CN114611339A - 一种裂缝连通性识别方法 - Google Patents

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CN114611339A CN202210511654.5A CN202210511654A CN114611339A CN 114611339 A CN114611339 A CN 114611339A CN 202210511654 A CN202210511654 A CN 202210511654A CN 114611339 A CN114611339 A CN 114611339A
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Abstract

本发明涉及油气田开发工程技术领域，具体是一种裂缝连通性识别方法，识别方法中通过确定稳态流动条件，并结合计算，以精确求得各裂缝通道中泡沫分流量，建立裂缝连通性的判定标准，在确定由有效连通的裂缝组成的裂缝网络后，结合对裂缝进行赋权值，也可在直接得到已确定裂缝网络的基础上，结合不同影响因素对裂缝进行赋权值，最后通过Dijkstra算法计算出泡沫在裂缝中的优势路径，对裂缝性油藏注泡沫开发过程的应用具有指导意义。

Description

一种裂缝连通性识别方法
技术领域
本发明涉及油气田开发工程技术领域，具体是一种裂缝连通性识别方法。
背景技术
许多油藏储层具有由地应力引起的天然裂缝，且天然裂缝的开度、长度、粗糙度及方向各不相同。针对该类裂缝性油藏，前期一般采用天然能量开发，中期考虑注水注气补充地层能量，但经过多轮注水注气后，油藏油水界面明显升高，且注气易形成窜流通道，导致驱油效果变差。因此，在普通砂岩油藏中被广泛应用的泡沫驱日益成为裂缝性油藏化学驱中的主流。在过去的二十年中，国内外学者研究了裂缝中的泡沫流动，以期揭示泡沫在裂缝中运移封堵的主要机理，为裂缝性油藏的高效开发提供理论支持。
进行油田开发需要解决的基本问题是探究油藏流体流动规律，且油藏流体动力学是探究油藏流体流动规律的基础。在普通砂岩油藏中，孔隙介质中的渗流理论是其流体动力学的核心组成，而对于裂缝性油藏而言，多重连续介质场渗流理论是其流体动力学的基础。由于天然裂缝的发育和人工裂缝的形成，储层中存在可变径裂缝和复杂的非均质裂缝网络。裂缝性储层中CO2泡沫的生成、传播和波及很少得到详细研究。迄今为止，泡沫在裂缝性油藏中的应用尚未得到广泛实施，主要是因为对裂缝网络系统中泡沫的产生和流动规律尚不清楚。
现有大多数研究都是在尽可能地去模拟泡沫在实际裂缝中的工作。然而，在毛细管和裂缝岩心层面的裂缝模型中，只能做泡沫流动参数的定量评测，并不能进行泡沫流动的直观观测。在一些可视化模型中，虽然方便观测泡沫的流动行为，但并不能代表复杂裂缝网络的模拟。贴合实际裂缝网络的碳酸盐岩压裂板模型，侧重于表征宏观的泡沫波及过程，对于泡沫流动的局部现象并不能准确捕捉。并且在裂缝网络中，存在着独立且不连贯的裂缝，被称为无效裂缝，因为它们不能提供有效的泡沫流动通道。因此，提供一种裂缝连通性识别方法变得尤为关键，同时明确泡沫在裂缝网络中流动的优势路径对研究泡沫的波及范围以及对驱替剖面的调整能力具有重要影响，对裂缝性油藏注泡沫开发过程的应用具有指导意义。
发明内容
本发明的目的是为克服上述现有技术的不足，提供一种裂缝连通性识别方法，通过确定稳态流动条件，并结合计算，以精确求得各裂缝通道中泡沫分流量，建立裂缝连通性的判定标准，并在此基础上计算选取泡沫在裂缝网络中流动的优势路径，从而为泡沫在裂缝性油藏中的应用提供指导。
为实现上述目的，本发明采用下述技术方案：
一种裂缝连通性识别方法，在裂缝性储层中，裂缝密度较大且孔隙度分步不均匀，将流体在裂缝中的流动看作流体在管状通道中的流动，并做出以下假设：
忽略裂缝形状的影响、
忽略裂缝应力变形的影响、
忽略毛管力的影响、
忽略流体重力的影响
具体连通性识别步骤如下：
S1.确定稳态流动条件，
a.流入节点和流出节点的流量相等，即满足质量守恒条件，
b.管网中形成的任意一个环路的压降为0，即能量守恒条件；
S2.裂缝分流量求解，
在常规管状网络水力分析方法的基础上求解裂缝的分流量，包括，在Hardy Cross经典算法的基础上进行修正，即，考虑每一个环路中的流量是联合其他环路进行计算调整的；根据裂缝网络、流体出入口的位置和流量，求解裂缝分流量，裂缝分流量求解的具体方式如下：
