CN114510847B - 低渗透油藏污染井产能计算方法、电子设备及存储介质 - Google Patents

低渗透油藏污染井产能计算方法、电子设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN114510847B
CN114510847B CN202210407482.7A CN202210407482A CN114510847B CN 114510847 B CN114510847 B CN 114510847B CN 202210407482 A CN202210407482 A CN 202210407482A CN 114510847 B CN114510847 B CN 114510847B
Authority
CN
China
Prior art keywords
reservoir
crude oil
permeability
pressure gradient
low
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.)
Active
Application number
CN202210407482.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114510847A (zh
Inventor
蒋燕聪
何勇明
孙双双
王子嘉
尹霜
刘逸盛
李怡
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.)
Chengdu Univeristy of Technology
Original Assignee
Chengdu Univeristy of Technology
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 Chengdu Univeristy of Technology filed Critical Chengdu Univeristy of Technology
Priority to CN202210407482.7A priority Critical patent/CN114510847B/zh
Publication of CN114510847A publication Critical patent/CN114510847A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114510847B publication Critical patent/CN114510847B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2113/00—Details relating to the application field
    • G06F2113/08—Fluids
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/14—Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Investigation Of Foundation Soil And Reinforcement Of Foundation Soil By Compacting Or Drainage (AREA)

Abstract

本发明公开了一种低渗透油藏污染井产能计算方法、电子设备及存储介质，本发明在非达西渗流和流体连续性的基础上，综合考虑了造成低渗透油藏非线性渗流特征的启动压力梯度、应力敏感效应、流体压缩性及地层污染对低渗透油藏渗流机理和产能的影响，建立了一种低渗透油藏污染井产能计算方法。该方法为解析方法，能够较为便捷的确定低渗透油藏开发过程中油井污染后的理论产能，能够指导油井配产，能够确定启动压力梯度、应力敏感性、流体压缩性以及地层污染对产能的影响程度，进而采取合理的生产压差进行开采，提高油藏采收率，对于合理开发低渗透油藏具有重要的指导意义。

Description

低渗透油藏污染井产能计算方法、电子设备及存储介质
技术领域
本发明涉及石油开采领域，具体涉及一种低渗透油藏污染井产能计算方法、电子设备及存储介质。
背景技术
低渗透油藏的渗流特征与中、高渗透油藏显著不同，表现为储层物性差，渗流阻力大，流体的渗流不再符合经典的达西定律，最终导致产能预测困难，增加了开采的技术难度和投入成本。然而，目前低渗透产能预测方法大多数只考虑了启动压力梯度或应力敏感的影响，或者对应力敏感效应函数的描述欠佳，忽略了地层污染和流体压缩性对产量的影响，并且在考虑地层污染时，多是将储层的泄流半径作为污染半径，存在产能评价结果不够准确等问题。在勘探开发生产过程中，低孔、低渗储层由于钻完井等工作液的侵入容易受到储层伤害与污染，造成储层的渗透率降低，启动压力梯度增大，产能降低。并且原油的密度通常不是常数，而是随压力变化的函数，忽略流体压缩性带来的理论误差可达20%以上。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种低渗透油藏污染井产能计算方法、电子设备及存储介质解决了现有低渗透油藏污染井产能计算方案误差大的问题。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：
提供一种低渗透油藏污染井产能计算方法，其包括以下步骤：
S1、获取储层压力下的原油密度；
S2、通过双重有效应力获取油藏渗透率；
S3、获取低渗透油藏中考虑启动压力梯度的渗流速度；
