CN116341299A - 一种低渗油藏co2驱气窜识别的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种低渗油藏CO2驱气窜识别的方法，通过确定低渗油藏中注采井间各静态参数对气窜影响的相对程度；根据各静态参数对气窜影响的相对程度，确定各静态参数对气窜影响的依次顺序，计算各静态参数在气窜中的影响权重；确定气窜条件下的注采关系，表征注采井间动态参数之间的气窜联系，计算动态参数对气窜识别的影响权重；将得到静态参数对气窜的影响权重和得到动态参数对气窜的影响权重相结合，对注采井间的气窜进行预测。本发明通过把静态资料和动态生产资料的相结合对气窜方向，气窜程度等做出了合理的预测。充分联系动静态资料，对实际生产中气体窜流的情况进行了具体的分析，有效的为封窜提供理论上的指导。
Description
技术领域
本发明属于低渗透油藏开采领域，涉及一种低渗透油藏CO2驱气窜识 别的方法。
背景技术
在进行油气勘探的过程中，需要对于油田的储层情况进行确定，并获取 量化的、用于指示储层的地质特征的油藏渗流特征参数，油藏渗流特征参数 可以对油田储层的油气分布进行表征，并预测储层中油藏剩余油情况，为油 田的开采提供指导作用。与中高渗透油气藏相比，低渗透油气藏具有不同的 储集层特性，表现出复杂的渗流特征。低渗油藏具有储层物性差、孔喉半径 细小、非均质性强等特点，在注水开发过程中，注入水会沿着高渗层位或裂 缝窜流，水驱波及效率低。超低渗油藏注水开发面临注入压力大，注入难度 大和水驱效果差的问题，超低渗油藏CO2驱油潜力巨大。
二氧化碳(CO2)驱油技术是指实现驱替方式所涉及的油藏工程设计、 CO2注采工艺、动态监测与调整、产出流体处理等技术的集成。CO2是一种 低密度、非粘稠、高流动性的流体，粘度远远低于地层水和地层原油，因此 在CO2驱油过程中，不利的流度比将导致粘性指进，降低波及效率；同时 由于地层的非均质性、裂缝等的存在，亦会导致气窜的发生，从而降低了驱 油效率。而当CO2-原油未达到混相状态或地层压力低于混相压力时，CO2驱油呈现非混相驱特征，CO2气体在地层中易发生窜流。调驱剂是防治二氧 化碳驱气窜、实现均匀动用的有效手段。近年来，调驱技术已成为油田防治 气窜、保障稳产的重要手段，因此调驱剂的注入量、注入速度、注入段塞等 参数的确定方法具有极大的现实意义和应用价值。为了对CO2在地层中的 驱油情况有一个初步的了解，进而保证油藏的高效开发，需要对注气开发方 式下的气窜的方向、程度进行预测。然而，现有技术中存在以下问题：低渗 透储层物性差，且可能发育有裂缝、高渗带等，储层非均性强，气体易沿高 渗通道窜流，而现有的识别方法多为实验室探究，无法做到静态资料和动态 生产资料的结合，难以对气窜方向，气窜程度等做出合理的预测；因此，需 要一种科学有效的方法，充分联系动静态资料，对实际生产中气体窜流的情 况进行分析，为封窜提供理论上的指导。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种低渗油藏CO2驱气窜识 别的方法，通过把静态资料和动态生产资料的相结合对气窜方向，气窜程度 等做出了合理的预测。
本发明是通过以下技术方案来实现：
一种低渗油藏CO2驱气窜识别的方法，包括以下步骤：
S1、确定低渗油藏中注采井间各静态参数对气窜影响的相对程度；
S2、根据S1中各静态参数对气窜影响的相对程度，确定各静态参数对 气窜影响的依次顺序，计算各静态参数在气窜中的影响权重；
S3、确定气窜条件下的注采关系，表征注采井间动态参数之间的气窜 联系，计算动态参数对气窜识别的影响权重；
S4、将S2中得到静态参数对气窜的影响权重和S3中得到动态参数对 气窜的影响权重相结合，对注采井间的气窜进行预测。
优选的，静态参数包括地层渗透率，油粘度、储层非均质性、孔隙度、 岩石组成成分及胶结程度；所述动态参数包括注气量、产气量、套管压力及 产油量。
优选的，S1中确定低渗油藏中各静态参数对气窜影响的相对程度，具 体方法为：
