CN113656982B - 有机垢损害油气层的建模方法、损害程度时空演化4d定量与智能诊断方法及其系统 - Google Patents

有机垢损害油气层的建模方法、损害程度时空演化4d定量与智能诊断方法及其系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及油田勘探技术领域，公开一种有机垢损害储层的建模方法、确定储层损害程度的方法及其系统。所述建模方法包括：确定位于待诊断井的预设区域内的储层的压力；确定所述有机垢在所述原油中的最大溶解量随所述储层的压力变化的第一关系式；确定所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数随所述储层的压力与所述有机垢在所述原油中的最大溶解量两者变化的第二关系式；以根据所述第二关系式、所述第一关系式及所述储层的压力，确定有机垢损害储层的时空演化模拟方程。本发明可定量模拟由有机垢引起的储层损害特征的四维时空演化过程，从而对未发生储层损害的井进行储层损害定量预测和损害规律时空推演。

Description

有机垢损害油气层的建模方法、损害程度时空演化4D定量与 智能诊断方法及其系统
技术领域
本发明涉及油田勘探技术领域，具体地涉及一种有机垢损害储层的建模方法与系统以及确定储层损害程度的方法与系统。
背景技术
油田勘探开发的各个时期，由于受到多种内外因素影响，会导致储层原有的物理、化学、热力学和水动力学平衡状态变化，不可避免的使储层近井壁区乃至远井壁区的储层内部渗透率降低，堵塞流体流动，造成储层损害和油井产量下降，甚至“枪毙”储层。造成储层损害的原因是多样的、复杂的，特别是在生产过程中，储层岩石储渗空间、表面润湿性、水动力学场、温度场、岩石种类等不断发生变化，使损害机理随时间而变，且损害周期长、范围宽，损害更具复杂性和叠加性。储层损害一旦发生，必须根据储层损害情况采取相应的解堵措施恢复流体流动通道，以便提高油井产量和水井注入能力。因此，厘清待解堵井储层损害究竟由哪些因素造成、各损害因素所占比例如何，以及储层损害的空间分布规律和随时间变化规律对解堵措施优化设计至关重要，并直接影响解堵和增产效果好坏。
目前，诊断储层损害的方法可分为矿场诊断法和室内评价法。其中，所述矿场诊断法包括试井法。虽然所述试井法可以定量给出表征待诊断井的预设区域内的储层的损害程度的表皮系数、堵塞比、附加压降等重要参数，但由其表征的表皮系数与其它参数相互联系。也就是说，通过所述试井法得出的表皮系数并不仅仅反映真实储层损害特征，还是各个环节、多因素的综合表现(即其是真实损害表皮系数和由井斜表皮系数、储层形状表皮系数、打开储层不完善表皮系数、非达西流表皮系数、射孔表皮系数等组成的拟表皮系数之和)，必须进行表皮系数分解才能得到真实损害表皮系数。其中，所述室内评价法包括岩心流动实验法。所述岩心流动实验法是通过岩心驱替前后的渗透率变化来了解损害程度大小，虽然比较适合研究单因素储层损害，但难以反映较大尺度上储层损害规律。并且，因室内岩心实验条件比较理想化、评价用岩心都是原始状态岩心、无法考虑储层特性动态变化，使实验结果与井下储层真实损害出入较大。
发明内容
本发明的目的是提供一种有机垢损害储层的建模方法与系统以及确定储层损害程度的方法与系统，其可定量模拟由有机垢引起的储层损害特征的四维时空演化过程，从而对未发生储层损害的井进行储层损害定量预测和损害规律时空推演，为预防或避免储层损害、制定油藏的开发方案以及之后增产措施具有科学指导意义，以及对已损害井优化设计解堵措施、提高或恢复油井产量和水井注水能力，以及提高油藏数值模拟精度都具有十分重大意义。
为了实现上述目的，本发明第一方面提供一种有机垢损害储层的建模方法，所述建模方法包括：确定位于待诊断井的预设区域内的储层的压力；根据所述储层的泡点压力、所述储层产出的原油在所述泡点压力下的摩尔体积、所述原油的溶解度参数、所述有机垢在所述原油中的溶解度参数及所述有机垢的摩尔体积，确定所述有机垢在所述原油中的最大溶解量随所述储层的压力变化的第一关系式；根据所述有机垢中的有机垢颗粒的分布函数及所述原油的摩尔数，确定所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数随所述储层的压力与所述有机垢在所述原油中的最大溶解量两者变化的第二关系式，其中，所述分布函数为粒径大于预设粒径的有机垢颗粒的摩尔数占有机垢颗粒的总摩尔数的比例函数；以及根据所述第二关系式、所述第一关系式及所述储层的压力，确定有机垢损害储层的时空演化模拟方程，其中所述时空演化模拟方程用于模拟由有机垢引起的储层损害特征的四维时空演化过程。
优选地，所述确定位于待诊断井的预设区域内的储层的压力包括：在所述储层被划分为以所述待诊断井的中心轴为参照中心轴且具有预设厚度的多个圆柱壳的情况下，根据所述储层的压力的连续性方程及裘比公式，确定下式表示的所述储层的压力P(ri)，
Figure BDA0003232426090000031
其中，ri为所述多个圆柱壳中的第i个圆柱壳距所述参照中心轴的平均水平距离；re为所述储层的油藏半径；Qo(t)为所述待诊断井的原油产量；K为所述储层的渗透率；H为所述储层的厚度；以及μ为所述储层内的流体的粘度。
优选地，所述原油的溶解度参数通过以下方式获取：根据所述多个预设组分的沸点温度、临界温度与摩尔体积及所述储层的温度，确定所述多个预设组分的溶解度参数，其中，所述多个预设组分为具有多个预设碳含量的沥青质；以及根据所述原油中的多个预设组分的溶解度参数与体积分数，确定所述原油的溶解度参数。
优选地，所述确定所述有机垢在所述原油中的最大溶解量随所述储层的压力变化的第一关系式包括：根据所述储层的泡点压力及所述储层产出的原油在所述泡点压力下的摩尔体积，确定所述原油在所述储层的压力下的摩尔体积；以及根据所述原油在所述储层的压力下的摩尔体积、所述原油的溶解度参数、所述有机垢在所述原油中的溶解度参数及所述有机垢的摩尔体积，确定所述第一关系式。
优选地，所述确定所述原油在所述储层的压力下的摩尔体积包括：根据所述储层的泡点压力Pb及所述储层产出的原油在所述泡点压力下的摩尔体积VLb，确定下式表示的所述原油在所述储层的压力P(ri，t)下的摩尔体积VL(P(ri，t))，
Figure BDA0003232426090000041