对裂缝网络节点标注序号，每条裂缝两端节点的序号按序号的大小，将序号从大到小方向规定为每条裂缝的正方向；规定裂缝的流量方向与裂缝的正方向相同则流量数值为正数值，否则为负数值；裂缝闭环中按顺时针方向计算压降，裂缝沿顺时针方向和上述正方向相同则压降为正数值，否则为负数值；
使用Darcy–Weisbach方程计算每条裂缝的压降
Figure 691644DEST_PATH_IMAGE001
：
Figure 735824DEST_PATH_IMAGE002
（Ⅰ）
Figure 213073DEST_PATH_IMAGE003
（Ⅱ）
式中，
Figure 63217DEST_PATH_IMAGE004
：端点为i和j的裂缝的达西摩擦因子；L：裂缝长度，m；g：重力加速度，m2/s；
Figure 637418DEST_PATH_IMAGE005
：每条裂缝的裂缝分流量，m3/s；D：裂缝等效直径，m；Re：雷诺数；
Figure 39449DEST_PATH_IMAGE006
：绝对粗糙度，m；
然后对裂缝网络的每个节点列出质量守恒方程，即每个节点的流入流量
Figure 66311DEST_PATH_IMAGE007
与流出流量
Figure 720146DEST_PATH_IMAGE008
相等，
Figure 148853DEST_PATH_IMAGE009
（Ⅲ）
对裂缝网络形成的每个独立闭环列出能量守恒方程，对闭环上每条裂缝沿顺时针方向累加每条裂缝的压降，压降的正负按照上述规定进行设定，根据Hardy Cross经典算法，每个闭环的压降累加值等于0，即
Figure 472519DEST_PATH_IMAGE010
（Ⅳ）
式中
Figure 48993DEST_PATH_IMAGE011
：每条裂缝的压降；
对形成的方程组Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ使用levenberg-marquardt算法进行求解，即得到每条裂缝的裂缝分流量
Figure 178623DEST_PATH_IMAGE013
大小；
S3.裂缝连通性识别，
确定裂缝的导流能力并根据导流能力判定裂缝的连通性：
裂缝导流能力为裂缝渗透率和裂缝等效直径的乘积，其中裂缝渗透率
Figure 648788DEST_PATH_IMAGE015
由达西定律计算得出：
Figure 471250DEST_PATH_IMAGE016
（Ⅴ）
式中，
Figure 535021DEST_PATH_IMAGE017
：裂缝渗透率，mD；
Figure 202763DEST_PATH_IMAGE018
：每条裂缝的裂缝分流量，m3/s；μ：动力粘性系数，Pa·s；L：裂缝长度，m；A：裂缝截面积，m2；
Figure 543746DEST_PATH_IMAGE019
：每条裂缝的压降；
进一步的，裂缝导流能力
Figure 537109DEST_PATH_IMAGE020
为：
Figure 822597DEST_PATH_IMAGE021
（Ⅵ）
式中，
Figure 559609DEST_PATH_IMAGE022
：裂缝导流能力，D·m；
Figure 741716DEST_PATH_IMAGE023
：裂缝渗透率，mD；D：裂缝等效直径，m；
Figure 702719DEST_PATH_IMAGE024
：每条裂缝的裂缝分流量，m3/s ；μ：动力粘性系数，Pa·s；L：裂缝长度，m；A：裂缝截面积，m2；
Figure 678765DEST_PATH_IMAGE025
：每条裂缝的压降；
将裂缝导流能力
Figure 891572DEST_PATH_IMAGE022
小于等于10-4D·m的裂缝判定为无效不连通裂缝，裂缝导流能力
Figure 3884DEST_PATH_IMAGE022
大于10-4D·m的裂缝判定为有效连通裂缝。
本发明通过将上述方法所建立的泡沫在裂缝中的流动简化模型的计算结果与Matlab数值计算软件结合，模拟裂缝储层泡沫开发过程，进行优势路径的选取，步骤如下：
根据裂缝连通性确定由有效联通裂缝组成的裂缝网络，优势路径的选取步骤具体如下：
（1）确定达西摩擦因子矩阵F，
Figure 401368DEST_PATH_IMAGE026