S4、根据原油密度、油藏渗透率和渗流速度，基于质量守恒定律获取直井质量流量；
S5、基于直井质量流量模型，根据油藏供给半径和污染区域边界半径构建未污染区域内考虑应力敏感效应、启动压力梯度、原油压缩性的地面产量模型；
S6、基于直井质量流量模型，根据井筒半径和污染区域边界半径构建污染区域内考虑应力敏感效应、启动压力梯度、原油压缩性的地面产量模型；
S7、基于流体连续性原理，将步骤S5得到的地面产量模型和步骤S6得到的地面产量模型进行耦合，得到考虑启动压力梯度、应力敏感性、原油压缩性及地层污染的产能预测模型；
S8、通过考虑启动压力梯度、应力敏感性、原油压缩性及地层污染的产能预测模型进行产能计算。
进一步地，步骤S1的具体方法为：
根据公式：
Figure 812345DEST_PATH_IMAGE001
获取储层压力p下的原油密度
Figure 548220DEST_PATH_IMAGE002
；其中
Figure 75016DEST_PATH_IMAGE003
表示原油初始密度；e为常数；
Figure 212737DEST_PATH_IMAGE004
为原油的压缩系数；
Figure 65155DEST_PATH_IMAGE005
表示原始地层压力。
进一步地，步骤S2的具体方法为：
根据公式：
Figure 22747DEST_PATH_IMAGE006
通过双重有效应力获取油藏渗透率k；其中
Figure 120278DEST_PATH_IMAGE007
为油藏初始渗透率；e为常数；
Figure 112505DEST_PATH_IMAGE008
为应力敏感系数；
Figure 870245DEST_PATH_IMAGE009
为岩石的本体有效应力；
Figure 580712DEST_PATH_IMAGE010
为岩石的孔隙度；
Figure 714890DEST_PATH_IMAGE011
为原始地层压力；p为储层压力。
进一步地，步骤S3的具体方法为：
根据公式：
Figure 155099DEST_PATH_IMAGE012
获取低渗透油藏中考虑启动压力梯度的渗流速度v；其中k为油藏渗透率；
Figure 224686DEST_PATH_IMAGE013
为原油粘度；r为原油离井筒的距离；G为低渗透油藏的启动压力梯度；p为储层压力；
Figure 771250DEST_PATH_IMAGE014
表示求偏导。
进一步地，步骤S4中直井质量流量的计算式为：
Figure 584485DEST_PATH_IMAGE015
其中M表示直井质量流量；A为渗流面积；
Figure 675938DEST_PATH_IMAGE016
为原油密度；v为渗流速度；π为常数；r为径向半径；k为油藏渗透率；
Figure 650847DEST_PATH_IMAGE013
为原油粘度；
Figure 460540DEST_PATH_IMAGE017
表示求导；G为低渗透油藏的启动压力梯度；h为井深。
进一步地，步骤S5中未污染区域内考虑应力敏感效应、启动压力梯度、原油压缩性的地面产量模型的表达式为：
Figure 811887DEST_PATH_IMAGE018
Figure 23426DEST_PATH_IMAGE019
其中
Figure 169236DEST_PATH_IMAGE020
表示未污染区域内考虑应力敏感效应、启动压力梯度、原油压缩性的地面产量；M表示直井质量流量；
Figure 702111DEST_PATH_IMAGE021
为在井底压力下的原油密度；π为常数；
Figure 857149DEST_PATH_IMAGE022
为油藏初始渗透率；
Figure 392035DEST_PATH_IMAGE023
表示原油初始密度；h为井深；e为常数；
Figure 239906DEST_PATH_IMAGE024
为原油的压缩系数；
Figure 758612DEST_PATH_IMAGE025
为应力敏感系数；
Figure 186182DEST_PATH_IMAGE026
为岩石的孔隙度；
Figure 106734DEST_PATH_IMAGE027
为原始地层压力；
Figure 859926DEST_PATH_IMAGE028
为污染边界处压力；X为中间参数；
Figure 367393DEST_PATH_IMAGE029
为原油粘度；
Figure 864233DEST_PATH_IMAGE030
为原油体积系数；
Figure 639291DEST_PATH_IMAGE031
表示以e为底的指数函数；
Figure 297806DEST_PATH_IMAGE032
为油藏供给半径；
Figure 791104DEST_PATH_IMAGE033
为污染半径；
Figure 826056DEST_PATH_IMAGE034
为未污染区的启动压力梯度。
进一步地，步骤S6中污染区域内考虑应力敏感效应、启动压力梯度、原油压缩性的地面产量模型的表达式为：
Figure 721200DEST_PATH_IMAGE035
Figure 816195DEST_PATH_IMAGE036
其中
Figure 32675DEST_PATH_IMAGE037
表示污染区域内考虑应力敏感效应、启动压力梯度、原油压缩性的地面产量；π为常数；
Figure 871318DEST_PATH_IMAGE038
为污染区域的渗透率；h为井深；e为常数；
Figure 620968DEST_PATH_IMAGE039
为原油的压缩系数；
Figure 886864DEST_PATH_IMAGE040
为污染边界处压力；
Figure 89175DEST_PATH_IMAGE041
为井底流压；
Figure 465930DEST_PATH_IMAGE042
