级差关系为：

β_ki＝-1.01ln(K_级差)+5.88 (22)

根据拟合情况R²的值可知其拟合精度较高。

同理，综合考虑实验和数值模拟过程中原油粘度级差与干扰系数的关系，如图3所示，即可得到干扰系数与原油粘度级差的关系为：

β_μi＝-0.203ln(μ_级差)+0.7779 (23)

同样的，对油水两相同产时，渗透率级差与产液干扰系数的关系进行研究，如图4所示，当各小层之间渗透率级差小于15时，得到产油干扰系数与渗透率级差的关系为：

β_koi＝0.5764ln(K_级差)-0.342 (24)

当各小层之间渗透率级差大于15时，得到产油干扰系数与渗透率级差的关系为：

β_koi＝-0.324ln(K_级差)+1.96 (25)

同理，综合考虑实验和数值模拟过程中原油粘度级差与干扰系数的关系，如图5所示，即可得到产油干扰系数与原油粘度级差的关系为：

β_μoi＝-0.013ln(μ_级差)+0.0514 (26)

其次，根据不同含水率对产出影响的数值模拟和实验结果分析含水率与产液劈分系数的关系，如图6所示，图6中包含4个层位的研究，其中第1层为高渗层，第2层为中高渗层，第3层为中低渗层，第4层为低渗层，由图中可看出，产油劈分系数随综合含水率的增加而增加，主要原因在于高渗层和中高渗层初期产油量高，后期含水率增加较快，到高含水阶段产油量变少；产油劈分系数在综合含水率为80％为拐点，总体上综合含水率大于80％以后变化明显，综合含水率小于80％时变化相对不明显。

由于含水率大于80％以后相对比较明显，因此选用含水率大于80％的数据，通过综合分析得出的综合含水率与各层产油劈分系数的关系，将产油劈分系数与综合含水率的变化关系转化为产油劈分系数变化比例与综合含水率的变化关系，如图7所示，图7中所示四个层位与图6中的四个层位一一对应，从图中可以看出：高渗层和中高渗层，产油劈分系数随综合含水率的增加而逐渐降低，变化比例小于1；低渗层和中低渗层，产油劈分系数随综合含水率的增加而增加，变化比例大于1；通过拟合可得各层产油劈分系数变化比例随综合含水率的变化关系，得到以下关系：

高渗层产油劈分系数变化比例随综合含水率的变化关系式：

中高渗层产油劈分系数变化比例随综合含水率的变化关系式：

中低渗层产油劈分系数变化比例随综合含水率的变化关系式：

低渗层产油劈分系数变化比例随综合含水率的变化关系式：

公式(21)-公式(30)确定之后，即可根据A8井的具体参数进行计算，A8井生产ZJ1-6、ZJ1-7、ZJ2-1U三个储层，各储层绝对渗透率分别为1435.5mD、469.6mD、728.6mD，厚度分别为9.2m、17.0m、19.7m，原油粘度分别为4.8mPa·s、4.6mPa·s、2.9mPa·s，地层水粘度均为0.42mPa·s。根据渗透率划分区间可知，ZJ1-6、ZJ2-1U储层的渗透率属于大于500mD区间，ZJ1-7储层的渗透率属于50-500mD区间。

将相对渗透率比值与含水饱和度的关系绘制在半对数坐标上，可得相对渗透率比值与含水饱和度的直线关系如图8所示，其中图8中(1)表示渗透率介于50-500mD区间时相对渗透率与含水饱和度的关系，(2)表示渗透率大于500mD区间时相对渗透率与含水饱和度的关系，根据图解法可得当渗透率介于50-500mD时，直线段截距a为732874.00，斜率b为22.22；当渗透率大于500mD时，直线段截距a为11217268.36，斜率b为25.20。

据含水率与含水饱和度关系式：

则可以反推不同含水率条件下的含水饱和度变化情况S_w：

由于不同渗透率区间对应相渗曲线不同，因此束缚水饱和度也不同。渗透率属于50-500mD区间时，束缚水饱和度为0.44；渗透率属于大于500mD区间时，束缚水饱和度为0.34。ZJ1-6、ZJ2-1U储层渗透率大于500mD，ZJ1-7U/7L储层渗透率介于50-500mD，故当ZJ1-6、ZJ2-1U储层计算含水饱和度小于0.34，且ZJ1-7U/7L储层含水饱和度小于0.44时，认为三个小层均处于纯油流动阶段，此外属于油水两相流动阶段。当三个储层均处于油水两相流动阶段时，可以通过含水饱和度计算储层相对渗透率，其油相、水相渗透率随含水饱和度的变化规律如图9和图10所示，各关系式如下：