（Ⅶ）
式中，
Figure 599131DEST_PATH_IMAGE027
：端点为i和j的裂缝的达西摩擦因子；
在达西摩擦因子矩阵F计算的过程中，达西摩擦因子
Figure 864896DEST_PATH_IMAGE028
两端点不连通时：达西摩擦因子
Figure 97294DEST_PATH_IMAGE028
取无穷大；达西摩擦因子
Figure 400100DEST_PATH_IMAGE028
两端点连通时：如果裂缝中流体流动方向和裂缝端点由大至小方向相同，则达西摩擦因子
Figure 22842DEST_PATH_IMAGE028
根据公式（II）求得；如果裂缝中流体流动方向和裂缝端点由大至小方向相反，则达西摩擦因子
Figure 639768DEST_PATH_IMAGE029
取无穷大；
（2）缝网赋权，
将裂缝网络中各裂缝赋予权值，权值大小
Figure 788990DEST_PATH_IMAGE030
，生成加权摩阻系数矩阵M加权，
Figure 200379DEST_PATH_IMAGE031
（Ⅷ）；
（3）优势路径选取，
对形成的加权摩阻系数矩阵M加权使用Dijkstra算法求解得到从油井的入口到出口裂缝的加权摩阻系数累加值最小的路径，即为裂缝网络从入口到出口的最优路径。
优选的，所述步骤（2）中，在计算权值
Figure 294106DEST_PATH_IMAGE032
时，考虑泡沫的不稳定性，设置系数使裂缝所赋权值
Figure 777040DEST_PATH_IMAGE033
为变化量，使用迭代方法对优势路径进行选取，即，每次迭代时对优势路径的裂缝渗透率
Figure 718451DEST_PATH_IMAGE034
进行调整，第n条优势路径上的裂缝渗透率
Figure 504005DEST_PATH_IMAGE034
除以（1+1/n）后设定为新的裂缝渗透率，再以新的裂缝渗透率进行迭代后优势路径的计算选取新的优势路径。
优选的，所述步骤（3）中，根据不同泡沫质量对应不同的波及范围，波及范围越大，选取优势路径的数量越多，即，泡沫波及的面积与裂缝网络总面积的比值与优势路径的数量与总路径数量的比值相同。
本发明的有益效果为：
1.本发明通过确定假设稳态流动条件，并以上述条件为基础进行计算，较为精确地获得各裂缝中泡沫的流量，从而识别裂缝的连通性，确定有效连通裂缝组成的裂缝网络；
2.在确定由有效连通的裂缝组成的裂缝网络后，结合对裂缝进行赋权值，也可在直接得到已确定裂缝网络的基础上，结合不同影响因素对裂缝进行赋权值，最后通过Dijkstra算法计算出泡沫在裂缝中的优势路径，对裂缝性油藏注泡沫开发过程的应用具有指导意义；
3.当需要考虑泡沫实际注入时的不稳定性时，对选取的优势路径进行迭代计算，通过对渗透率调整，从而计算出迭代后的新的优势路径，使选取的优势路径更符合泡沫实际注入时的情况，有利于对注泡沫开发过程进行指导。
附图说明
图1是实施例1的初始裂缝网络及节点示意图；
图2是实施例1的计算得到的流量场分布图；
图3是实施例2选取的优势路径示意图；
图4是实施例2中第一次迭代得到的优势路径；
图5是实施例2中第二次迭代得到的优势路径；
图6是实施例2中第三次迭代得到的优势路径；
图7是实施例2中第四次迭代得到的优势路径；
图8是实施例2中第五次迭代得到的优势路径；
图9是实施例2中第六次迭代得到的优势路径。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
实施例1
裂缝连通性识别
如图1所示，给定裂缝网络并给每个节点标定序号，图中线条上不同形状分别代表不同直径大小的裂缝，其中“×”、“○”、“+”和“□”裂缝的等效直径分别为0.0011m、0.0006m、0.0005m和0.0004m，设置节点52为入口，节点1为出口，给定入口流量。节点个数为54，闭环数量为25，裂缝条数为78。即可列出54+25-1=78个方程组，方程组的个数和裂缝条数、所有裂缝流量未知量的个数相等，可以进行求解。使用levenberg-marquardt算法对非线性方程组求解得到每条裂缝的流量。流量场分布图如图2所示，图2中箭头表示裂缝中泡沫的流向。
裂缝网络参数如下：
Figure 163656DEST_PATH_IMAGE035