为应力敏感系数；
Figure 70087DEST_PATH_IMAGE043
为岩石的孔隙度；Y为中间参数；
Figure 506884DEST_PATH_IMAGE044
为污染区的启动压力梯度；
Figure 697956DEST_PATH_IMAGE045
为污染半径；
Figure 878402DEST_PATH_IMAGE046
为井筒半径；
Figure 602644DEST_PATH_IMAGE047
为原油粘度；
Figure 210343DEST_PATH_IMAGE048
为原油体积系数；
Figure 121667DEST_PATH_IMAGE049
表示以e为底的指数函数。
进一步地，步骤S7中考虑启动压力梯度、应力敏感性、原油压缩性及地层污染的产能预测模型的表达式为：
Figure 105804DEST_PATH_IMAGE050
Figure 684553DEST_PATH_IMAGE051
Figure 463153DEST_PATH_IMAGE052
Figure 363238DEST_PATH_IMAGE053
其中
Figure 885486DEST_PATH_IMAGE054
表示考虑启动压力梯度、应力敏感性、原油压缩性及地层污染的产能预测值；π为常数；h为井深；e为常数；
Figure 318742DEST_PATH_IMAGE055
为原油的压缩系数；
Figure 268243DEST_PATH_IMAGE056
为原始地层压力；
Figure 419739DEST_PATH_IMAGE057
为污染边界处压力；
Figure 480099DEST_PATH_IMAGE058
为井底流压；
Figure 33440DEST_PATH_IMAGE059
为应力敏感系数；
Figure 153843DEST_PATH_IMAGE060
为岩石的孔隙度；Z和E均为中间参数；
Figure 231782DEST_PATH_IMAGE061
为原油粘度；
Figure 220467DEST_PATH_IMAGE062
为原油体积系数；
Figure 503681DEST_PATH_IMAGE063
表示以e为底的指数函数；
Figure 919618DEST_PATH_IMAGE064
为油藏供给半径；
Figure 655493DEST_PATH_IMAGE065
为井筒半径；
Figure 447869DEST_PATH_IMAGE066
为污染半径；
Figure 585589DEST_PATH_IMAGE067
、
Figure 673893DEST_PATH_IMAGE068
和
Figure 897064DEST_PATH_IMAGE069
均为中间参数；
Figure 493130DEST_PATH_IMAGE044
为污染区的启动压力梯度；
Figure 485357DEST_PATH_IMAGE034
为未污染区的启动压力梯度。
提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现低渗透油藏污染井产能计算方法的步骤。
本发明的有益效果为：本发明提供了一种考虑多因素的低渗透油藏产能计算方法，解决现有产能计算方法未综合考虑启动压力梯度、基于岩石本体有效应力理论的应力敏感性、流体压缩性及地层污染对油井产能影响的问题，为合理预测低渗透油藏直井污染后的产能提供有利的依据。
附图说明
图1为本方法的流程示意图；
图2为实施例中井的模型示意图；
图3为低渗透油藏产能影响因素对比图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
如图1所示，该低渗透油藏污染井产能计算方法包括以下步骤：
S1、获取储层压力下的原油密度；
S2、通过双重有效应力获取油藏渗透率；
S3、获取低渗透油藏中考虑启动压力梯度的渗流速度；
S4、根据原油密度、油藏渗透率和渗流速度，基于质量守恒定律获取直井质量流量；
S5、基于直井质量流量模型，根据油藏供给半径和污染区域边界半径构建未污染区域内考虑应力敏感效应、启动压力梯度、原油压缩性的地面产量模型；
S6、基于直井质量流量模型，根据井筒半径和污染区域边界半径构建污染区域内考虑应力敏感效应、启动压力梯度、原油压缩性的地面产量模型；
S7、基于流体连续性原理，将步骤S5得到的地面产量模型和步骤S6得到的地面产量模型进行耦合，得到考虑启动压力梯度、应力敏感性、原油压缩性及地层污染的产能预测模型；
S8、通过考虑启动压力梯度、应力敏感性、原油压缩性及地层污染的产能预测模型进行产能计算。
一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现低渗透油藏污染井产能计算方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现低渗透油藏污染井产能计算方法的步骤。
在本发明的一个实施例中，对油藏条件做如下假设：①水平、均质、各向同性圆形地层中心有一口直井，油藏包括污染带和未污染带两个区域。②流体为单相、均质的微可压缩牛顿液体，流体压缩系数和粘度为常数。③流体流动满足非达西等温渗流。④油藏受到启动压力梯度和应力敏感效应影响。⑤忽略毛管力和重力影响。如图2所示，该井的井筒半径为
Figure 243098DEST_PATH_IMAGE070
，污染区的半径为
Figure 953565DEST_PATH_IMAGE071
，油藏供给半径为
Figure 87743DEST_PATH_IMAGE072
，则未污染带为
Figure 934476DEST_PATH_IMAGE073
；污染区的渗透率为