S101、建立CO2驱油的渗流数学模型对气驱油的过程进行初步的模拟；
S102、确定静态参数对气窜的影响；
S103、分析S102中各静态参数对气窜的相对影响程度，且用矩阵表征 各静态参数对气窜影响的相对关系。
优选的，S101中建立CO2驱油的渗流数学模型对气驱油的过程进行初 步的模拟，具体方法为：
采用数值模拟理论方法，将达西渗流方程，非达西渗流方程，辅助公式 相结合，建立CO2驱油的渗流数学模型，然后应用有限元方法，对数学模 型进行差分离散，将数学模型转化为CO2-水驱油的流动差分方程，结合编 程计算方法，对气驱油的过程进行初步的模拟。
优选的，辅助公式，包括守恒方程，启动压力梯度公式，CO2粘度修正 公式及原油粘度修正公式。
优选的，S2中确定静态参数中对气窜影响的次序，具体方法如下：
根据各静态参数对气窜影响的相对程度，采用层次分析法对求取静态参 数的特征值，并通过对特征值进行排序，确定静态参数对气窜影响的依次顺 序，并利用归一化方法转化为静态参数对气窜影响的权重。
优选的，S2中计算各静态参数在气窜中的影响权重，具体计算方法如 下：
其中，Wi为各影响因素的影响程度绝对值，wi为影响因素的权重，i代 表影响气窜的各个因素，n为影响因素的个数。
优选的，S3中确定气窜条件下的注采关系，表征注采井间动态参数之 间的气窜联系，具体方法为：
S301、采用灰色关联法确定探究序列参数和参考序列之间的关联系数， 确定在气窜情况下注采井间动态参数之间的联系；
S302、通过S301中的关联系数对注采井间动态参数之间的关联度进行 定量化表征；
S303、将S302中的关联度转化为动态参数对气窜识别的影响权重。
优选的，S301中参考序列参数为注气井开始注气后预设的注气量；探 究序列参数包括生产井处见气后预设的产气量、套管压力及产油量。
优选的，S4中对注采井间的气窜进行预测，具体为：
综合静态参数和动态参数的权重，根据层次分析法分析静态参数得到静 态因子、根据灰色关联法分析动态参数得到动态因子，将动态因子和静态因 子分别乘以权重，得到气窜的综合识别标准，从而对注采井间的气窜进行识 别和判断，确定气窜方向和气窜程度。
与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：
本发明通过把静态资料和动态生产资料的相结合对气窜方向，气窜程度 等做出了合理的预测。充分联系动静态资料，对实际生产中气体窜流的情况 进行了具体的分析，有效的为封窜提供理论上的指导。
进一步，本发明充分考虑了地质因素和工程因素，利用层次分析、灰色 关联等数学方法，得到了两者耦合作用下的气窜方向、气窜程度的识别结果， 经实践表明有着较好准确性。
进一步，利用油藏数值模拟理论，结合编程计算方法，针对研究区实际 生产状况，建立了针对CO2驱油的理论数学模型，探究了不同因素影响下 的气窜程度和产量变化；
进一步，本发明利用面向对象编程的Python语言，对整个分析流程进 行了程序化处理，将分析过程和分析数据有机结合，形成了集成化的应用模 板，对于封窜等工作有着较强的参考意义。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为实施例中地层渗透率级差对于生产的影响图；
图3为实施例中油气粘度比对于实际生产的影响图；
图4为实施例中岩石性质对产量的影响图。
具体实施方式
下面结合具体的实施例对本发明做进一步的详细说明，所述是对本发明 的解释而不是限定。所述技术方案如下：
一种低渗油藏CO2驱气窜识别的方法，包括：
1.利用数值模拟方法，定量确定低渗油藏中各静态参数对气窜影响的相 对程度。
2.根据层次分析法，确定静态参数中对气窜影响的依次顺序，对各参数 的影响权重进行标定。
3.根据已有的生产数据及实验探究，运用灰色关联法，对注采井间在一 个时间序列中的生产参数进行分析，确定气窜条件下的注采关系，表征注采 井间的气窜联系。
4.对实际生产资料进行分析，将注采井间的静态和动态数据相结合，从 而对井间的气窜进行预测。