当渗透率介于50-500mD时，油相相对渗透率与含水饱和度关系如式(33)所示，水相相对渗透率与含水饱和度关系如式(34)所示。

Krw＝-0.2239Sw²+0.5589Sw-0.2018 (34)

当渗透率大于500mD时，油相相对渗透率与含水饱和度关系如式35所示，水相相对渗透率与含水饱和度关系如式(36)所示。

Kro＝49.977Sw⁴-128.76Sw³+127.81Sw²-58.474Sw+10.479 (35)

Krw＝-0.1282Sw²+0.4108Sw-0.1234 (36)

由于各小层渗透率不同，因此纯油流动阶段和油水两相流动阶段开始的时间各不相同，故需要对各储层相对渗透率进行修正。当储层均处于油水两相流动阶段时，按照相渗透率与含水饱和度的关系(式(33)至式(36))进行计算；未全部处于油水两相流动阶段时，按照纯油流动阶段进行计算，即油相渗透率为1，水相渗透率为0。

当三个储层同时生产时，ZJ1-6储层渗透率级差为3.06，原油粘度级差为1.66，计算渗透率级差干扰系数为0.02，原油粘度级差干扰系数为0.01；ZJ1-7U/7L储层渗透率级差为1，原油粘度级差为1.59，计算渗透率级差干扰系数为0，原油粘度级差干扰系数为0.01；ZJ2-1U储层渗透率级差为1.55，原油粘度级差为1，计算渗透率级差干扰系数为0，原油粘度级差干扰系数为0.01。

其生产过程中进行了卡换层，故后续在产液劈分时同时考虑卡换层的影响，应通过数值模拟分析卡换层对产液干扰系数的影响。当ZJ1-6、ZJ2-1U两个储层同时生产时，ZJ1-6储层渗透率级差为1.97，原油粘度级差为1.66，计算渗透率级差干扰系数为0，原油粘度级差干扰系数为0.01；ZJ2-1U储层渗透率级差为1，原油粘度级差为1，计算渗透率级差干扰系数为0，原油粘度级差干扰系数为0。

当ZJ1-7U/7L、ZJ2-1U两个储层同时生产时，ZJ1-7U/7L储层渗透率级差为1，原油粘度级差为1.56，计算渗透率级差干扰系数为0，原油粘度级差干扰系数为0.01；ZJ2-1U储层渗透率级差为1.55，原油粘度级差为1，计算渗透率级差干扰系数为0，原油粘度级差干扰系数为0.01。

将以上参数代入到对应的劈分系数计算公式中，即可求得各层劈分系数，如2003/1/25之前为纯油流动阶段，故采用公式(18)计算，所有计算结果如表四所示。

表四

劈分系数计算得出之后，通过其与总产量的关系式，即可快速计算各储层单独产量，从而为后续开采工作制度的制定提供有力依据。

此外，本申请为确保提出的计算方法的准确性，根据W1和W2油田资料，对W1油田中A5和A7井，以及W2油田A4、A5和A8井做了产液剖面测试，并采用本申请的劈分计算方法对具有产液测试剖面的井进行产量劈分，同时对拟合程度和模型准确性进行验证。

W1油田中A5和A7井产液剖面测试结果如表五所示，其生产过程中进行了卡换层，产液劈分时同时考虑卡换层的影响。

表五

根据PLT资料，对W1油田A5和A7井劈分结果进行验证，模型中各井基本物性参数以W1油田中的各层的物性为准，具体见表六。

表六

W1油田A5井产液劈分与产液剖面对比如图11所示，由图可知ZJ1-4M层测试平均误差为7.89％；ZJ2-1U层测试误差为15.36％；ZJ2-2U层测试误差为26.46％；综合分析表明该井采用该模型进行的产液量劈分平均误差为16.57％，总体效果较好。

