CN113361066B - 一种积液及积液程度判识方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种积液及积液程度判识方法,提出临界携液流速系数校正方法,进一步提高目标气田的临界携液气量计算精度;提出使用无因次产量、无因次压力评价气井积液程度,并建立与形成积液及积液程度判识图版,评价气井是否积液及其积液程度。该方法使用生产动态数据快速评价产水气井积液及积液程度,为合理高效的排水采气工艺选择提供技术依据。
Description
技术领域
本发明涉及气田开发技术领域,更具体地说涉及一种积液及积液程度判识方法。
背景技术
气井积液影响产能正常发挥,往往通过排水采气排出积液;而积液程度不同适用的措施工艺及工艺方案差异较大。为此,确定气井积液及积液程度具有重要意义。
目前,气井积液判识的方法主要有:生产曲线判识法、临界携液气量判识法和流压梯度测试法等。其中,生产曲线判识法和临界携液气量判识法仅通过气井生产动态数据即可定性推断气井是否积液,其要求的资料基础简单,判断过程简便,但无法确定气井积液程度;流压梯度测试法,可根据变密度界面判断气井是否积液,同时根据液柱梯度大小判断积液程度,但需下入井下工具,测试井筒不同深度的压力,该方法测试成本高,难以规模应用。
发明内容
本发明克服了现有技术中的不足,现有的气井积液判识的方法存在无法确定气井积液程度或者方法测试成本高,难以规模应用的问题,提供了一种积液及积液程度判识方法,该方法使用生产动态数据快速评价产水气井积液及积液程度,为合理高效的排水采气工艺选择提供技术依据。
本发明的目的通过下述技术方案予以实现。
一种积液及积液程度判识方法,按照下述步骤进行:
步骤1,获取目标工区内的积液测试数据及测试时间对应的井口油压、套压、温度、产气量、管柱尺寸的数据;
步骤2,选取压力、温度、管柱内径、天然气相对密度,开展分析,以确定上述因素对携液能力的影响大小,并选取两个对携液能力的影响较大的因素建立临界携液气量速查表;
步骤3,利用步骤1中的积液测试数据,以积液实测结果为目标,构建优化函数,求取临界携液模型的校正系数;
步骤4,根据流压梯度的测试数据,将积液程度分为不积液、轻度积液、中度积液和重度积液;
步骤5,利用步骤1中的积液测试数据计算无因次产量与无因次压力,并将无因次压力和无因次产量与积液程度进行对比,以确定出各积液程度的无因次压力与无因次产量的区间,进而绘制无因次产量和无因次压力关系图,最终形成积液及积液程度判识图版;
步骤6,收集待评价气井油压、套压、产量、流体性质等资料,计算无因次产量、无因次压力,使用步骤5形成的积液及积液程度判识图版评价气井是否积液及其积液程度。
在步骤3中,临界携液模型的校正过程,按照下述步骤进行:
步骤①,构建临界携液流速函数,确定最优函数优化目标β;
vgc临界携液流速,m/s;β临界携液流速系数,m1/2.s-1/4;σ界面张力,N/m;ρL液体密度,kg/m3;ρg天然气密度,kg/m3。
步骤②,构建函数Mi与Ni及最优化函数F,采用牛顿算法优化确定临界流速模型系数β。
Z偏差因子,小数;T地层温度,K;A油管截面积,m2;p压力,MPa。
步骤③,根据(5)式计算校正后的临界携液气量;
Qgc临界携液气量;vgc临界携液流速。
在步骤5中,无因次产量和无因次压力的计算公式分别如下:
QD=Qg/Qgc (6)
PD=PTHP/PCHP (7)
QD无因次产量,小数;Qg气井产量,m3/d;Qgc临界携液气量,m3/d;PD无因次压力, 小数;PTHP油压,MPa;PCHP套压,MPa。
本发明的有益效果为:利用本发明方法能够快速评价气井积液及积液程度;该方法只需气田前期流压梯度测试资料及待判识气井的油压、套压、产气量资料,判识过程简便,成本费用更为低廉。
附图说明
图1为本发明的临界携液气量影响因素大小图;
图2为本发明的临界携液流速校正系数确定图;
图3为本发明的积液及积液程度判识图版。
具体实施方式
下面通过具体的实施例对本发明的技术方案作进一步的说明。
一种积液及积液程度判识方法,按照下述步骤进行:
步骤1,选取鄂尔多斯盆地某气田参数,压力范围1-12MPa,温度范围40-100℃,管柱内径范围1.5-3.5in,天然气相对密度范围0.5-0.7。
步骤2,开展相关分析,各因素对携液能力的影响由大到小为管柱尺寸>压力>相对密度>温度,相关系数分别为0.8551、0.4103、-0.0838、-0.0717,如图1所示。选取管柱尺寸和压力两个因素建立临界携液气量速查表,如下表1所示:
表1临界携液气量速查表
步骤3,使用气井流压梯度测试资料,对临界携液模型进行校正,按照下述步骤进行:
步骤①,构建临界携液流速函数,确定最优函数优化目标β;
步骤②,构建函数Mi与Ni及最优化函数F,采用牛顿算法优化确定临界流速模型系数β;
步骤③,根据(5)式计算校正后的临界携液气量;