注：由于裂缝分布特征参数基础数据较多，表中仅列举出部分数据，其中“…”表示有未列出数据。
在裂缝性储层中，裂缝密度较大且孔隙度分步不均匀，将流体在裂缝中的流动看作流体在管状通道中的流动，并做出一下假设：
忽略裂缝形状的影响、
忽略裂缝应力变形的影响、
忽略毛管力的影响、
忽略流体重力的影响；
具体计算步骤如下：
S1.确定稳态流动条件，
在考虑裂缝等效直径的基础上，将裂缝网络看作管状网络，裂缝网络的稳态流动过程满足如下条件：
a.流入节点和流出节点的流量相等，即满足质量守恒条件，
b.管网中形成的任意一个环路的压降为0，即能量守恒条件；
S2.裂缝分流量求解，
在常规管状网络水力分析方法的基础上求解裂缝的分流量，在Hardy Cross经典算法的基础上进行修正，考虑每一个环路中的流量是联合其他环路进行计算调整的；给出裂缝网络、流体出入口的位置和流量，求解裂缝分流量，具体方式如下：
对裂缝网络节点标注序号，每条裂缝两端节点的序号按序号的大小，将从大到小方向规定为每条裂缝的正方向；规定裂缝的流量方向与裂缝的正方向相同则流量数值为正数值，否则为负数值；裂缝闭环中按顺时针方向计算压降，裂缝沿顺时针方向和上述正方向相同则压降为正数值，否则为负数值；
例如，闭环1-2-9-16-12-8，先使用Darcy–Weisbach方程计算每条裂缝的压降
Figure 184702DEST_PATH_IMAGE037
：
Figure 246199DEST_PATH_IMAGE038
（Ⅰ）
Figure 451921DEST_PATH_IMAGE039
（Ⅱ）
式中，
Figure 333289DEST_PATH_IMAGE040
：端点为i和j的裂缝的达西摩擦因子；L：裂缝长度，m；g：重力加速度，m2/s；
Figure 158026DEST_PATH_IMAGE041
：每条裂缝的裂缝分流量，m3/s；D：裂缝等效直径，m；Re：雷诺数；
Figure 746133DEST_PATH_IMAGE042
：绝对粗糙度，m；
结合上述参数，并根据每个节点的流入流量和流出流量相等，即
Figure 935806DEST_PATH_IMAGE043
（Ⅲ）
对闭环上每条裂缝沿顺时针方向累加每条裂缝的压降，压降的正负按照上述规定进行设定，根据Hardy Cross经典算法，每个闭环的压降累加值等于0，即
Figure 632367DEST_PATH_IMAGE044
（Ⅳ）
对上述方程组Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ使用levenberg-marquardt算法进行求解，可以得到每条裂缝的裂缝分流量
Figure 932898DEST_PATH_IMAGE045
大小；
Figure 893288DEST_PATH_IMAGE046
=0.0583、
Figure 253863DEST_PATH_IMAGE047
=0.3897···
S3.裂缝连通性识别，
确定裂缝的导流能力并根据导流能力判定裂缝的连通性：
裂缝导流能力为裂缝渗透率和裂缝等效直径的乘积，其中裂缝渗透率
Figure 172140DEST_PATH_IMAGE048
由达西定律计算得出：
Figure 276362DEST_PATH_IMAGE049
（Ⅴ）
式中，
Figure 104641DEST_PATH_IMAGE048
：裂缝渗透率，mD；
Figure 636116DEST_PATH_IMAGE050
：每条裂缝的裂缝分流量，m3/s ；μ：动力粘性系数，Pa·s；L：裂缝长度，m；A：裂缝截面积，m2；
Figure 776111DEST_PATH_IMAGE051
：每条裂缝的压降；
进一步的，裂缝导流能力
Figure 605395DEST_PATH_IMAGE052
为：
Figure 350497DEST_PATH_IMAGE053
（Ⅵ）
式中，
Figure 115191DEST_PATH_IMAGE052
：裂缝导流能力，D·m；
Figure 945744DEST_PATH_IMAGE054
：裂缝渗透率，mD；D：裂缝等效直径，m；
Figure 329452DEST_PATH_IMAGE055
：每条裂缝的裂缝分流量，m3/s ；μ：动力粘性系数，Pa·s；L：裂缝长度，m；A：裂缝截面积，m2；
Figure 194640DEST_PATH_IMAGE056