其中，Cf为所述原油的压缩系数；以及Bo为所述原油的压缩系数。
优选地，所述确定所述第一关系式包括：根据所述原油在所述储层的压力下的摩尔体积VL(P(ri，t))、所述原油的溶解度参数δL(P(ri，t))、所述有机垢在所述原油中的溶解度参数δa及所述有机垢的摩尔体积Va，确定下式表示的所述第一关系式，
Figure BDA0003232426090000042
其中，T为所述储层的温度；R为气体常量。
优选地，所述确定所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数随所述储层的压力变化的第二关系式包括：根据所述有机垢中的有机垢颗粒的分布函数ftrap(Rp)及所述原油的摩尔数ηo，确定下式表示的所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数η(P(ri，t)，(φa)max(P(ri，t)))随所述储层的压力P(ri，t)与所述有机垢在所述原油中的最大溶解量(φa)max(P(ri，t))两者变化的第二关系式，
Figure BDA0003232426090000043
其中，ηo为所述原油的摩尔数；φa为所述原油中的有机垢的总含量；以及Rp为所述预设粒径。
通过上述技术方案，本发明创造性地根据所述储层的泡点压力、所述储层产出的原油在所述泡点压力下的摩尔体积、所述原油的溶解度参数、所述有机垢在所述原油中的溶解度参数及所述有机垢的摩尔体积，确定所述有机垢在所述原油中的最大溶解量随所述储层的压力变化的第一关系式；根据所述有机垢中的有机垢颗粒的分布函数及所述原油的摩尔数，确定所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数随所述储层的压力与所述有机垢在所述原油中的最大溶解量两者变化的第二关系式；根据所述第一关系式、所述第二关系式及所述储层的压力，确定有机垢损害储层的时空演化模拟方程。由此，通过所确定的时空演化模拟方程可定量模拟由有机垢引起的储层损害特征的四维时空演化过程，从而对未发生储层损害的井进行储层损害定量预测和损害规律时空推演，为预防或避免储层损害、制定油藏的开发方案以及之后增产措施具有科学指导意义，以及对已损害井优化设计解堵措施、提高或恢复油井产量和水井注水能力，以及提高油藏数值模拟精度都具有十分重大意义。
本发明第二方面提供一种确定储层损害程度的方法，所述方法包括：基于所述的有机垢损害储层的建模方法建立的时空演化模拟方程，确定所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数；以及基于所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数，确定表征待诊断井的预设区域内的储层的损害程度的特征参数。
优选地，所述特征参数为所述储层的渗透率和/或所述储层的滤失系数，在所述建模方法为所述的有机垢损害储层的建模方法的情况下，所述确定表征待诊断井的预设区域内的储层的损害程度的特征参数包括：基于所述流体中的有机垢的质量浓度η(P(ri，t)，(φa)max(P(ri，t)))及公式
Figure BDA0003232426090000051
确定所述储层的孔隙度，其中，dr为所述圆柱壳的预设厚度；基于所述储层的孔隙度φ(ri，t)及公式
Figure BDA0003232426090000052
确定所述储层的渗透率K(ri,t)；和/或基于所述储层的孔隙度φ(ri，t)及公式
Figure BDA0003232426090000053
确定所述储层的滤失系数k(ri,t)，其中，φ0为孔隙度的初始值；mk与mK分别为第一经验值与第二经验值；K0(ri)为所述储层的渗透率的初始值；以及k0(ri)所述储层的滤失系数的初始值。
优选地，所述特征参数为所述储层的表皮系数，在所述建模方法为所述的有机垢损害储层的建模方法的情况下，所述确定表征待诊断井的预设区域内的储层的损害程度的特征参数包括：基于所述流体中的有机垢的质量浓度η(P(ri，t)，(φa)max(P(ri，t)))及公式
Figure BDA0003232426090000061
确定所述储层的孔隙度φ(ri，t)；基于所述储层的孔隙度φ(ri，t)及公式
Figure BDA0003232426090000062
确定所述储层的渗透率K(ri,t)；以及基于所述储层的渗透率K(ri,t)及公式
Figure BDA0003232426090000063
确定所述储层的表皮系数S(ri,t)，其中，φ0为孔隙度的初始值；mK为第二经验值；K0(ri)为所述储层的渗透率的初始值；
Figure BDA0003232426090000064
rw为所述待诊断井的井筒半径；以及rsw为所述储层的损害半径。
通过上述技术方案，本发明创造性地根据所述的有机垢损害储层的建模方法建立的时空演化模拟方程，确定所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数；以及基于所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数，确定表征待诊断井的预设区域内的储层的损害程度的特征参数。由此可定量模拟由黏土膨胀引起的储层损害特征的四维时空演化过程，从而对未发生储层损害的井进行储层损害定量预测和损害规律时空推演，为预防或避免储层损害、制定油藏的开发方案以及之后增产措施具有科学指导意义，以及对已损害井优化设计解堵措施、提高或恢复油井产量和水井注水能力，以及提高油藏数值模拟精度都具有十分重大意义。
相应地，本发明第三方面还提供一种有机垢损害储层的建模系统，所述建模系统包括：压力确定装置，用于确定位于待诊断井的预设区域内的储层的压力；溶解量确定装置，用于根据所述储层的泡点压力、所述储层产出的原油在所述泡点压力下的摩尔体积、所述原油的溶解度参数、所述有机垢在所述原油中的溶解度参数及所述有机垢的摩尔体积，确定所述有机垢在所述原油中的最大溶解量随所述储层的压力变化的第一关系式；摩尔数确定装置，用于根据所述有机垢中的有机垢颗粒的分布函数及所述原油的摩尔数，确定所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数随所述储层的压力与所述有机垢在所述原油中的最大溶解量两者变化的第二关系式，其中，所述分布函数为粒径大于预设粒径的有机垢颗粒的摩尔数占有机垢颗粒的总摩尔数的比例函数；以模拟方程确定装置，用于根据所述第一关系式、所述第二关系式及所述储层的压力，确定有机垢损害储层的时空演化模拟方程，其中，所述时空演化模拟方程用于模拟由有机垢引起的储层损害特征的四维时空演化过程。