(1)所述利用数值模拟方法，定量确定低渗油藏中各静态参数对气窜 影响的相对程度，具体包括：
静态参数包括地层渗透率、孔隙度、原油粘度等，生产过程中，这些参 数随时间变化范围较小，因此忽略他们在分析过程中的动态变化，认为他们 是不随时间变化的静态参数。利用数值模拟理论，结合编程计算方法，对气 驱油的过程进行初步的模拟，并利用控制变量法，探究理论情况下地层渗透 率、孔隙度、油粘度等静态地质参数对气窜的影响，定量分析各参数对气窜 的相对影响程度，用矩阵表征这种相对关系。
(2)所述根据层次分析法，确定静态参数中对气窜影响的依次顺序， 对各参数的影响权重进行标定，具体包括：
各静态参数对于气窜的影响有着一定的主次性，对于描述气窜影响因素 的矩阵，根据层次分析法求取特征值，并通过对特征值进行排序，确定静态 参数对气窜影响的依次顺序，进而利用归一化方法转化为静态参数对气窜影 响的权重。
(3)所述根据已有的生产数据及实验探究，运用灰色关联法，对注采 井间在一个时间序列中的生产参数进行分析，确定气窜条件下的注采关系， 表征注采井间的气窜联系，具体包括：
收集以往的实际生产数据，考虑注气的滞后效应，将注气井开始注气后 一段时间的注气量作为参考序列，将生产井处见气后一段时间的产气量、套 管压力、产油量等参数作为探究序列，运用灰色关联方法得到不同的探究序 列参数和参考序列之间的关联系数，从而探究在气窜情况下注采井间动态参 数之间的联系，并根据关联系数对这种联系的程度进行定量化的表征，同时 利用归一化方法转化为动态参数对气窜识别的影响权重。
(4)所述对实际生产资料进行分析，将注采井间的静态和动态数据相 结合，从而对井间的气窜进行预测。
注采井间的地层渗透率、孔隙度、油粘度、注采压差等静态地质参数会 直接影响到注采井间的气窜，而注气量、产气量、套管压力、产油量等动态 生产参数对气窜的识别有着很重要的参考意义，综合静态参数和动态参数的 权重，分别确定静态因子和动态因子，从而对注采井间的气窜进行识别和判 断，进而确定气窜方向和气窜程度。
具体实施方式为：
步骤1
利用数值模拟理论，结合编程计算方法，对气驱油的过程进行初步的模 拟，并利用控制变量法，探究理论情况下地层渗透率、孔隙度、油粘度等静 态地质参数对气窜的影响，并定量分析各参数对气窜的相对影响程度，用矩 阵表征这种相对关系。具体包括：
根据油藏数值模拟理论，对气驱油的开发方式进行模拟，基于黑油模型 理论，建立气驱油数学模型。
达西渗流基本运动方程
高速非达西运动方程
低速非达西运动方程
上式中v为流速(m/s)，k为绝对渗透率(md)，kr为相对渗透率，μ 为流体的粘度(mPa·s)，
代表压力在距离上的梯度变化/>
代表垂直高 度在距离上的梯度变化，γ代表重度，λ代表低速非达西流下的启动压力梯 度，β表示非达西系数，一般通过分析压力测试结果来确定，ρ为流体的密 度(kg/m3)。
油相状态方程
气相状态方程PV＝ZnRT(公式5)
上式中，Z为气体偏差因子，n为气相物质的摩尔量(mol)，R为理想 气体常数，P为气体压强，V为气体体积，C为天然气压缩系数，T为传导 系数；
连续性方程：
油组分
气组分
上式中，qo为产油量，qG为产气量(m3/d)，So为含油饱和度，ρo为含 油流体的密度(kg/m3)，φ为孔隙度，ρg为含气流体的密度(kg/m3)，Sg为 含气饱和度，qG为产气量(m3/d)，ρgd为气体在液相中溶解后的密度。 引入辅助公式，提高模型模拟探究的准确性：
守恒方程Sg+Sw+So＝1(公式8)
启动压力梯度公式
CO2粘度修正公式
渗透率随压力变化
原油粘度修正公式lnμm＝Xolnμo+Xslnμs(公式12)
其中
以上式中，