W1油田A7井产液劈分与产液剖面对比如图12所示，从图表可知：ZJ2-1U层在2004年7月、2005年6月和2005年10月测试过程中产液量接近于0，但在该时间段，根据卡换层统计并没有卡层，因此测试存在一定误差，在拟合中不予以考虑；除去这些点，ZJ1-4(U+M)层测试平均误差为4.87％；ZJ2-1U层测试误差为15.61％；综合分析表明该井采用该模型进行的产液量劈分平均误差为10.24％，总体效果较好。

W2油田中A4、A5和A8共3口井做了产液剖面测试，测试结果见表七，在生产过程中进行了卡换层，产液劈分时同时考虑卡换层的影响。

表七

同样根据PLT测试资料，对W2油田A4、A5和A8井劈分结果进行验证，模型中各井基本物性参数以W2油田中的各层的物性为准，具体如表八所示。

表八

W2油田A4井产液劈分与产液剖面对比见图13，从图表可知：ZJ1-6层测试平均误差为6.85％；ZJ2-1U层测试与模型计算误差为19.17％；综合分析表明该井采用该模型进行的产液量劈分平均误差为13.01％，总体效果较好，存在误差的主要原因在于ZJ1-6层和ZJ1-7U/7L层已经卡层，但PLT测试时仍有产液量，说明存在明显蹿漏现象，导致误差增加。

W2油田A5井产液劈分与产液剖面对比见图14，从图表可知：ZJ1-6层测试平均误差为11.87％；ZJ1-7U/7L层2007年卡层但存在蹿漏(资料记载)，除去该时间的测试误差，其余平均误差约10.62％；ZJ2-1U层测试平均误差为4.02％；综合分析表明该井采用该模型进行的产液量劈分平均误差为8.84％，总体效果较好。存在误差的主要原因在于，ZJ1-7U/7L层卡层，但PLT测试时仍有产液量，说明存在蹿漏现象，导致其他误差增加。

通过如前计算的W2油田A8井产液劈分结果与产液剖面对比见图15，从图表可知：ZJ1-6层2010年5月卡层后存在蹿漏现象，且2016年8月测试数据中该层产液量为0，但该层实际有生产，因此在该时间上的测试不能用来拟合，其他几次测试平均误差为11.66％；ZJ1-7U/7L层2003年3月卡层后存在蹿漏现象，除去该时间的测试误差，平均误差约17.34％；ZJ2-1U层测试平均误差为16.38％；综合分析表明该井采用该模型进行的产液量劈分平均误差为15.12％，总体效果较好。存在误差的主要原因在ZJ1-6层和ZJ1-7U/7L层卡层后，PLT测试时仍有产液量，说明存在明显蹿漏现象，导致其他误差增加。

经过上述计算，以及对两个油田中多口井进行的产量劈分和PLT测试结果进行对比，可以看出本申请提出的产量劈分及计算模型具有较高的准确度，平均误差较小，在后续其他油井的开采过程中，完全可依靠油田数据对其进行产量劈分，再根据劈分结果制定更佳的工作制度，而不必繁琐的进行PLT测试，实施成本更低，具有较好的现场应用价值，以及良好的理论教学指导意义。

以上仅是本发明优选的实施方式，需指出的是，对于本领域技术人员在不脱离本技术方案的前提下，做出的若干变形和改进的技术方案应同样视为落入本申请要求保护的范围。

Claims (6)

1.一种基于层间干扰的油井各层产量计算方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1，根据传统单层产量计算公式，考虑渗透率级差、原油粘度级差和生产压差影响，引入对应干扰系数建立劈分系数计算模型；

S2，收集目标区块油井井史资料，以储层物性、流体物性和地层参数为基础，开展多层并联驱替实验，模拟油井储层情况，并进行数值模拟，计算和/或拟合不同条件下对应干扰系数及干扰系数与对应级差以及生产压差的关系情况；