所述有机垢损害储层的建模系统与上述有机垢损害储层的建模方法相对于现有技术所具有的优势相同，在此不再赘述。
相应地，本发明第四方面还提供一种确定储层损害程度的系统，所述系统包括：摩尔数确定装置，用于基于所述的有机垢损害储层的建模系统建立的时空演化模拟方程，确定所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数；以及特征参数确定装置，用于基于所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数，确定表征待诊断井的预设区域内的储层的损害程度的特征参数。
所述确定储层损害程度的系统与上述确定储层损害程度的方法相对于现有技术所具有的优势相同，在此不再赘述。
相应地，本发明第五方面还提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行所述的有机垢损害储层的建模方法和/或所述的确定储层损害程度的方法。
本发明实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施例，但并不构成对本发明实施例的限制。在附图中：
图1是本发明一实施例提供的有机垢损害储层的建模方法的流程图；
图2是本发明一实施例提供的储层模型的示意图；
图3是本发明一实施例提供的确定有机垢最大溶解量随压力变化的关系式的流程图；
图4是本发明一实施例提供的确定储层损害程度的方法的流程图；
图5是本发明一实施例提供的表皮系数随时间演化的示意图；
图6是本发明一实施例提供的由储层渗透率损害率表征的在第40天有机垢损害储层的半径的示意图；
图7是本发明一实施例提供的有机垢损害储层的建模系统的结构图；以及
图8是本发明一实施例提供的确定储层损害程度的系统的结构图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。
在油田开发过程中，油层中的压力平衡状态被破坏，导致原油中的部分轻质组分溢出、部分重质组分沉淀，所述沉淀形成有机垢，进而堵塞油气流动通道，对储层导致严重损害。通常而言，沥青质等有机垢在原油中的赋存形式为部分溶解与部分胶体悬浮，沥青质等有机垢的胶体析出与其溶解能力有关。因此，本发明各实施例的核心是要建立有机垢的溶解能力随储层压力变化的动力学模型。具体地，基于压力对有机垢溶解能力的影响等建立有机垢影响待诊断井周围的储层中的有机垢颗粒分布的时空演化控制唯象模型，再结合有机垢颗粒分布与储层的孔隙度和渗透率等储层损害特征参数间的关系，就可诊断渗透率等储层损害特征参数的时空场分布。
图1是本发明一实施例提供的有机垢损害储层的建模方法的流程图。如图1所示，所述建模方法包括以下步骤S101-S104。
步骤S101，确定位于待诊断井的预设区域内的储层的压力。
首先，可建立如图2所示的储层(或油藏)圆柱模型，即以所述待诊断井(例如采油井)的中心轴O为参照中心轴，将所述储层划分为多个圆柱壳，且每个圆柱壳的厚度为预设厚度dr(例如，该厚度的值非常小)。
由流体的流动对称性可知，每个圆柱壳内的压力大小相等(例如，第i个圆柱壳内的压力均为P(ri))。根据下式(1)表示的所述储层的压力的连续性方程、内边界条件P(rw)＝Pw(即所述待诊断井的井壁到所述参照中心轴的水平距离为rw，在所述带诊断井的井壁处的压力为Pw)及外边界条件P(re)＝Pe(即所述储层的最外围所在的圆柱壳到所述参照中心轴的水平距离为re，所述储层的最外围所在的圆柱壳处的压力为Pe)，可得到P(ri)的表达式(2)，
Figure BDA0003232426090000091
Figure BDA0003232426090000092
结合上式(2)与下式(3)表示的裘比公式，可得到下式(4)表示的第i个圆柱壳处的储层压力P(ri，t)，
Figure BDA0003232426090000093
其中，Qo(t)为所述待诊断井的原油产量；K为所述储层的渗透率；H为所述储层的厚度；以及μ为所述储层内的流体的粘度。
对于步骤S101，所述确定位于待诊断井的预设区域内的储层的压力可包括：在所述储层被划分为以所述待诊断井的中心轴为参照中心轴且具有预设厚度的多个圆柱壳的情况下，根据所述储层的压力的连续性方程及裘比公式，确定下式(4)表示的所述储层的压力P(ri)，
Figure BDA0003232426090000101
其中，ri为所述多个圆柱壳中的第i个圆柱壳距所述参照中心轴的平均水平距离；re为所述储层的油藏半径；Qo(t)为所述待诊断井的原油产量；K为所述储层的渗透率；H为所述储层的厚度；以及μ为所述储层内的流体的粘度。
步骤S102，根据所述储层的泡点压力、所述储层产出的原油在所述泡点压力下的摩尔体积、所述原油的溶解度参数、所述有机垢在所述原油中的溶解度参数及所述有机垢的摩尔体积，确定所述有机垢在所述原油中的最大溶解量随所述储层的压力变化的第一关系式。
其中，所述原油的溶解度参数包括以下方式获取：根据所述多个预设组分的沸点温度、临界温度与摩尔体积及所述储层的温度，确定所述多个预设组分的溶解度参数，其中，所述多个预设组分为具有多个预设碳含量的沥青质(例如C7、C8等C7+沥青质)；以及根据所述原油中的多个预设组分的溶解度参数与体积分数，确定所述原油的溶解度参数。
具体地，单位体积内原油分子内聚能量(即原油溶解度参数δL)的行为最复杂，需要先单独对各组分(例如，具有多个预设碳含量的沥青质(例如C7、C8等C7+沥青质))的溶解度参数δi(P)进行求解。对于组分i，有：
Figure BDA0003232426090000102
其中：
Figure BDA0003232426090000103
Figure BDA0003232426090000104
其中，Tci、Tbi分别为所述组分i的临界温度与沸点温度；Vi为所述组分i的摩尔体积(Vi(P)＝xiV(P)，其中，xi为所述组分i的摩尔分数；V(P)可通过