为油相的最小启动压力梯度，ρr为对比密度，即气体 实际状态下的密度与其临界密度的比值，为低压粘度，b1＝0.10230， b2＝0.023364，b3＝0.058533，b4＝-0.040758，b5＝0.0093324，a为常数，取值 为1.5×10-3MPa-1；Ki为原始地层渗透率，一般为10-3um2；P1为原始地层压 力，MPa，P为地层压力(MPa)，Vo为原油的体积分数，Vs为混合物的体 积分数；μo、μs、μm分别为原油、CO2和混合物的粘度(mPa·s)，α为经 验常数，λ代表低速非达西流下的启动压力梯度。
将达西渗流方程，非达西渗流方程，辅助公式相结合，建立针对CO2驱油的渗流数学模型，然后应用有限元方法，对数学模型进行差分离散，将 数学模型转化为CO2-水驱油的流动差分方程如下：
油组分
水组分
气组分
其中：To为油传导系数、Tw为水传导系数、Tg为气传导系数，Tgd为 CO2溶解在不同液相中的传导系数，P为地层压力(MPa)，γo代表油重度， γw代表水重度，γg代表气重度，ΔD代表垂直高度在距离上的变化，qo为 产油量(m3/d)，ρw为含水流体的密度(kg/m3)V为体积分数，ρo为含油流 体的密度(kg/m3)，So为含油饱和度，ρg为含气流体的密度(kg/m3)，Sg为 含气饱和度，qG为产气量(m3/d)，V为体积分数；ρGd为气体在液相中溶解 后的密度；j代表随时间步变化的参数，i代表比较序列中能够影响参考序列 的各参数，k代表参考序列或比较序列中的不同元素。
根据差分方程，利用python语言编写数值模拟程序。
步骤二：
利用编写的数值模拟程序，通过改变条件，得到影响CO2驱油的各类 因素对气窜的影响程度。如图2所示研究了地层渗透率级差对于生产的影响， 根据累产量变化可以得到，地层非均质对产量影响较大，虽然在初期会获得 较高产量，但产量下降幅度大，稳产时间短，油藏采出程度不高。如图3所 示研究了油气粘度比对于实际生产的影响，在生产初期产量差距不太明显， 而随着驱替气体在生产中发挥作用，如果驱替流体有着更高的粘度，则产量 下降明显会慢一些，后期累产量也更高，驱油效率更好。如图4所示研究了 岩石性质对产量的影响，在实际生产中，油气相在储层中的相对渗透率对于 驱替效果有着较大的影响，岩石性质极大的影响着生产，岩石的孔隙度、组 成成分、胶结程度等均会影响流体在地层中的渗透率，根据对岩石常规物性 分析，孔隙度、组成成分、胶结程度等对储层渗透率的影响程度大概为 2:1:1。
通过上述理论分析，确定了CO2窜流的主控因素：地层渗透率，油粘 度、储层非均质性、孔隙度、岩石组成成分、胶结程度等，并确定其相对关 系，用矩阵表示如表1所示：
步骤三：
运用层次分析法，计算各静态参数在气窜中的影响权重，并进行归一化 处理，具体公式如下：
式中，Wi为各影响因素的影响程度绝对值，wi为影响因素的权重；
根据计算，在此例中，在此例中，地层渗透率，油粘度、储层非均质性、 孔隙度、岩石组成成分、胶结程度的权重参数分别为0.18、0.18、0.18、 0.10、0.18、0.18。
步骤四：
将注入井处注入量和生产井处产气量、套管压力、产油量等参数进行关 联，考虑注入井注入流体的在生产井处见效的滞后时间，对注气井注气后和 生产井见气后一段时间的生产参数进行分析，确定灰色关联系数。
对实际生产区的五点法布井方案，选取一口注入井和周围四口生产井的 产油量、产液量、产水量参数，并分别计算灰色关联系数，如表2所示为注 入井注入量和其中一口生产井在一段时间内的实际生产数据。
| 注入量 | 产液 | 产油 | 产水 |
| 13.9 | 1.06 | 0 | 1.06 |
| 13.86 | 1.23 | 0 | 1.23 |
| 15 | 1.23 | 0 | 1.23 |
| 15 | 1.21 | 0 | 1.21 |
| 15 | 1.2 | 0.1 | 1.1 |
| 15 | 1.06 | 0.16 | 0.9 |
| 15 | 0.76 | 0.03 | 0.73 |
| 15 | 0.77 | 0.07 | 0.7 |
| 14.56 | 0.73 | 0.13 | 0.6 |
| 12.8 | 0.71 | 0.13 | 0.58 |
| 11.8 | 0.71 | 0.13 | 0.58 |
