当前位置:文档之家› 油气井现代产量递减分析方法及在油气藏动态监测中的应用

油气井现代产量递减分析方法及在油气藏动态监测中的应用

油气井现代产量递减分析方法及在油气藏动态监测中的应用 孙贺东1 邓兴梁2 常宝华1 李世银2 江杰2(1 中国石油勘探开发研究院廊坊分院,河北廊坊,0650072 中国石油塔里木油田公司勘探开发研究院,新疆库尔勒,834000)摘要: 现代产量递减分析是利用日常生产数据!通过典型曲线拟合等方法定量确定储层储渗参数、预测油气井生产动态的一种新技术。

本文系统介绍了油气井现代产量递减分析方法的发展史以及与试井分析的异同。

论述了油气井现代产量递减分析方法在动态监测中的应用。

主题词:现代产量递减分析,油气藏,动态监测Production Decline Analysis and Application in Dynamic Reservoir Surveillance Sun Hedong1 Deng Xingliang2 Chang Baohua1 Li Shiyin2 Jiang Jie2(1 Langfang Branch, Research Institute of Exploration and Development, PetroChina, Langfang 065007;2 Research Institute of Exploration & Development, Tarim Oil field Company, PetroChina, Korla 841000) Abstract:Advanced Production Decline Analysis (APDA), or Rate Transient Analysis or Production Analysis, is a procedure to process and interpret daily production data of wells for obtaining parameters of such wells or reservoirs. The history of APDA and its similarities to and differences with well test analysis is introduced. The process of dynamic analysis using advanced production decline analysis methods is introduced. Furthermore, we also present several case studies and expounds the integrated application of APDA.Key words:Advanced Production Decline Analysis,Reservoir,Surveillance1 产量递减分析方法发展历程当油气藏开发进入中、后期,单井日常生产数据分析就成为油气藏动态分析研究的重点,一是确定生产井未来最可能的寿命,二是评估其未来产量,三是确定井间连通关系及加密潜力。

目前产量递减分析方法有传统的Arps(1945)方法,经典的Fetkovich(1980)典型曲线拟合法,现代的Blasingame(1993)和Agarwal-Gradner(1998)典型递减曲线拟合分析法、FMB(1998)油气藏工程方法等。

对于一口生产井来说,最简单和最容易得到的变量是该井的产量,若绘制出产量相对于时间或累积产量的曲线,并将曲线进行外推,就可以得到极限累积产量。

井的生产历史表现出来的趋势或者数学关系决定了井的未来生产动态,这就是传统的Arps(1945)递减曲线分析方法。

该方法很好地描述了生产井在井底流压恒定、生产完全进入边界控制期情况下的产量递减规律,其最大优点在于无需了解地层参数情况,但不适用于不稳定生产阶段的数据分析。

对于一口井或一个油藏的数据,会出现多种不同解释,大多数是因为评价者的经验和评价目标不同而引起的。

Gentry(1972)将Arps三种递减曲线画在一张图版上,用来拟合井的递减数据,其无因次时间、产量是Fetkovich(1980)方法中相应变量的倒数。

Arps递减典型曲线图版只能用于分析边界控制流阶段数据,Fetkovich(1980)以均质有界地层不稳定渗流理论为基础,将试井分析中的不稳定流动公式引入递减分析中使Arps图版扩展到边界控制流之前的不稳定流动阶段,并将不稳定的产量递减曲线和Arps产量递减方程有机地组合到一起,直观地展示了产量递减规律和边界的影响,并建立了一套比较完整的完全类似于试井分析的双对数产量递减曲线图版拟合分析方法。

该方法的最大优势在于能够可靠地判定出生产是处于不稳定阶段,还是处于边界控制阶段。

Arps和Fetkovich方法假设生产定井底流压,主要分析产量数据,未考虑气体PVT随压力的变化。

Blasingame(1993)引入了拟压力规整化产量(q/Δp p)和物质平衡拟时间函数t ca 建立了典型递减曲线图版,该方法考虑了变井底流压生产情况和随地层压力变化的气体PVT 性质。

Agarwal(1998)等人利用拟压力规整化产量(q/Δp p)、物质平衡拟时间t ca和不稳定试井分析中无因次参数的关系,建立了Agarwal-Gardner产量递减分析图版。

由于无因次量定义不同,该图板曲线前期部分较Blasingame图板相对分散,从而有利于降低拟合分析的多解性。

Blasingame方法、Agarwal-Gardner方法都是利用拟压力规整化产量(q/Δp p)和物质平衡拟时间函数t ca建立典型递减曲线图版,NPI(Normalized Pressure Integral规整化压力积分)方法(Blasingame,1989)则是利用产量规整化压力的积分形式,旨在通过积分后建立一种比较可靠的、不受数据分散影响的分析方法。

综上所述,现代的Blasingame(1993)和Agarwal-Gardner(1998)等典型曲线拟合分析方法,通过引入拟时间(或物质平衡拟时间)、产量规整化拟压力(拟压力规整化产量)等方法,来处理变井底流压、变产量和天然气PVT性质随压力变化时的影响。