Figure BDA0003232426090000111
计算得到，其中a、b分别为第一经验系数与第二经验系数)；T为所述储层的温度；R为气体常量。
然后，结合上式(5)并利用
Figure BDA0003232426090000112
计算得到δL，其中φi为所述组分i的体积分数(其可从油品物性分析数据得到)；以及n为所述组分的数目。
对于步骤S102，所述确定所述有机垢在所述原油中的最大溶解量随所述储层的压力变化的第一关系式包括以下步骤S301-S302，如图3所示。
步骤S301，根据所述储层的泡点压力及所述储层产出的原油在所述泡点压力下的摩尔体积，确定所述原油在所述储层的压力下的摩尔体积。
对于步骤S301，所述确定所述原油在所述储层的压力下的摩尔体积可包括：根据所述储层的泡点压力Pb及所述储层产出的原油在所述泡点压力下的摩尔体积VLb，确定下式(6)表示的所述原油在所述储层的压力P(ri，t)下的摩尔体积VL(P(ri，t))，
Figure BDA0003232426090000113
其中，Cf为所述原油的压缩系数(例如，(10～140)×10-4MPa-1)；以及Bo为所述原油的压缩系数(通常为1.0～1.2)。
当压力P高于泡点压力时，是纯压缩过程，压力增大则体积减小；当压力P低于泡点压力时，一方面压力减小、体积增大，另一方面原油解析气相、体积缩小，在某个压力点形成一个极值。
步骤S302，根据所述原油在所述储层的压力下的摩尔体积、所述原油的溶解度参数、所述有机垢在所述原油中的溶解度参数及所述有机垢的摩尔体积，确定所述第一关系式。
对于步骤S302，所述确定所述第一关系式可包括：根据所述原油在所述储层的压力下的摩尔体积VL(P(ri，t))、所述原油的溶解度参数VL(P(ri，t))、所述有机垢在所述原油中的溶解度参数δa及所述有机垢的摩尔体积Va，确定下式(7)表示的所述第一关系式，
Figure BDA0003232426090000121
其中，exp{x}是以自然常数e为底的指数函数，T为所述储层的温度；R为气体常量；以及(φa)max的单位可为％。在一实施例中，所述可按照以下方式进行取值：δa＝9.99×(1-5.94×10-4T)。
步骤S103，根据所述有机垢中的有机垢颗粒的分布函数及所述原油的摩尔数，确定所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数随所述储层的压力与所述有机垢在所述原油中的最大溶解量两者变化的第二关系式。
其中，所述分布函数为粒径大于预设粒径的有机垢颗粒的摩尔数占有机垢颗粒的总摩尔数的比例函数。
对于步骤S103，所述确定所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数随所述储层的压力变化的第二关系式可包括：根据所述有机垢中的有机垢颗粒的分布函数ftrap(Rp)及所述原油的摩尔数η0，确定下式(8)表示的所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数η(P(ri，t)，(φa)max(P(ri，t)))随所述储层的压力P(ri，t)与所述有机垢在所述原油中的最大溶解量(φa)max(P(ri，t))两者变化的第二关系式，
Figure BDA0003232426090000122
其中，ηo为所述原油的摩尔数；φa为所述原油中的有机垢的总含量；以及Rp为所述预设粒径。
下面对上式中的各个参数进行解释和说明。所述原油的摩尔数
Figure BDA0003232426090000123
其中，所述ρo为所述原油的密度；Qo(t)为所述待诊断井的原油产量；以及MWo为原油的平均摩尔质量。ηo[φa-(φa)max(P(ri，t))]表示在t时刻第i个圆柱壳内的有机垢颗粒的摩尔数变化速率；对于分布函数ftrap(Rp)，
Figure BDA0003232426090000124
Figure BDA0003232426090000125
其中f(r)为有机垢(例如沥青质)中的有机垢颗粒(例如沥青质颗粒)的密度分布函数(其可为正态分布函数)。由于ftrap(Rp)表示粒径大于所述预设粒径(例如，所述储层的孔隙的平均孔径)的有机垢颗粒的摩尔数占比，故上式(8)表示在预设时间t0内第i个圆柱壳内的粒径大于所述预设粒径的有机垢颗粒的摩尔数。
步骤S104，根据所述第一关系式、所述第二关系式及所述储层的压力，确定有机垢损害储层的时空演化模拟方程。
其中，所述时空演化模拟方程用于模拟由有机垢引起的储层损害特征的四维时空演化过程。
具体地，将公式(4)与(8)代入公式(7)，可确定所述有机垢损害储层的时空演化模拟方程。由此，该时空演化模拟方程的具体形式非常复杂，于此不对其进行展示。也就是说，所述有机垢损害储层的时空演化模拟方程相当于由公式(4)、(7)-(8)组成的方程组。
在本申请的各个实施例中主要讨论的是关于沥青质的具体情况，也就是说，有机垢与沥青质两个概念可进行互换。
综上所述，本发明创造性地根据所述储层的泡点压力、所述储层产出的原油在所述泡点压力下的摩尔体积、所述原油的溶解度参数、所述有机垢在所述原油中的溶解度参数及所述有机垢的摩尔体积，确定所述有机垢在所述原油中的最大溶解量随所述储层的压力变化的第一关系式；根据所述有机垢中的有机垢颗粒的分布函数及所述原油的摩尔数，确定所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数随所述储层的压力与所述有机垢在所述原油中的最大溶解量两者变化的第二关系式；根据所述第一关系式、所述第二关系式及所述储层的压力，确定有机垢损害储层的时空演化模拟方程。由此，通过所确定的时空演化模拟方程可定量模拟由有机垢引起的储层损害特征的四维时空演化过程，从而对未发生储层损害的井进行储层损害定量预测和损害规律时空推演，为预防或避免储层损害、制定油藏的开发方案以及之后增产措施具有科学指导意义，以及对已损害井优化设计解堵措施、提高或恢复油井产量和水井注水能力，以及提高油藏数值模拟精度都具有十分重大意义。
图4是本发明一实施例提供的确定储层损害程度的方法的流程图。如图4所示，所述方法可包括步骤S401-S402。