| 14.5 | 0.71 | 0.14 | 0.57 |
为避免因量纲不同、数字绝对数值差异而导致的结果不准确，需要将数 据进行归一化处理：
根据灰色关联理论，需要确定反映系统行为特征的数据序列，即参考数 列。影响系统行为的因素组成的数据序列，即比较数列。根据生产实际，确 定产油量序列为参考序列Y，确定比较序列X为注入量、注入压力等参数
式中，j代表随时间步变化的参数，i代表比较序列中能够影响参考序列 的各参数。
归一化后新的矩阵：
Y'＝[y′1,y′2,Λy′m] (公式17)
(3)关联度计算：
关联度系数矩阵计算公式如下：
其中ρ为分辨系数，一般在[0,1]之间，这里取ρ＝0.5，k代表参考序 列或比较序列中的不同元素。
关联度计算：
经过计算得到在此注采井间注入量和产油、产水、产液量的关联系数分 别为0.59、0.64、0.65，归一化处理后得到权重分别为0.31、0.34、0.35。
步骤五：
根据实际生产资料，先将动、静态数据进行处理，然后根据权重因子， 应用层次分析法分析静态参数得到静态因子、应用灰色关联法分析动态参数 得到动态因子，分别得到动态因子和静态因子对于气窜的影响，然后将动态 因子和静态因子分别乘以权重，得到气窜的综合识别标准。
(1)以某对注采井为例，该井的影响静态因子地层渗透率为0.7mD， 油粘度为30、储层非均质性量化为80、孔隙度0.15、岩石组成成分根据优 劣量化为20、胶结程度根据优劣量化为40。
(2)根据参数的上下限，将各类参数转化为0-1之间的数值，例如： 地层渗透率越高，越容易气窜，对低渗油藏其上限为1mD，下限为0.1mD， 则渗透率转化后数值为0.77。而胶结程度越低，越容易气窜，若该数值上限 为50，下限为10，则转化后数值为0.25。由此得到各静态参数影响的数值 分别为0.77、0.27、0.8、0.75、0.3、0.25，结合层次分析法得到的权重可得 静态参数综合影响因子为0.5052。
(3)对注采井间动态注采资料进行分析，针对研究区不测气的现象， 按照上述方法计算产油、产液、产水和注气量之间的关联系数，然后再乘以 权重，在此例子中，注采井间动态参数的关联系数分别为0.59、0.64、0.65， 权重分别为0.31、0.34、0.35，由此得到静态参数综合影响因子为0.628。
(4)综合动静态资料进行分析，设定静态影响权重为0.7，动态影响权 重为0.3，从而得到综合判别因子为0.54。
步骤六：
根据已有的生产数据建立综合判别因子的判定标准，当综合判别因子大 于0.36，认为发生气窜，大于0.78时，认为发生严重气窜，综合得到，以 上例中的注采井间发生了气窜，但没有达到严重气窜的程度。
基于此方法，将全过程通过程序实现，得到判别不同注采井间气窜的识 别装置，从而达到工程应用的目的。
Claims (10)
1.一种低渗油藏CO2驱气窜识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、确定低渗油藏中注采井间各静态参数对气窜影响的相对程度；
S2、根据S1中各静态参数对气窜影响的相对程度，确定各静态参数对气窜影响的依次顺序，计算各静态参数在气窜中的影响权重；
S3、确定气窜条件下的注采关系，表征注采井间动态参数之间的气窜联系，计算动态参数对气窜识别的影响权重；
S4、将S2中得到静态参数对气窜的影响权重和S3中得到动态参数对气窜的影响权重相结合，对注采井间的气窜进行预测。
2.根据权利要求1所述的一种低渗油藏CO2驱气窜识别的方法，其特征在于，所述静态参数包括地层渗透率，油粘度、储层非均质性、孔隙度、岩石组成成分及胶结程度；所述动态参数包括注气量、产气量、套管压力及产油量。
3.根据权利要求1所述的一种低渗油藏CO2驱气窜识别的方法，其特征在于，所述S1中确定低渗油藏中各静态参数对气窜影响的相对程度，具体方法为：
S101、建立CO2驱油的渗流数学模型对气驱油的过程进行初步的模拟；
S102、确定静态参数对气窜的影响；