：每条裂缝的压降；
闭环1-2-9-16-12-8中，各裂缝的裂缝导流能力
Figure 130235DEST_PATH_IMAGE057
经计算分别为：
Figure 182504DEST_PATH_IMAGE058
：2.2×10- 4D·m；
Figure 619171DEST_PATH_IMAGE059
：1.3×10-4D·m；
Figure 338865DEST_PATH_IMAGE060
：0.8×10-4D·m；
Figure 179782DEST_PATH_IMAGE061
：0.6×10-4D·m；
Figure 657031DEST_PATH_IMAGE062
：0.5×10-4D·m；
Figure 444858DEST_PATH_IMAGE063
：1.8×10-4D·m，
将裂缝中裂缝导流能力
Figure 81376DEST_PATH_IMAGE064
小于等于10-4D·m的裂缝判定为无效不连通裂缝，裂缝导流能力
Figure 296457DEST_PATH_IMAGE064
大于10-4D·m的裂缝判定为有效连通裂缝，因此判断闭环1-2-9-16-12-8中，各裂缝连通情况为1-2、2-9、8-1裂缝为有效连通裂缝，9-16、16-12、12-8裂缝为无效不连通裂缝。
其他闭环的计算过程同闭环1-2-9-16-12-8的计算过程。
实施例2：
如图1所示，给定裂缝网络并给每个节点标定序号，图中线条上不同形状分别代表不同直径大小的裂缝，其中“×”、“○”、“+”和“□”裂缝的等效直径分别为0.0011m、0.0006m、0.0005m和0.0004m，设置节点52为入口，节点1为出口，给定入口流量。节点个数为54，闭环数量为25，裂缝条数为78。即可列出54+25-1=78个方程组，方程组的个数和裂缝条数、所有裂缝流量未知量的个数相等，可以进行求解。使用levenberg-marquardt算法对非线性方程组求解得到每条裂缝的流量。流量场分布图如图2所示，图2中箭头表示裂缝中泡沫的流向。
本实施例中各裂缝的参数情况如下：
裂缝网络参数如下：
Figure 775848DEST_PATH_IMAGE065
注：由于裂缝分布特征参数基础数据较多，表中仅列举出部分数据，其中“…”表示有未列出数据。
具体裂缝连通性判断过程与实施例1相同，优势路径选取具体步骤如下：
（1）确定达西摩擦因子矩阵F，
Figure 101788DEST_PATH_IMAGE066
（Ⅶ）
式中，
Figure 858391DEST_PATH_IMAGE067
：端点为i和j的裂缝的达西摩擦因子；
在达西摩擦因子矩阵F计算的过程中，达西摩擦因子
Figure 244373DEST_PATH_IMAGE067
两端点不连通（包含两端点不直接连接和直接连接但是是无效不连通裂缝情况）时：达西摩擦因子
Figure 430635DEST_PATH_IMAGE067
取无穷大；达西摩擦因子
Figure 622582DEST_PATH_IMAGE067
两端点连通时：如果裂缝中流体流动方向和裂缝端点由大至小方向相同，则达西摩擦因子
Figure 436954DEST_PATH_IMAGE068
根据公式（II）求得；如果裂缝中流体流动方向和裂缝端点由大至小方向相反，则达西摩擦因子
Figure 929857DEST_PATH_IMAGE067
取无穷大；
经计算可知，
Figure 931311DEST_PATH_IMAGE069
=0.8214、
Figure 926949DEST_PATH_IMAGE070
=6.9004···
（2）缝网赋权，
将裂缝网络中各裂缝赋予权值，权值大小
Figure 330249DEST_PATH_IMAGE071
，生成加权摩阻系数矩阵M 加权，
Figure 995716DEST_PATH_IMAGE072
（Ⅷ）；
具体的，如裂缝1-2，其权值
Figure 281204DEST_PATH_IMAGE073
，计算得m1-2=35.6989
（3）优势路径选取，
对形成的加权摩阻系数矩阵M加权使用Dijkstra算法求解得到从入口到出口裂缝的摩阻系数累加值最小的路径，即为裂缝网络从入口到出口的最优路径；