步骤S401，基于所述的有机垢损害储层的建模方法建立的时空演化模拟方程，确定所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数。
对于上述公式(1)所示的压力方程，在一维情形下，该类方程可以整理为以下的一般形式：
Figure BDA0003232426090000141
其中，aa,bb,cc可为常数(如扩散系数)，也可为函数(如所述流体的速度)；f可为压力、物质浓度、应力等。对时间采用向后差分，空间采用中心差分。则上述方程可以有如下差分格式：
Figure BDA0003232426090000142
其中，i＝1,2,3…Ni，
Figure BDA0003232426090000143
n＝1,2,3...，t＝nΔt，Ni为离散空间点个数。
求解区间为x∈(0,xmax)(xmax为注水井的预设区域的尺寸)，Δx、Δt为空间、时间步长。同时，考虑初始条件fi n|n＝0＝fi0，i＝1，2，3...，Ni和边界条件(fi n|i＝1＝f0,n＝1,2,3...(井壁处)以及
Figure BDA0003232426090000144
)(构造了一个虚拟网格i+1，预设范围的边界处或距井壁数米处)。
首先，对于i＝2,3,...,Ni-1整理上述差分格式有：
Figure BDA0003232426090000145
Figure BDA0003232426090000151
Figure BDA0003232426090000152
Figure BDA0003232426090000153
其中，A1i，A2i，A3i分别为，
Figure BDA0003232426090000154
同时，据公式(1)可确定ai、bi与ci。
并将所确定的ai、bi与ci代入公式(12)可得到迭代关系式(11)的具体表现形式，由于该迭代关系式(11)的具体表现形式复杂，故在此不对其进行列出。然后，利用初始条件和边界条件进行迭代计算就可得到场f的值。
接着，对说明边界条件的差分求解过程进行说明。
上述迭代关系式(11)适用于非边界网格。而对于i＝1(井壁处)而言，因为采用的是点中心网格，且其为狄利克雷(Dirichlet)边界条件，故直接可得到以下关系式：
f1 n＝f0(常数)，i＝1 (13)
对于i＝N(预设范围的边界处距井壁数米处)而言，其为诺伊曼或第二类(Neumann)边界条件，增加一个虚拟网格i＝Ni+1，由
Figure BDA0003232426090000155
知
Figure BDA0003232426090000156
将其代入式(11)可知：
Figure BDA0003232426090000157
根据上述过程可求解出场函数f的时空变化情况。由于上述数值模型是针对待诊断井(注水井)的井筒附近储层建立的，在求解某物理量f在井周的分布时，需要采用柱坐标系。由此，式
Figure BDA0003232426090000161
需要变换为
Figure BDA0003232426090000162
这种形式不利于等距差分，可以引入坐标变换：r＝rwex′，其中，rw为井筒半径，x′为一个无量纲的空间坐标。将这个变换代入一般方程中，可以得到关于x′的方程：
Figure BDA0003232426090000163
如果将
Figure BDA0003232426090000164
和
Figure BDA0003232426090000165
作为新的方程系数，则上式和
Figure BDA0003232426090000166
相比，本质上是一样的。因此，便可以在x′坐标进行等距差分并沿用前述的迭代格式。计算完f的值后，再将空间坐标从x′映射回r即可得到f(r,t)。
通过上述方法计算得到所述储层的压力P(ri，t)及所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数η(P(ri，t)，(φa)max(P(ri，t)))，由于通过上述有机垢损害储层的建模方法建立的时空演化模拟方程综合考虑了有机垢颗粒堵塞储层时多种物理化学因素对储层损害的影响，由此通过该步骤S401求解得到的所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数非常精确。
步骤S402，基于所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数，确定表征待诊断井的预设区域内的储层的损害程度的特征参数。
在一实施例中，所述特征参数为所述储层的渗透率。
对于步骤S402，所述确定表征待诊断井的预设区域内的储层的损害程度的特征参数可包括：基于所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数η(P(ri，t)，(φa)max(P(ri，t)))及公式
Figure BDA0003232426090000167
确定所述储层的孔隙度φ(ri，t)，其中，dr为所述圆柱壳的预设厚度；基于所述储层的孔隙度φ(ri，t)及公式
Figure BDA0003232426090000171
确定所述储层的渗透率K(ri,t)。
其中，φ0为孔隙度的初始值；mK为第二经验值；以及K0(ri)为所述储层的渗透率的初始值。
在一实施例中，所述特征参数为所述储层的滤失系数。
对于步骤S402，所述确定表征待诊断井的预设区域内的储层的损害程度的特征参数可包括：基于所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数η(P(ri，t)，(φa)max(P(ri，t)))及公式
Figure BDA0003232426090000172
确定所述储层的孔隙度φ(ri，t)，其中，dr为所述圆柱壳的预设厚度；以及基于所述储层的孔隙度φ(ri，t)及公式
Figure BDA0003232426090000173
确定所述储层的滤失系数k(ri,t)。
其中，φ0为孔隙度的初始值；mk为第一经验值；以及k0(ri)所述储层的滤失系数的初始值。
在一实施例中，所述特征参数为所述储层的表皮系数。
对于步骤S402，所述确定表征待诊断井的预设区域内的储层的损害程度的特征参数包括：基于所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数η(P(ri，t)，(φa)max(P(ri，t)))及公式