采用上述(1)-(5)式进行优化后的临界携液流速系数为3.6,如图2所示,而利用李闽模型计算得到的临界携液流速系数为2.5,基于此对速查表的临界携液气量进行校正,即乘以系数1.44;
步骤4,根据流压梯度测试数据,将气井积液程度分为无积液、轻度积液、中度积液、重度积液四类,积液程度划分区间如表2所示:
表2基于压力梯度的积液程度划分表
步骤5,根据(6)式、(7)式计算无因次产量和无因次压力,并绘制无因次产量、无因次压力关系图,并将气井积液程度进行叠合,形成无因次压力、无因次产量的积液程度划分区间,根据表3绘制积液及积液程度判识图版,如图3所示。
无因次产量和无因次压力计算公式分别为:
QD=Qg/Qgc (6)
PD=PTHP/PCHP (7)
表3基于无量纲产气量、无量纲油压的积液程度划分表
序号 | Q<sub>D</sub> | P<sub>D</sub> | 积液程度 |
1 | >1.05 | — | 无积液 |
2 | 0.6~1.05 | >0.5 | 轻度积液 |
3 | 0.5~0.6 | 0.4~0.5 | 中度积液 |
4 | <0.5 | <0.4 | 重度积液 |
步骤6,收集待评价气井油压、套压、产量、管柱尺寸等资料,利用(6)式、(7)式分别计算无因次产量和无因次压力,使用图版评价气井是否积液及其积液程度。
以上对本发明做了示例性的描述,应该说明的是,在不脱离本发明的核心的情况下,任何简单的变形、修改或者其他本领域技术人员能够不花费创造性劳动的等同替换均落入本发明的保护范围。
Claims (2)
1.一种积液及积液程度判识方法,其特征在于:按照下述步骤进行:
步骤1,获取目标工区内的积液测试数据及测试时间对应的井口油压、套压、温度、产气量、管柱尺寸的数据;
步骤2,选取压力、温度、管柱尺寸、天然气相对密度,开展分析,以确定上述因素对携液能力的影响大小,并选取管柱尺寸和压力上述两个对携液能力的影响较大的因素建立临界携液气量速查表;
步骤3,利用步骤1中的积液测试数据,以积液实测结果为目标,构建优化函数,求取临界携液模型的校正系数,对临界携液气量速查表进行校正,具体校正过程:利用校正后的临界携液流速系数与李闽模型计算得到的临界携液流速系数进行比对后得到校正系数,并基于比对后得到校正系数对临界携液气量速查表进行校正;
步骤4,根据流压梯度的测试数据,将积液程度分为不积液、轻度积液、中度积液和重度积液;
步骤5,利用步骤1中的积液测试数据计算无因次产量与无因次压力,并将无因次压力和无因次产量与积液程度进行对比,以确定出各积液程度的无因次压力与无因次产量的区间,进而绘制无因次产量和无因次压力关系图,最终形成积液及积液程度判识图版;
其中,无因次产量和无因次压力的计算公式分别如下:
QD=Qg/Qgc
PD=PTHP/PCHP
QD无因次产量,小数;Qg气井产量,m3/d;Qgc临界携液气量,m3/d;PD无因次压力,小数;PTHP油压,MPa;PCHP套压,MPa;
步骤6,收集待评价气井油压、套压、产量、流体性质的资料,计算无因次产量、无因次压力,使用步骤5形成的积液及积液程度判识图版评价气井是否积液及其积液程度。
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Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103670352A (zh) * | 2012-09-18 | 2014-03-26 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种气井排除积液的自动控制方法 |
CN106250984A (zh) * | 2016-07-29 | 2016-12-21 | 中国石油天然气股份有限公司 | 油井的油水关系模式的判断方法及装置 |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN103670352A (zh) * | 2012-09-18 | 2014-03-26 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种气井排除积液的自动控制方法 |
CN106250984A (zh) * | 2016-07-29 | 2016-12-21 | 中国石油天然气股份有限公司 | 油井的油水关系模式的判断方法及装置 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
智能决策系统与排液采气技术一体化研究;黄万书 等;《天然气与石油》;20201030;全文 * |
鄂尔多斯盆地临兴气田临界携液流量模型;刘世界 等;《天然气勘探与开发》;20210331;全文 * |
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