S3，根据所得干扰系数和已知储层参数计算劈分系数；

S4，根据油井现有的产量，结合计算所得劈分系数计算各层产量；

其中，所述步骤S1中针对纯油流动阶段产油量、油水两相同产时产液量以及油水两相同产时产油量的三种状态建立对应劈分系数计算模型；

其中，产纯油阶段的产油量劈分系数α_i的计算模型为，

油水两相同产时的产液量劈分系数α′_i的计算模型为，

油水两相同产时的产油量劈分系数α″_i的计算模型为，

其中，q_i—第i小层产量，m³/d；

—第1层至第n层产油量的和，m³/d；K_i—第i小层的绝对渗透率，mD；K_roi—第i小层的油相相对渗透率，无因次小数；K_rwi—第i小层的水相相对渗透率，无因次小数；P_e—原始地层压力，MPa；P_wf—井底流压，MP_a；μ_oi—第i小层原油粘度，mPa·s；r_e—泄流半径，m；r_w—井筒半径，m；s—表皮系数；h_i—第i小层厚度，m；β_koi—第i小层渗透率级差因素的产油干扰系数，无因次小数；β_μoi—第i小层原油粘度级差因素的产油干扰系数，无因次小数；β_△poi—第i小层生产压差因素的产油干扰系数，无因次小数；β_ki—第i小层渗透率级差因素的产液干扰系数，无因次小数；β_μi—第i小层原油粘度级差因素的产液干扰系数，无因次小数；β_△pi—第i小层生产压差因素的产液干扰系数，无因次小数；

根据数值模拟和多层并联驱替实验模拟综合含水率与产油劈分系数的关系，且油水两相同产时的产油量劈分系数α″_i，以产纯油阶段的产油量劈分系数α_i为初始值，则油水两相同产时的产油量劈分系数α″_i计算模型修正为，

其中，α″_i(fw>0)＝f(f_w)，

α″_i(fw>0)表示为含水率大于0时的产油量劈分系数，且

α_i(fw＝0)表示产纯油阶段时的产量劈分系数，且

fw—综合含水率，小数；Q_w—产水量，m³/d；Q_o—产油量，m³/d；K_ro—油相相对渗透率，小数；K_rw—水相相对渗透率，小数；μ_w—水粘度，mPa·s。

2.根据权利要求1所述的基于层间干扰的油井各层产量计算方法，其特征在于：基于各层内外边界压力一致，压差和对应的渗流半径相等的条件优化劈分系数计算模型，则，

产纯油阶段的产油量劈分系数α_i的计算模型为，

油水两相同产时的产液量劈分系数α′_i的计算模型为，

油水两相同产时的产油量劈分系数α″_i的计算模型为，

3.根据权利要求1所述的基于层间干扰的油井各层产量计算方法，其特征在于：通过多层并联驱替实验和数值模拟，结合油井所在区块物性资料，拟合油水两相同产时，渗透率级差、原油粘度级差以及生产压差与产液干扰系数之间的关系；

所述产液干扰系数包括油水同产情况下，第i小层渗透率级差因素的产液干扰系数β_ki，第i小层生产压差因素的产液干扰系数β_△Pi，以及第i小层原油粘度级差因素的产液干扰系数β_μi，得到对应关系函数，

以及渗透率级差、原油粘度级差和生产压差与产油干扰系数之间的关系，所述产油干扰系数包括产纯油情况和油水同产情况下，第i小层渗透率级差因素的产油干扰系数β_koi、第i小层生产压差因素的产油干扰系数β_△Poi，以及第i小层原油粘度级差因素的产油干扰系数β_μoi，得到对应关系函数，

4.根据权利要求1或2所述的基于层间干扰的油井各层产量计算方法，其特征在于：以渗透率大小为参考划分目标区块层位，并针对划分好的各层进行综合含水率与产油劈分系数的关系分析，寻找油水两相同产时的产油劈分系数α″_i相对含水率的拐点。

5.根据权利要求4所述的基于层间干扰的油井各层产量计算方法，其特征在于：对综合含水率与产油劈分系数的关系进行无因次化处理，将其转化为产油劈分系数α″_i的变化比例与综合含水率的变化关系，得到各层位的变化关系函数。

6.根据权利要求4所述的基于层间干扰的油井各层产量计算方法，其特征在于：当目标区块有五个生产层位时，首先确定高渗层、低渗层、中高和中低深层，而最中间层采用和为1的方式得到该层的产油劈分系数；

当目标区块有三个生产层位时，采用高渗层和低渗层的相关性，而第三层采用和为1的方式得到该层的产油劈分系数。

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