Figure BDA0003232426090000174
确定所述储层的孔隙度φ(ri，t)；基于所述储层的孔隙度φ(ri，t)及公式
Figure BDA0003232426090000175
确定所述储层的渗透率K(ri,t)；以及基于所述储层的渗透率K(ri,t)及公式
Figure BDA0003232426090000176
确定所述储层的表皮系数S(ri,t)。
其中，φ0为孔隙度的初始值；mK为第二经验值；K0(ri)为所述储层的渗透率的初始值；
Figure BDA0003232426090000181
rw为所述待诊断井的井筒半径；以及rsw为所述储层的损害半径。
通过该步骤S402得到的特征参数(例如所述储层的渗透率K(ri,t)与表皮系数S(ri,t))是时空演化4D定量模拟的结果(如图5所示)。更具体地，图6示出了由储层渗透率损害率(基于所述储层的渗透率K(ri,t)及公式
Figure BDA0003232426090000182
确定所述储层的渗透率损害率I(ri,t)，其中Kmax(ri,t)为K(ri,t)的最大值)表征的在第40天有机垢损害储层的半径的示意图(如箭头所指示的半径)，相关工作人员可通过该图6直观地确认储层被损害的程度。因此，可根据渗透率或表皮系数的演化特点进行储层损害定量预测和损害规律时空推演，为预防或避免储层损害、制定油藏的开发方案以及之后增产措施具有科学指导意义。
综上所述，本发明创造性地根据所述的有机垢损害储层的建模方法建立的时空演化模拟方程，确定所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数；以及基于所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数，确定表征待诊断井的预设区域内的储层的损害程度的特征参数。由此可定量模拟由黏土膨胀引起的储层损害特征的四维时空演化过程，从而对未发生储层损害的井进行储层损害定量预测和损害规律时空推演，为预防或避免储层损害、制定油藏的开发方案以及之后增产措施具有科学指导意义，以及对已损害井优化设计解堵措施、提高或恢复油井产量和水井注水能力，以及提高油藏数值模拟精度都具有十分重大意义。
相应地，图7是本发明一实施例提供的有机垢损害储层的建模系统的结构图。如图7所示，所述建模系统包括：压力确定装置10，用于确定位于待诊断井的预设区域内的储层的压力；溶解量确定装置20，用于根据所述储层的泡点压力、所述储层产出的原油在所述泡点压力下的摩尔体积、所述原油的溶解度参数、所述有机垢在所述原油中的溶解度参数及所述有机垢的摩尔体积，确定所述有机垢在所述原油中的最大溶解量随所述储层的压力变化的第一关系式；摩尔数确定装置30，用于根据所述有机垢中的有机垢颗粒的分布函数及所述原油的摩尔数，确定所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数随所述储层的压力与所述有机垢在所述原油中的最大溶解量两者变化的第二关系式，其中，所述分布函数为粒径大于预设粒径的有机垢颗粒的摩尔数占有机垢颗粒的总摩尔数的比例函数；以模拟方程确定装置40，用于根据所述第一关系式、所述第二关系式及所述储层的压力，确定有机垢损害储层的时空演化模拟方程，其中，所述时空演化模拟方程用于模拟由有机垢引起的储层损害特征的四维时空演化过程。
优选地，所述建模系统还包括：第一溶解度确定装置，用于根据所述多个预设组分的沸点温度、临界温度与摩尔体积及所述储层的温度，确定所述多个预设组分的溶解度参数，其中，所述多个预设组分为具有多个预设碳含量的沥青质；以及第二溶解度确定装置，用于根据所述原油中的多个预设组分的溶解度参数与体积分数，确定所述原油的溶解度参数。
优选地，所述溶解量确定装置20包括：摩尔体积确定模块，用于根据所述储层的泡点压力及所述储层产出的原油在所述泡点压力下的摩尔体积，确定所述原油在所述储层的压力下的摩尔体积；以及关系式确定模块，用于根据所述原油在所述储层的压力下的摩尔体积、所述原油的溶解度参数、所述有机垢在所述原油中的溶解度参数及所述有机垢的摩尔体积，确定所述第一关系式。
所述有机垢损害储层的建模系统与上述有机垢损害储层的建模方法相对于现有技术所具有的优势相同，在此不再赘述。
相应地，图8是本发明一实施例提供的确定储层损害程度的系统的结构图。如图8所示，所述系统包括：摩尔数确定装置50，用于基于所述的有机垢损害储层的建模系统建立的时空演化模拟方程，确定所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数；以及特征参数确定装置60，用于基于所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数，确定表征待诊断井的预设区域内的储层的损害程度的特征参数。
所述有机垢损害储层的建模系统与上述有机垢损害储层的建模方法相对于现有技术所具有的优势相同，在此不再赘述。
相应地，本发明一实施例还提供一种确定储层损害程度的系统，所述系统包括：摩尔数确定装置，用于基于所述的有机垢损害储层的建模系统建立的时空演化模拟方程，确定所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数；以及特征参数确定装置，用于基于所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数，确定表征待诊断井的预设区域内的储层的损害程度的特征参数。
所述确定储层损害程度的系统与上述确定储层损害程度的方法相对于现有技术所具有的优势相同，在此不再赘述。
相应地，本发明一实施例还提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行所述的有机垢损害储层的建模方法和/或所述的确定储层损害程度的方法。
所述机器可读存储介质包括但不限于相变内存(相变随机存取存储器的简称，Phase Change Random Access Memory，PRAM，亦称为RCM/PCRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体(Flash Memory)或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备等各种可以存储程序代码的介质。