引入产量积分、产量积分导数,累积产量-时间、产量-累积产量标准曲线作为辅助拟合分析曲线,以此来降低解释结果的多解性。

Her-Yuan Chen(2000)在Fetkovich的研究结果基础上加以扩充,给出低渗致密气藏中经常出现的线性流动特征曲线。

Wattenbarger(1998)及其学生在线性流模型基础上,借鉴不稳定试井分析中的曲线拟合分析方法,给出了低渗致密气藏气井长期线性流动生产数据的分析方法,Blasingame(2003)及其学生建立了垂直裂缝井的递减曲线图版及分析方法,韩永新(2006)也对低渗裂缝井长期线性流进行了有益的探索。

经过近一个世纪的发展,产量递减分析方法已从单纯分析产量数据发展到产量与压力并重的阶段;分析模型从不考虑油气藏模型发展到解析与数值模型并行的阶段;分析方法从基于经验基础的Arps方法发展到以Blasingame为代表的双对数图版拟合阶段;方法适用条件从单纯的定压生产数据发展到变压力、变产量数据阶段;分析结果从最初的只能预测累积产量发展到不仅能获取地层渗透率、表皮系数、动态储量、井控面积等参数,还能分析井间连通性、提出加密潜力的新阶段。

2 产量递减分析与试井分析异同油气藏动态描述方法指以录取到的高精度不稳定试井的压力数据以及试采、生产过程中的压力、产量等动态数据为依据,以产量递减分析方法、试井分析方法为手段,结合静态地质资料认识,对井所处储层进行评价,评价的参数主要包括储层渗透率、表皮系数、动态储量、泄油半径、断层封堵性、边水推进距离等参数。

作为油气藏动态描述的两大手段,现代产量递减分析方法与试井方法各有所长,同时又有许多共性,在储层参数评价的过程中应有机结合、互相约束,尽量降低解释结果的不确定性,两者异同如表1所示。

表1产量递减分析与试井分析异同项目 试井分析 产量递减分析理论基础 渗流理论传统压恢分析 小时,天,周时间范围全生命周期分析 小时,天,周,月,年日,月,年传统压恢分析 关井阶段分析阶段全生命周期分析 全生命周期生产阶段数据源 压恢试井、地层测试、永久式压力计 井口计量或永久式计量探测范围 关井期间探测范围 井或井组泄油范围早期手工拟合 MDH,Horner Arps经典曲线拟合 Ramey Fetkovich 发展阶段现代曲线拟合 Bourdet Blasingame要求 径向流 拟稳态、边界控制流数据诊断能力 高 一般传统压恢 地层系数、表皮、边界等 分析结果全生命周期 还可计算井控储量 井控范围与储量、地层系数、表皮系数等传统压恢 较高结果可靠性全生命周期 高较高 两种方法基于的理论相同,都是基于经典的渗流理论,均采用图板拟合的方法获取参数,对于复杂边界、多相流、多井干扰等情况可以通过建立模型采用数值求解方法;但是两种方法分析过程中采用的评价数据精度不同,产量递减分析法只需采用每日计量的产量、压力数据即可进行分析,试井分析需要高精度的压力不稳定测试数据进行分析。

不同质量的数据源决定了评价结果的可靠性情况,产量递减分析法采用的日测试产量、压力的数据量多但数据精度相对偏低,尤其井底流动压力数据多通过井口压力进行折算,会存在一定的误差;试井分析的不稳定压力测试数据精度高且数据量大,但精度较高。

3 产量递减分析流程3.1基础数据准备主要收集油气藏、井筒完井及日常生产数据方面的数据,具体如下表所示。

表2 产量不稳定分析基础参数数据表储层性质 孔隙度,有效厚度,岩石压缩系数,综合压缩系数原油物性 体积系数,溶解气油比,黏度,压缩系数天然气物性 体积系数,偏差因子,黏度,压缩系数,天然气相对密度,CO2%,H2S%,N2%井筒计算储层中深,原始地层压力,油套管尺寸,地层温度,井口流动(静止)温度相关参数日产数据 井口油套压数据、油气水产量数据、流压梯度测试数据、静压梯度测试数据3.2 生产数据诊断在进行生产数据分析和解释过程中常见的挑战与隐患如下表所示(Anderson,2007),因此在进行生产分析之前,了解这些问题非常重要。

表3 产量不稳定分析常见的挑战与隐患问题 影响程度无压力测量数据 严重计算的初始压力值不正确 严重p tf~p wf转换存在问题 中等 压力井筒积液(影响p tf~p wf转换) 中等压力测量位置不正确 非常严重产量分配(有可能引发错误 中等 产量井筒积液 中等层位变化(新/旧射孔层位) 非常严重井筒直径变化 严重完井井口设备变化 中等/严重增产措施 严重增产措施 中等储层性质 中等原油物性 中等一般性问题天然气物性 中等时间、压力和产量同步性差 中等/严重时间、压力和产量相关性差 非常严重 对生产数据报表(流动压力、产量和时间)进行简单目测,或许就能发现明显或潜在的不一致,或提供一定的解释见解。

相关主题