Figure 219960DEST_PATH_IMAGE074
，启动压力梯度为
Figure 152144DEST_PATH_IMAGE075
；未污染带的渗透率为
Figure 90013DEST_PATH_IMAGE076
，启动压力梯度为
Figure 791253DEST_PATH_IMAGE077
。
在油藏条件下流体处于被压缩状态。在开采过程中，地层压力逐渐降低，导致流体发生膨胀，释放弹性能，可用流体（原油）的压缩系数
Figure 156375DEST_PATH_IMAGE078
表示：
Figure 575855DEST_PATH_IMAGE079
（1）
将公式1分离变量并积分，可得任意储层压力p（单位为MPa）下的流体（原油）的状态方程为：
Figure 51836DEST_PATH_IMAGE080
（2）
其中
Figure 873161DEST_PATH_IMAGE081
为原油密度，单位为kg/m3；
Figure 910649DEST_PATH_IMAGE082
表示原油初始密度；e为常数；
Figure 817426DEST_PATH_IMAGE083
为原油的压缩系数，单位为MPa-1；
Figure 97097DEST_PATH_IMAGE084
表示原始地层压力，即储层初始时刻的压力，单位为MPa。随着原油的开采，原始地层压力会逐渐下降，该过程中用p表示任意时刻下的储层压力。
在实际的油气生产中，低渗透油藏油气开发流体压力随生产时间的延长而逐渐减小。因此，承受储层净上覆压力的岩石骨架会受到挤压和变形，从而引起岩石的弹塑性变形，降低储层的渗透率，造成储层的应力敏感。渗透率模量
Figure 507350DEST_PATH_IMAGE085
与压缩系数相似，对于实际工程应用，可以假定它为常数。定义为：
Figure 214275DEST_PATH_IMAGE086
（3）
由式（3）积分，可得低渗透储层变形介质的渗透率为：
Figure 608347DEST_PATH_IMAGE087
（4）
式中，
Figure 426130DEST_PATH_IMAGE085
为渗透率模量（应力敏感系数），单位为MPa-1；
Figure 222048DEST_PATH_IMAGE088
为岩石的外应力，单位为MPa；k为油藏渗透率，单位为10-3μm2；k 0 为油藏初始渗透率，单位为10-3μm2。
储层岩石的应力敏感程度应该使用内应力敏感指数来进行评价。上式计算的系数
Figure 335760DEST_PATH_IMAGE085
是基于Terzaghi有效应力的外应力敏感系数，不能真实客观的反映油藏对孔隙流体压力的敏感程度。因此针对低渗透油藏，本方法通过双重有效应力中的本体有效应力对式（4）进行修正，可得：
Figure 217128DEST_PATH_IMAGE089
（5）
Figure 838602DEST_PATH_IMAGE090
（6）
式中，
Figure 489026DEST_PATH_IMAGE091
为岩石的本体有效应力，单位为MPa；Φ为孔隙度，单位为%。
在低渗透油藏中考虑启动压力梯度的低速非达西运动方程通常表示为：
Figure 537754DEST_PATH_IMAGE092
（7）
式中，v为渗流速度，单位为m/s；μ为原油粘度，单位为mPa·s；r为原油离井筒的距离，单位为m；G为低渗透油藏的启动压力梯度，单位为MPa/m。当渗流速度为负值时，表示压力增加的方向与渗流距离增加的方向相反。
在稳定渗流条件下，流体（原油）运动必须遵循质量守恒定律，所以通过不同界面的储层流体的质量流量相等且为常数。因此，在低渗透油藏中，由低速非达西公式可得直井的质量流量为：
Figure 640839DEST_PATH_IMAGE093
（8）
式中，M为储层流体的质量流量，单位为kg/s；A为渗流面积，单位为m2。
将式（2）、式（4）带入式（8）中，变形可得考虑启动压力梯度、应力敏感性及流体压缩性的低渗透油藏直井的质量流量为：
Figure 800425DEST_PATH_IMAGE094
（9）
在未污染区域内，令G = G 0 ，对式（9）积分可得：
Figure 570935DEST_PATH_IMAGE095
（10）
Figure 292029DEST_PATH_IMAGE096
中由于无法确定p与r的函数关系，因此本方法采用近似平均压力对其进行近似求解，则：
Figure 882410DEST_PATH_IMAGE097
Figure 845687DEST_PATH_IMAGE098
(11)
Figure 329758DEST_PATH_IMAGE099
(12)
式中，r e 为供给半径，单位为m；r d 为污染半径，单位为m；p i 为初始地层压力，单位为MPa；p d 为污染边界处压力，单位为MPa；G 0 为未污染区的启动压力梯度，单位为MPa/m。
Figure 595654DEST_PATH_IMAGE100
、
Figure 797965DEST_PATH_IMAGE101
和
Figure 174720DEST_PATH_IMAGE102
均为中间参数。
因此，在未污染区域内考虑应力敏感效应、启动压力梯度、流体压缩性的产能方程为：
Figure 280341DEST_PATH_IMAGE103
Figure 717139DEST_PATH_IMAGE104
(13)
式中，q 0 为未污染区域的地面产量，单位为m3/d；
Figure 406746DEST_PATH_IMAGE105
为在井底压力下的流体密度，即表示储层压力P降到井底压力P wf时的原油密度，单位为kg/m3；B o 为原油体积系数，无量纲。