上述步骤S101-S104、步骤S301-S302以及步骤S401-S402均可通过计算机来执行。并且，步骤S101-S104所涉及的各种物理化学量的处理过程实现了对有机垢损害储层的时空演化场的模拟，步骤S301-S302所涉及的各种物理化学量的处理实现了最大溶解量方程的模拟；以及步骤S401-S402所涉及的各种物理化学量的处理过程实现了对有机垢损害储层的时空演化的预测。
以上结合附图详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。
此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明的思想，其同样应当视为本发明所公开的内容。

Claims (13)

1.一种有机垢损害储层的建模方法，其特征在于，所述建模方法包括：
确定位于待诊断井的预设区域内的储层的压力；
根据所述储层的泡点压力、所述储层产出的原油在所述泡点压力下的摩尔体积、所述原油的溶解度参数、所述有机垢在所述原油中的溶解度参数及所述有机垢的摩尔体积，确定所述有机垢在所述原油中的最大溶解量随所述储层的压力变化的第一关系式；
根据所述有机垢中的有机垢颗粒的分布函数及所述原油的摩尔数，确定所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数随所述储层的压力与所述有机垢在所述原油中的最大溶解量两者变化的第二关系式，其中，所述分布函数为粒径大于预设粒径的有机垢颗粒的摩尔数占有机垢颗粒的总摩尔数的比例函数；以
根据所述第二关系式、所述第一关系式及所述储层的压力，确定有机垢损害储层的时空演化模拟方程，其中所述时空演化模拟方程用于模拟由有机垢引起的储层损害特征的四维时空演化过程。
2.根据权利要求1所述的有机垢损害储层的建模方法，其特征在于，所述确定位于待诊断井的预设区域内的储层的压力包括：
在所述储层被划分为以所述待诊断井的中心轴为参照中心轴且具有预设厚度的多个圆柱壳的情况下，根据所述储层的压力的连续性方程及裘比公式，确定下式表示的所述储层的压力P(ri)，
Figure FDA0003649281980000011
其中，ri为所述多个圆柱壳中的第i个圆柱壳距所述参照中心轴的平均水平距离；re为所述储层的油藏半径；Qo(t)为所述待诊断井的原油产量；K为所述储层的渗透率；H为所述储层的厚度；以及μ为所述储层内的流体的粘度。
3.根据权利要求2所述的有机垢损害储层的建模方法，其特征在于，所述原油的溶解度参数通过以下方式获取：
根据多个预设组分的沸点温度、临界温度与摩尔体积及所述储层的温度，确定所述多个预设组分的溶解度参数，其中，所述多个预设组分为具有多个预设碳含量的沥青质；以及
根据所述原油中的多个预设组分的溶解度参数与体积分数，确定所述原油的溶解度参数。
4.根据权利要求3所述的有机垢损害储层的建模方法，其特征在于，所述确定所述有机垢在所述原油中的最大溶解量随所述储层的压力变化的第一关系式包括：
根据所述储层的泡点压力及所述储层产出的原油在所述泡点压力下的摩尔体积，确定所述原油在所述储层的压力下的摩尔体积；以及
根据所述原油在所述储层的压力下的摩尔体积、所述原油的溶解度参数、所述有机垢在所述原油中的溶解度参数及所述有机垢的摩尔体积，确定所述第一关系式。
5.根据权利要求4所述的有机垢损害储层的建模方法，其特征在于，所述确定所述原油在所述储层的压力下的摩尔体积包括：
根据所述储层的泡点压力Pb及所述储层产出的原油在所述泡点压力下的摩尔体积VLb，确定下式表示的所述原油在所述储层的压力P(ri，t)下的摩尔体积VL(P(ri，t))，
Figure FDA0003649281980000021
其中，Cf为所述原油的压缩系数；以及Bo为所述原油的压缩系数。
6.根据权利要求4所述的有机垢损害储层的建模方法，其特征在于，所述第一关系式包括：
根据所述原油在所述储层的压力下的摩尔体积VL(P(ri，t))、所述原油的溶解度参数δL(P(ri，t))、所述有机垢在所述原油中的溶解度参数δa及所述有机垢的摩尔体积Va，确定下式表示的第一关系式，
Figure FDA0003649281980000031
其中，T为所述储层的温度；R为气体常量。
7.根据权利要求6所述的有机垢损害储层的建模方法，其特征在于，所述确定所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数随所述储层的压力变化的第二关系式包括：
根据所述有机垢中的有机垢颗粒的分布函数ftrap(Rp)及所述原油的摩尔数ηo，确定下式表示的第i个圆柱壳内的所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数η(P(ri，t)，(φa)max(P(ri，t)))随所述储层的压力P(ri，t)与所述有机垢在所述原油中的最大溶解量(φa)max(P(ri，t))两者变化的第二关系式，
Figure FDA0003649281980000032
其中，ηo为所述原油的摩尔数；φa为所述原油中的有机垢的总含量；以及Rp为所述预设粒径。
8.一种确定储层损害程度的方法，其特征在于，所述方法包括：
基于根据权利要求1-7中任一项权利要求所述的有机垢损害储层的建模方法建立的时空演化模拟方程，确定所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数；以及
基于所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数，确定表征待诊断井的预设区域内的储层的损害程度的特征参数。
9.根据权利要求8所述的确定储层损害程度的方法，其特征在于，所述特征参数为所述储层的渗透率和/或所述储层的滤失系数，
在所述建模方法为根据权利要求6所述的有机垢损害储层的建模方法的情况下，所述确定表征待诊断井的预设区域内的储层的损害程度的特征参数包括：
基于所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数η(P(ri，t)，(φa)max(P(ri，t)))及公式