选择路径累加摩阻系数由小至大的前5/10/20条路径，即为作为本裂缝网络的优势路径，其中路径累加摩阻系数最小的路径即为最优路径。泡沫质量从低到高，波及范围先增大后减小，泡沫质量为90%左右时波及效果最好。波及效果越好，选取优势路径的数量越多。通过波及范围的大小确定优势路径数量：泡沫波及的面积与裂缝网络总面积的比值与优势路径的数量与总路径数量的比值相同。
根据计算，并结合本实施例中注入泡沫的质量及波及面积，选定最优的5条路径的摩阻系数如下表所示：
Figure 18216DEST_PATH_IMAGE074
当实际注入泡沫时，在直径远大于气泡尺寸的裂缝中，泡沫将表现出具有整体性质的均质流体特性，但当泡沫的平均直径远大于裂缝的宽度时，泡沫表现得像为通道中离散的气泡流动，其中的压降是由于气泡和裂缝壁之间的薄膜上的阻力所致。因此，由于泡沫封堵产生的渗透率变化是在实际注入时不可忽视的关键因素，泡沫在优势路径中流动一段时间后，由于贾敏效应叠加等作用会减缓泡沫的流动，甚至将优势路径封堵。在此利用迭代算法改变优势路径的渗透率，在迭代后的流动过程中，将由于渗透率的重新分布产生新的优势路径。
设定每次迭代求取优势路径的条数，对每次求得的所有优势路径的裂缝渗透率
Figure 462973DEST_PATH_IMAGE075
进行调整，自路径累加摩阻系数最小的路径起算，第n条优势路径上的裂缝渗透率
Figure 361658DEST_PATH_IMAGE075
除以（1+1/n）后设定为新的裂缝渗透率。本实施例中，设置优势路径的条数为2条，即第1优势路径上面所有裂缝的裂缝渗透率
Figure 400022DEST_PATH_IMAGE075
都要除以（1+1/1=2）形成新的渗透率，第2优势路径上面所有裂缝的裂缝渗透率
Figure 675145DEST_PATH_IMAGE075
都要除以（1+1/2=1.5）形成新的渗透率。根据迭代后渗透率数据重新进行最优路径计算，并依次迭代，如图4-9所示，依次为第一次迭代到第六次迭代后计算选取的最优2条路径。
由图可得，每次迭代后由于缝网渗透率的重新布局，将会产生不同的优势路径，在实验过程中同样观察到该现象。以此进一步贴近实际注入时的泡沫状态，对实际注入进行指导。

Claims (4)

1.一种裂缝连通性识别方法，其特征在于，包括步骤如下：
S1.确定稳态流动条件，
a.流入节点和流出节点的流量相等；
b.管网中形成的任意一个环路的压降为0；
S2.裂缝分流量求解，
对裂缝网络节点标注序号，每条裂缝两端节点的序号按序号的大小，将序号从大到小方向规定为每条裂缝的正方向；规定裂缝的流量方向与裂缝的正方向相同则流量数值为正数值，否则为负数值；裂缝闭环中按顺时针方向计算压降，裂缝沿顺时针方向和上述正方向相同则压降为正数值，否则为负数值；
使用Darcy–Weisbach方程计算每条裂缝的压降
Figure 246918DEST_PATH_IMAGE001
：
Figure 487407DEST_PATH_IMAGE002
（Ⅰ）
Figure 500362DEST_PATH_IMAGE003
（Ⅱ）
式中，
Figure 117288DEST_PATH_IMAGE004
：端点为i和j的裂缝的达西摩擦因子；L：裂缝长度，m；g：重力加速度，m2/s；
Figure 876297DEST_PATH_IMAGE005
：每条裂缝的裂缝分流量，m3/s；D：裂缝等效直径，m；Re：雷诺数；
Figure 615583DEST_PATH_IMAGE007
：绝对粗糙度，m；
然后对裂缝网络的每个节点列出质量守恒方程，即每个节点的流入流量
Figure 787938DEST_PATH_IMAGE008
与流出流量
Figure 132856DEST_PATH_IMAGE009
相等，
Figure 339847DEST_PATH_IMAGE010
（Ⅲ）
根据Hardy Cross经典算法，每个闭环的压降累加值等于0，即
Figure 984455DEST_PATH_IMAGE011
（Ⅳ）
其中，
Figure 644106DEST_PATH_IMAGE012
：每条裂缝的压降；
对形成的方程组Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ使用levenberg-marquardt算法进行求解，即得到每条裂缝的裂缝分流量
Figure 540518DEST_PATH_IMAGE013