Figure 587192DEST_PATH_IMAGE106
为中间参数。
在钻完井作业过程中，由于工程作业因素会使井底附近的油层污染、堵塞，造成油井井筒附近的流动阻力增加，即污染区域的渗透率在一定范围内下降，进而影响启动压力梯度变化，导致污染区域的启动压力梯度要远大于未污染区域的启动压力梯度。
在污染区域内，令污染区域的渗透率k = k d ，启动压力梯度G = G d ，则类比未污染区域的推导过程，可得污染区域的产能方程为：
Figure 45855DEST_PATH_IMAGE107
(14)
式中，q d 为污染区域的地面产量，单位为m3/d。
Figure 653554DEST_PATH_IMAGE108
和
Figure 128660DEST_PATH_IMAGE109
均为中间参数。
在污染半径边界处，由于流体的连续性，即q 0 = q d = q sc ，联立式（13）与式（14），可得综合考虑应力敏感、启动压力梯度（分区）、流体压缩性以及污染的油井产能新模型：
Figure 971851DEST_PATH_IMAGE050
Figure 160387DEST_PATH_IMAGE051
Figure 63621DEST_PATH_IMAGE110
Figure 603186DEST_PATH_IMAGE111
其中
Figure 250068DEST_PATH_IMAGE112
表示考虑启动压力梯度、应力敏感性、原油压缩性及地层污染的产能预测值，单位为m3/d；Z和E均为中间参数。
Figure 558690DEST_PATH_IMAGE067
、
Figure 868711DEST_PATH_IMAGE068
和
Figure 895573DEST_PATH_IMAGE069
均为中间参数；
Figure 80566DEST_PATH_IMAGE044
为污染区的启动压力梯度；
Figure 243694DEST_PATH_IMAGE034
为未污染区的启动压力梯度。
在本发明的另一个实施例中，根据假设条件对上式进行化简或用与上面相同的思路进行推导，可得：
考虑应力敏感、启动压力梯度及流体压缩性的油井产能方程为：
Figure 754310DEST_PATH_IMAGE113
Figure 2889DEST_PATH_IMAGE114
(17)
其中
Figure 991574DEST_PATH_IMAGE115
为中间参数；考虑应力敏感性及启动压力梯度的油井产能方程为：
Figure 274787DEST_PATH_IMAGE116
(18)
只考虑启动压力梯度的油井产能公式为：
Figure 192190DEST_PATH_IMAGE117
(19)
只考虑应力敏感性的油井产能公式为：
Figure 928065DEST_PATH_IMAGE118
(20)
只考虑流体压缩性的油井产能公式为：
Figure 720440DEST_PATH_IMAGE119
(21)
只考虑地层污染的油井产能公式为：
Figure 858161DEST_PATH_IMAGE120
(22)
以某低渗透油藏为例，研究启动压力梯度、应力敏感性、流体压缩性及地层污染对油井产能的影响，计算参数如下表1所示。
表1：计算参数
Figure 445000DEST_PATH_IMAGE121
利用表1的数据，分别计算出考虑不同影响因素的产能结果如图3所示。由图3可知，与达西径向流相比，仅考虑应力敏感效应的产能小幅度降低，启动压力梯度和地层污染对降低产能有较大的影响，而流体压缩性能小幅度的增加油井产能，其中本发明综合低渗透油藏污染井产能计算方法得出的产能降低幅度最大。所以，应力敏感效应、启动压力梯度、流体压缩性及地层污染在油田实际开发中对产能有一定的影响，不能忽略，否则在油井配产时会产生较大偏差，可能会导致在规定时间内无法实现预期的产量目标，进而影响开发决策。
综上所述，本发明在非达西渗流和流体连续性的基础上，综合考虑了造成低渗透油藏非线性渗流特征的启动压力梯度、应力敏感效应、流体压缩性及地层污染对低渗透油藏渗流机理和产能的影响，建立了一种低渗透油藏污染井产能计算方法。该方法为解析方法，能够较为便捷的确定低渗透油藏开发过程中油井污染后的理论产能，能够指导油井配产，能够确定启动压力梯度、应力敏感性、流体压缩性以及地层污染对产能的影响程度，进而采取合理的生产压差进行开采，提高油藏采收率，对于合理开发低渗透油藏具有重要的指导意义。

Claims (9)

1.一种低渗透油藏污染井产能计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取储层压力下的原油密度；
S2、通过双重有效应力获取油藏渗透率；
S3、获取低渗透油藏中考虑启动压力梯度的渗流速度；
S4、根据原油密度、油藏渗透率和渗流速度，基于质量守恒定律获取直井质量流量；
S5、基于直井质量流量模型，根据油藏供给半径和污染区域边界半径构建未污染区域内考虑应力敏感效应、启动压力梯度、原油压缩性的地面产量模型；
S6、基于直井质量流量模型，根据井筒半径和污染区域边界半径构建污染区域内考虑应力敏感效应、启动压力梯度、原油压缩性的地面产量模型；
S7、基于流体连续性原理，将步骤S5得到的地面产量模型和步骤S6得到的地面产量模型进行耦合，得到考虑启动压力梯度、应力敏感性、原油压缩性及地层污染的产能预测模型；
S8、通过考虑启动压力梯度、应力敏感性、原油压缩性及地层污染的产能预测模型进行产能计算；
步骤S6中污染区域内考虑应力敏感效应、启动压力梯度、原油压缩性的地面产量模型的表达式为：
Figure 735895DEST_PATH_IMAGE001
Figure 467222DEST_PATH_IMAGE002
其中