S103、分析S102中各静态参数对气窜的相对影响程度，且用矩阵表征各静态参数对气窜影响的相对关系。
4.根据权利要求3所述的一种低渗油藏CO2驱气窜识别的方法，其特征在于，所述S101中建立CO2驱油的渗流数学模型对气驱油的过程进行初步的模拟，具体方法为：
采用数值模拟理论方法，将达西渗流方程，非达西渗流方程，辅助公式相结合，建立CO2驱油的渗流数学模型，然后应用有限元方法，对数学模型进行差分离散，将数学模型转化为CO2-水驱油的流动差分方程，结合编程计算方法，对气驱油的过程进行初步的模拟。
5.根据权利要求4所述的一种低渗油藏CO2驱气窜识别的方法，其特征在于，所述辅助公式，包括守恒方程，启动压力梯度公式，CO2粘度修正公式及原油粘度修正公式。
6.根据权利要求1所述的一种低渗油藏CO2驱气窜识别的方法，其特征在于，所述S2中确定静态参数中对气窜影响的次序，具体方法如下：
根据各静态参数对气窜影响的相对程度，采用层次分析法对求取静态参数的特征值，并通过对特征值进行排序，确定静态参数对气窜影响的依次顺序，并利用归一化方法转化为静态参数对气窜影响的权重。
7.根据权利要求1所述的一种低渗油藏CO2驱气窜识别的方法，其特征在于，所述S2中计算各静态参数在气窜中的影响权重，具体计算方法如下：
其中，Wi为各影响因素的影响程度绝对值，wi为影响因素的权重，i代表影响气窜的各个因素，n为影响因素的个数。
8.根据权利要求1所述的一种低渗油藏CO2驱气窜识别的方法，其特征在于，所述S3中确定气窜条件下的注采关系，表征注采井间动态参数之间的气窜联系，具体方法为：
S301、采用灰色关联法确定探究序列参数和参考序列之间的关联系数，确定在气窜情况下注采井间动态参数之间的联系；
S302、通过S301中的关联系数对注采井间动态参数之间的关联度进行定量化表征；
S303、将S302中的关联度转化为动态参数对气窜识别的影响权重。
9.根据权利要求7所述的一种低渗油藏CO2驱气窜识别的方法，其特征在于，所述S301中参考序列参数为注气井开始注气后预设的注气量；探究序列参数包括生产井处见气后预设的产气量、套管压力及产油量。
10.根据权利要求1所述的一种低渗油藏CO2驱气窜识别的方法，其特征在于，所述S4中对注采井间的气窜进行预测，具体为：
综合静态参数和动态参数的权重，根据层次分析法分析静态参数得到静态因子、根据灰色关联法分析动态参数得到动态因子，将动态因子和静态因子分别乘以权重，得到气窜的综合识别标准，从而对注采井间的气窜进行识别和判断，确定气窜方向和气窜程度。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111538284.6A CN116341299A (zh) | 2021-12-15 | 2021-12-15 | 一种低渗油藏co2驱气窜识别的方法 |
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| CN116341299A true CN116341299A (zh) | 2023-06-27 |
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Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116341299A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117408088A (zh) * | 2023-12-14 | 2024-01-16 | 西安石油大学 | 一种针对ccus-eor的气窜识别方法及装置 |
-
2021
- 2021-12-15 CN CN202111538284.6A patent/CN116341299A/zh active Pending
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