大小；
S3.裂缝连通性识别，
确定裂缝的导流能力并根据导流能力判定裂缝的连通性：
裂缝导流能力为裂缝渗透率和裂缝等效直径的乘积，其中裂缝渗透率
Figure 398752DEST_PATH_IMAGE014
由达西定律计算得出：
Figure 417524DEST_PATH_IMAGE015
（Ⅴ）
式中，
Figure 751422DEST_PATH_IMAGE016
：裂缝渗透率，mD；
Figure 248263DEST_PATH_IMAGE017
：每条裂缝的裂缝分流量，m3/s ；μ：动力粘性系数，Pa·s；L：裂缝长度，m；A：裂缝截面积，m2；
Figure 226583DEST_PATH_IMAGE018
：每条裂缝的压降；
进一步的，裂缝导流能力
Figure 822780DEST_PATH_IMAGE019
为：
Figure 253762DEST_PATH_IMAGE020
（Ⅵ）
式中，
Figure 6823DEST_PATH_IMAGE019
：裂缝导流能力，D·m；
Figure 449437DEST_PATH_IMAGE021
：裂缝渗透率，mD；D：裂缝等效直径，m；
Figure 606749DEST_PATH_IMAGE022
：每条裂缝的裂缝分流量，m3/s ；μ：动力粘性系数，Pa·s；L：裂缝长度，m；A：裂缝截面积，m2；
Figure 915239DEST_PATH_IMAGE023
：每条裂缝的压降；
将裂缝导流能力
Figure 753882DEST_PATH_IMAGE024
小于等于10-4D·m的裂缝判定为无效不连通裂缝，裂缝导流能力
Figure 706795DEST_PATH_IMAGE024
大于10-4D·m的裂缝判定为有效连通裂缝。
2.利用如权利要求1所述裂缝连通性识别方法在裂缝中选取优势路径的方法，其特征在于，根据裂缝连通性确定由有效联通裂缝组成的裂缝网络，优势路径的选取步骤具体如下：
（1）确定达西摩擦因子矩阵F，
Figure 238270DEST_PATH_IMAGE025
（Ⅶ）
式中，
Figure 519210DEST_PATH_IMAGE026
：端点为i和j的裂缝的达西摩擦因子；
在达西摩擦因子矩阵F计算的过程中，达西摩擦因子
Figure 427123DEST_PATH_IMAGE026
两端点不连通时：达西摩擦因子
Figure 234542DEST_PATH_IMAGE026
取无穷大；达西摩擦因子
Figure 849501DEST_PATH_IMAGE026
两端点连通时：如果裂缝中流体流动方向和裂缝端点由大至小方向相同，则达西摩擦因子
Figure 680054DEST_PATH_IMAGE026
根据公式（II）求得；如果裂缝中流体流动方向和裂缝端点由大至小方向相反，则达西摩擦因子
Figure 922817DEST_PATH_IMAGE026
取无穷大；
（2）缝网赋权，
将裂缝网络中各裂缝赋予权值，权值大小
Figure 788004DEST_PATH_IMAGE027
，生成加权摩阻系数矩阵M加权，
Figure 598966DEST_PATH_IMAGE028
（Ⅷ）；
（3）优势路径选取，
对形成的加权摩阻系数矩阵M加权使用Dijkstra算法求解得到从油井的入口到出口裂缝的加权摩阻系数累加值最小的路径，即为裂缝网络从入口到出口的最优路径。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在模拟裂缝储层泡沫开发过程中，所述步骤（2）中，使用迭代方法对优势路径进行选取，即，每次迭代时对优势路径的裂缝渗透率
Figure 916814DEST_PATH_IMAGE029
进行调整，第n条优势路径上的裂缝渗透率
Figure 963268DEST_PATH_IMAGE029
除以（1+1/n）后设定为新的裂缝渗透率，再以新的裂缝渗透率进行迭代后优势路径的计算选取新的优势路径。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤（3）中，泡沫波及的面积与裂缝网络总面积的比值与优势路径的数量与总路径数量的比值相同。
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