Figure 414187DEST_PATH_IMAGE003
表示污染区域内考虑应力敏感效应、启动压力梯度、原油压缩性的地面产量；π为常数；
Figure 445728DEST_PATH_IMAGE004
为污染区域的渗透率；h为井深；e为常数；
Figure 819947DEST_PATH_IMAGE005
为原油的压缩系数；
Figure 802684DEST_PATH_IMAGE006
为污染边界处压力；
Figure 851542DEST_PATH_IMAGE007
为井底流压；
Figure 236125DEST_PATH_IMAGE008
为应力敏感系数；
Figure 345027DEST_PATH_IMAGE009
为岩石的孔隙度；Y为中间参数；
Figure 18322DEST_PATH_IMAGE010
为污染区的启动压力梯度；
Figure 339713DEST_PATH_IMAGE011
为污染半径；
Figure 782065DEST_PATH_IMAGE012
为井筒半径；
Figure 796288DEST_PATH_IMAGE013
为原油粘度；
Figure 19197DEST_PATH_IMAGE014
为原油体积系数；
Figure 144279DEST_PATH_IMAGE015
表示以e为底的指数函数。
2.根据权利要求1所述的低渗透油藏污染井产能计算方法，其特征在于，步骤S1的具体方法为：
根据公式：
Figure 706716DEST_PATH_IMAGE016
获取储层压力p下的原油密度
Figure 655955DEST_PATH_IMAGE017
；其中
Figure 602046DEST_PATH_IMAGE018
表示原油初始密度；e为常数；
Figure 967037DEST_PATH_IMAGE019
为原油的压缩系数；
Figure 151025DEST_PATH_IMAGE020
表示原始地层压力。
3.根据权利要求1所述的低渗透油藏污染井产能计算方法，其特征在于，步骤S2的具体方法为：
根据公式：
Figure 208848DEST_PATH_IMAGE021
通过双重有效应力获取油藏渗透率k；其中
Figure 140770DEST_PATH_IMAGE022
为油藏初始渗透率；e为常数；
Figure 873234DEST_PATH_IMAGE023
为应力敏感系数；
Figure 941422DEST_PATH_IMAGE024
为岩石的本体有效应力；
Figure 671611DEST_PATH_IMAGE025
为岩石的孔隙度；
Figure 90829DEST_PATH_IMAGE026
为原始地层压力；p为储层压力。
4.根据权利要求1所述的低渗透油藏污染井产能计算方法，其特征在于，步骤S3的具体方法为：
根据公式：
Figure 361405DEST_PATH_IMAGE027
获取低渗透油藏中考虑启动压力梯度的渗流速度v；其中k为油藏渗透率；
Figure 549678DEST_PATH_IMAGE028
为原油粘度；r为原油离井筒的距离；G为低渗透油藏的启动压力梯度；p为储层压力；
Figure 981928DEST_PATH_IMAGE029
表示求偏导。
5.根据权利要求1所述的低渗透油藏污染井产能计算方法，其特征在于，步骤S4中直井质量流量的计算式为：
Figure 849562DEST_PATH_IMAGE030
其中M表示直井质量流量；A为渗流面积；
Figure 189408DEST_PATH_IMAGE031
为原油密度；v为渗流速度；π为常数；r为径向半径；k为油藏渗透率；
Figure 966609DEST_PATH_IMAGE028
为原油粘度；
Figure 802715DEST_PATH_IMAGE032
表示求导；G为低渗透油藏的启动压力梯度；h为井深；p为储层压力。
6.根据权利要求1所述的低渗透油藏污染井产能计算方法，其特征在于，步骤S5中未污染区域内考虑应力敏感效应、启动压力梯度、原油压缩性的地面产量模型的表达式为：
Figure 697990DEST_PATH_IMAGE033
Figure 12166DEST_PATH_IMAGE034
其中
Figure 410917DEST_PATH_IMAGE035
表示未污染区域内考虑应力敏感效应、启动压力梯度、原油压缩性的地面产量；M表示直井质量流量；
Figure 480242DEST_PATH_IMAGE036
为在井底压力下的原油密度；π为常数；
Figure 534917DEST_PATH_IMAGE037
为油藏初始渗透率；h为井深；e为常数；
Figure 715100DEST_PATH_IMAGE038
为原油的压缩系数；
Figure 437200DEST_PATH_IMAGE039
为应力敏感系数；
Figure 146268DEST_PATH_IMAGE040
为岩石的孔隙度；
Figure 717932DEST_PATH_IMAGE041
为原始地层压力；
Figure 140954DEST_PATH_IMAGE042
为污染边界处压力；X为中间参数；
Figure 481675DEST_PATH_IMAGE043
为原油粘度；
Figure 331950DEST_PATH_IMAGE044
为原油体积系数；
Figure 187648DEST_PATH_IMAGE045
表示以e为底的指数函数；
Figure 647317DEST_PATH_IMAGE046
为油藏供给半径；
Figure 514648DEST_PATH_IMAGE047
为污染半径；
Figure 4666DEST_PATH_IMAGE048