Figure FDA0003649281980000041
确定所述储层的孔隙度φ(ri，t)，其中，dr为圆柱壳的预设厚度；
基于所述储层的孔隙度φ(ri，t)及公式
Figure FDA0003649281980000042
确定所述储层的渗透率K(ri,t)；和/或
基于所述储层的孔隙度φ(ri，t)及公式
Figure FDA0003649281980000043
确定所述储层的滤失系数k(ri,t)，
其中，φ0为孔隙度的初始值；mk与mK分别为第一经验值与第二经验值；K0(ri)为所述储层的渗透率的初始值；以及k0(ri)所述储层的滤失系数的初始值。
10.根据权利要求8所述的确定储层损害程度的方法，其特征在于，所述特征参数为所述储层的表皮系数，
在所述建模方法为根据权利要求6所述的有机垢损害储层的建模方法的情况下，所述确定表征待诊断井的预设区域内的储层的损害程度的特征参数包括：
基于所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数η(P(ri，t)，(φa)max(P(ri，t)))及公式
Figure FDA0003649281980000051
确定所述储层的孔隙度φ(ri，t)；
基于所述储层的孔隙度φ(ri，t)及公式
Figure FDA0003649281980000052
确定所述储层的渗透率K(ri,t)；以及
基于所述储层的渗透率K(ri,t)及公式
Figure FDA0003649281980000053
确定所述储层的表皮系数S(ri,t)，
其中，φ0为孔隙度的初始值；mK为第二经验值；K0(ri)为所述储层的渗透率的初始值；
Figure FDA0003649281980000054
rw为所述待诊断井的井筒半径；以及rsw为所述储层的损害半径。
11.一种有机垢损害储层的建模系统，其特征在于，所述建模系统包括：
压力确定装置，用于确定位于待诊断井的预设区域内的储层的压力；
溶解量确定装置，用于根据所述储层的泡点压力、所述储层产出的原油在所述泡点压力下的摩尔体积、所述原油的溶解度参数、所述有机垢在所述原油中的溶解度参数及所述有机垢的摩尔体积，确定所述有机垢在所述原油中的最大溶解量随所述储层的压力变化的第一关系式；
摩尔数确定装置，用于根据所述有机垢中的有机垢颗粒的分布函数及所述原油的摩尔数，确定所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数随所述储层的压力与所述有机垢在所述原油中的最大溶解量两者变化的第二关系式，其中，所述分布函数为粒径大于预设粒径的有机垢颗粒的摩尔数占有机垢颗粒的总摩尔数的比例函数；以及
模拟方程确定装置，用于根据所述第二关系式、所述第一关系式及所述储层的压力，确定有机垢损害储层的时空演化模拟方程，其中，所述时空演化模拟方程用于模拟由有机垢引起的储层损害特征的四维时空演化过程。
12.一种确定储层损害程度的系统，其特征在于，所述系统包括：
摩尔数确定装置，用于基于根据权利要求11所述的有机垢损害储层的建模系统建立的时空演化模拟方程，确定所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数；以及
特征参数确定装置，用于基于所述原油中的有机垢颗粒的摩尔数，确定表征待诊断井的预设区域内的储层的损害程度的特征参数。
13.一种机器可读存储介质，其特征在于，所述机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行上述权利要求1-7中任一项所述的有机垢损害储层的建模方法和/或上述权利要求8-10中任一项所述的确定储层损害程度的方法。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140345868A1 (en) * 2013-05-21 2014-11-27 King Fahd University Of Petroleum And Minerals Method of maintaining oil reservoir pressure
CN108804779A (zh) * 2018-05-24 2018-11-13 西安石油大学 一种基于数字岩心模型的稠油油藏储层解堵过程模拟方法
CN108798634A (zh) * 2018-07-09 2018-11-13 合肥辰工科技有限公司 一种缝洞型储层单洞-单层均值试井解释方法
CN111101925A (zh) * 2019-11-26 2020-05-05 西南石油大学 一种评价注水井结垢趋势的方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140345868A1 (en) * 2013-05-21 2014-11-27 King Fahd University Of Petroleum And Minerals Method of maintaining oil reservoir pressure
CN108804779A (zh) * 2018-05-24 2018-11-13 西安石油大学 一种基于数字岩心模型的稠油油藏储层解堵过程模拟方法
CN108798634A (zh) * 2018-07-09 2018-11-13 合肥辰工科技有限公司 一种缝洞型储层单洞-单层均值试井解释方法
CN111101925A (zh) * 2019-11-26 2020-05-05 西南石油大学 一种评价注水井结垢趋势的方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Luiz A. P. de Souza.Reservoir monitoring using a multi-phase echo sounder: A case study.《2015 IEEE/OES Acoustics in Underwater Geosciences Symposium (RIO Acoustics)》.2016, *

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