为未污染区的启动压力梯度。
7.根据权利要求1所述的低渗透油藏污染井产能计算方法，其特征在于，步骤S7中考虑启动压力梯度、应力敏感性、原油压缩性及地层污染的产能预测模型的表达式为：
Figure 285344DEST_PATH_IMAGE049
Figure 581327DEST_PATH_IMAGE050
Figure 693377DEST_PATH_IMAGE051
Figure 416614DEST_PATH_IMAGE052
其中
Figure 715746DEST_PATH_IMAGE053
表示考虑启动压力梯度、应力敏感性、原油压缩性及地层污染的产能预测值；π为常数；h为井深；e为常数；
Figure 815420DEST_PATH_IMAGE054
为原油的压缩系数；
Figure 985239DEST_PATH_IMAGE055
为原始地层压力；
Figure 666929DEST_PATH_IMAGE056
为污染边界处压力；
Figure 954822DEST_PATH_IMAGE057
为井底流压；
Figure 91143DEST_PATH_IMAGE058
为应力敏感系数；
Figure 351354DEST_PATH_IMAGE059
为岩石的孔隙度；Z和E均为中间参数；
Figure 180508DEST_PATH_IMAGE060
为原油粘度；
Figure 221276DEST_PATH_IMAGE061
为原油体积系数；
Figure 161288DEST_PATH_IMAGE062
表示以e为底的指数函数；
Figure 276005DEST_PATH_IMAGE063
为油藏供给半径；
Figure 276060DEST_PATH_IMAGE064
为井筒半径；
Figure 804125DEST_PATH_IMAGE065
为污染半径；
Figure 282248DEST_PATH_IMAGE066
、
Figure 517052DEST_PATH_IMAGE067
和
Figure 953587DEST_PATH_IMAGE068
均为中间参数；
Figure 405166DEST_PATH_IMAGE010
为污染区的启动压力梯度；
Figure 126128DEST_PATH_IMAGE048
为未污染区的启动压力梯度；
Figure 776290DEST_PATH_IMAGE004
为污染区域的渗透率；
Figure 822875DEST_PATH_IMAGE037
为油藏初始渗透率。
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述的低渗透油藏污染井产能计算方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的低渗透油藏污染井产能计算方法的步骤。
CN202210407482.7A 2022-04-19 2022-04-19 低渗透油藏污染井产能计算方法、电子设备及存储介质 Active CN114510847B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210407482.7A CN114510847B (zh) 2022-04-19 2022-04-19 低渗透油藏污染井产能计算方法、电子设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210407482.7A CN114510847B (zh) 2022-04-19 2022-04-19 低渗透油藏污染井产能计算方法、电子设备及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114510847A CN114510847A (zh) 2022-05-17
CN114510847B true CN114510847B (zh) 2022-06-21

Family

ID=81554806

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210407482.7A Active CN114510847B (zh) 2022-04-19 2022-04-19 低渗透油藏污染井产能计算方法、电子设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114510847B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117217393B (zh) * 2023-11-08 2024-01-26 新疆智能港环保科技有限公司 一种通过渗析扩容提高油气井产量检测修正系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106777628A (zh) * 2016-06-29 2017-05-31 中国石油大学(华东) 考虑非达西流动的油藏注采能力图版绘制方法
CN107965315A (zh) * 2017-11-24 2018-04-27 中国石油大港油田勘探开发研究院 一种低渗透油藏产能预测方法
CN111236908A (zh) * 2020-01-09 2020-06-05 西南石油大学 一种适用在低渗透致密气藏中的多段压裂水平井产能预测模型及产能敏感性分析的方法
CN113887113A (zh) * 2021-09-01 2022-01-04 中海油田服务股份有限公司 石油储层微通道内生物纳米颗粒吸附机理表征方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106833580A (zh) * 2016-12-29 2017-06-13 中国石油天然气股份有限公司 一种低渗透注水井用降压增注防垢剂及其制备方法
CN111691869B (zh) * 2019-03-15 2023-07-04 中国石油化工股份有限公司 一种高含水致密气藏气井产量变化趋势的预测方法
CN110552694B (zh) * 2019-09-26 2020-11-24 中国地质大学（北京） 一种考虑多因素影响的泥质白云岩油藏油井产能评价方法
CN111636921B (zh) * 2020-05-29 2022-04-05 中国石油大学(华东) 一种利用低渗特低渗地层储存原油的方法
CN111764890B (zh) * 2020-06-08 2021-12-28 中海石油(中国)有限公司深圳分公司 一种特低渗储层的试井分析方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106777628A (zh) * 2016-06-29 2017-05-31 中国石油大学(华东) 考虑非达西流动的油藏注采能力图版绘制方法
CN107965315A (zh) * 2017-11-24 2018-04-27 中国石油大港油田勘探开发研究院 一种低渗透油藏产能预测方法
CN111236908A (zh) * 2020-01-09 2020-06-05 西南石油大学 一种适用在低渗透致密气藏中的多段压裂水平井产能预测模型及产能敏感性分析的方法
CN113887113A (zh) * 2021-09-01 2022-01-04 中海油田服务股份有限公司 石油储层微通道内生物纳米颗粒吸附机理表征方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN114510847A (zh) 2022-05-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Barree et al. Economic optimization of horizontal-well completions in unconventional reservoirs
CN110334868A (zh) 一种耦合流体流动与地质应力预测最优焖井时间的方法
CN110096718B (zh) 一种获取碳酸盐岩油藏中溶洞的体积的方法
CN107313759B (zh) 低渗稠油油藏直井热采压力分布预测方法及系统
CN104504230A (zh) 低渗气井采收率与极限动用半径估计方法
CN110107277B (zh) 一种获取碳酸盐岩油藏中井钻遇溶洞的体积的方法
CN109162701B (zh) 一种煤层裸眼井破裂压力预测方法
RU2474682C2 (ru) Способ и система для интерпретации испытаний свабированием с использованием нелинейной регрессии
CN104500030A (zh) 超高压气藏生产动态异常数据诊断及修正方法
CN106545336A (zh) 考虑致密气藏渗流机理的产能计算方法
CN114510847B (zh) 低渗透油藏污染井产能计算方法、电子设备及存储介质
CN109441415B (zh) 基于邻井干扰的聚合物驱油藏测试井的试井解释方法
CN114233270A (zh) 底水稠油油藏水平井产能预测方法
CN105678082B (zh) 一种识别油气井酸压沟通储层类型的双压降法
US20220106867A1 (en) Systems and methods for integrated and comprehensive hydraulic, thermal and mechanical tubular design analysis for complex well trajectories
CN110766562B (zh) 一种油井间抽时间确定方法
CN111764890A (zh) 一种特低渗储层的试井分析方法
Groenenboom et al. Pulsed water injection during waterflooding
CA3071806C (en) Infill well methods for hydrocarbon recovery
Tang et al. Intelligent plunger lift: Digital and cost-effective solution to unlock gas potential in a large tight gas field in China
CN113537668B (zh) 评估未充填溶洞内原油地质储量的方法和系统
Old Jr Analysis of Reservoir Performance
Hossain et al. A comprehensive material balance equation with the inclusion of memory during rock-fluid deformation
Fan A New Interpretation Model for Fracture-Callbration Treatments
Akangbou et al. Water/oil cresting in horizontal wells, a sensitivity study

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