提高烴類化合物回收篩查方法的發(fā)展

蘇 崇 永

（東北石油大學(xué)， 黑龍江 大慶 163318）

提高烴類化合物回收篩查方法的發(fā)展

蘇 崇 永

（東北石油大學(xué)， 黑龍江 大慶 163318）

介紹了一種新的改進的烴回收（IHR）篩查方法：將大量的不同的儲層通過IHR過程篩選；生成的初步的成分然后通過通用建模與仿真領(lǐng)域的代理。該方法是一種可以利用儲層巖石/流體性質(zhì)和技術(shù)經(jīng)濟的不同篩選標準快速篩選進而提高采收率的技術(shù)——定量的選擇性的提高采收率。

烴類化合物；篩查；回收

前近些年來，原油市場變的越來越低迷，油氣資源的品相也變的越來越差，難以開采的油氣儲量也變的越來越多。為了改善這一現(xiàn)象，各大石油公司需要最大利益化的開發(fā)油氣田，而提高油氣采收率無疑是非常重要的。

1 篩選流程

隨著常規(guī)石油資源的增加和新技術(shù)的發(fā)展，提高油氣采收率（IHR）將扮演一個重要角色，任何石油公司想要更好的發(fā)展，成立一個方便管理的儲備基地是非常重要的。提高采收率（IOR注水非混相注烴氣），和提高石油采收率（EOR混相氣）不僅適合未來形式的發(fā)展，更能平衡與其它項目儲集性能的沖突。第一步是對一個給定的水庫選擇其在經(jīng)濟學(xué)上最有前途的過程以確保其可行性。初步篩選步驟之后，一個更深入的調(diào)查（即實驗室研究，機理模擬，額外的數(shù)據(jù)收集，等）也是一個非常重要的過程。在一個建議項目展示的過程中，其潛在的現(xiàn)場實施，及試點測試可能同步進行，以解決一些不確定性。額外的模擬或?qū)嶒炇已芯浚赡苄枰獙?dǎo)頻測試完成后，由圖1中的反饋環(huán)路展示。

最后的步驟包括開發(fā)商業(yè)項目計劃和實施必要的監(jiān)控程序。這項工作提出了一個完整的方法，以滿足在圖1所描述的方法的第一步驟。 許多EOR篩選研究已經(jīng)從編制篩選標準 EOR不同流程發(fā)表了且完成了一個國家的EOR。在過去的20年中，許多研究人員利用實驗室和現(xiàn)場數(shù)據(jù)，開發(fā)出針對不同的經(jīng)濟和技術(shù)篩選標準。

圖1 IHR的評估工作流程Fig.1 IHR assessment workflow

EOR處理這些標準中的發(fā)展已被用于不同的復(fù)雜性，從簡單的二進制到通定性篩查方法/失敗測試更復(fù)雜的邏輯算法，它結(jié)合了不確定性和風(fēng)險管理[1]。近年來，所謂進展僅僅從確定最合適的 EOR進程取得，通過使用分數(shù)流基于仿真模型定量其潛力。這項工作的目的是開發(fā)最適當?shù)腎HR選項和主要的預(yù)測油藏動態(tài)。該方法在這兩個方面各種相對于以前的工作有了很多優(yōu)點。在IHR篩選，模擬生成方面，已經(jīng)開發(fā)了兩個現(xiàn)有資產(chǎn)，以及被篩選的新機會。此外，與以往的通過/失敗篩選方法相比，目前的辦法可以生成所有IHR選項相對分數(shù)排名。在IHR潛力評價方面，工作流通過使用扇區(qū)模型和代理仿真的影響解決了各種地質(zhì)變量和發(fā)展戰(zhàn)略方面的問題。

表1給出整個算法的示意圖。

表1 在初步篩選中執(zhí)行的優(yōu)先化算法的示意圖Table 1 Schematic of prioritization algorithm performed during preliminary screening

包括以下步驟：

（1）IHR篩選和確定優(yōu)先次序;

（2）扇區(qū)建模和型曲線的生成;

（3）代理仿真和曲線產(chǎn)生。

每個步驟中詳細描述的篩選和優(yōu)先級篩選算法，自動算法的關(guān)鍵屬性為給定的水庫確定了比較篩選的各種流程和標準。生成基于一個點分配系統(tǒng)中為每個篩選最值得推薦的算法。

它需要約5 min以篩選500個儲層，使用3.2 GHz的處理器，包括迭代最小混溶性壓力的計算(3種不同的氣體的混合物)。收集儲存器和流體數(shù)據(jù)：儲層和流體數(shù)據(jù)被收集在數(shù)據(jù)庫中。數(shù)據(jù)用于篩選工具時，具體的油藏數(shù)據(jù)不可用?；A(chǔ)的模擬生成是由C＆C水庫和IHS商業(yè)數(shù)據(jù)庫提供的。對于大多數(shù)特性，模擬值是從獲得證明并根據(jù)用戶定義的區(qū)域，或具有加權(quán)平均值的儲層溫度和壓力，從溫度和壓力對深度曲線模擬字段來確定的。

2 篩選標準

數(shù)據(jù)比較篩選標準：每 10個儲層性質(zhì)和篩選標準進行繪制和比較。所用的的性能列于圖 2。篩選標準范圍被繪制為垂直線。

圖2[2]展示出了用于這一步驟的一個例子。執(zhí)行通過/失敗測試：一個進程通過篩選試驗時，其圖上對于給定的容器中的垂直線，沒有通過篩選測試的進程的每個屬性被繪制為黑色。把每個通過/失敗測試的結(jié)果分配一個分數(shù)通過篩選試驗。它的篩選標準為極端的距離。一個進程若未能通過測試則得到的分數(shù)為0到-10之間。根據(jù)篩選標準和儲層性質(zhì)之間的差異來計算。差異最大的情況為儲層性質(zhì)和篩選準則的所有故障過程被計算為Δmax（Δmax之間的差粘度標準 SAGD和儲存粘度的這種情況下，SAGD分數(shù)為-10）。上述數(shù)字。一個篩選標準無限接近的儲層物性將得到零分;線性插值來計算比分。

圖2 粘度篩選實施例Fig.2 Viscosity screening example

根據(jù)重要性對每個過程的得分進行加權(quán)：根據(jù)屬性重要性權(quán)衡得分。例如，礦化度遠遠比化學(xué)驅(qū)傾角更重要。

每個IHR過程中有3個權(quán)重。因此，點的總數(shù)是相同的所有進程的總和。添加和正?；姆謹?shù)所考慮的上述最后四個步驟篩選。每個過程的評分被歸納到一個最終值，然后將其之間進行一個進程，若通過了所有測試，篩選得到的1分，則這個過程失敗，所有的篩選試驗獲得一個成績-1;則中間的分數(shù)是基于極端的線性內(nèi)插來計算的。

測試顯示：塞子：對于大多數(shù)EOR過程，具體的篩選標準為必須滿足的技術(shù)可行性;例如，可混溶氣體注入要求儲層壓力大于MMP實現(xiàn)混溶性。這些標準的實現(xiàn)很重要。當一個進程自動失效，其標準化得分變?yōu)?1，它將被認為是一個失敗的過程。

比較分數(shù)：最終成績歸為所有EOR方案進行了比較和排名如下：如果推薦：如果>0.8，輕微建議，如果>0.6<0.8，不建議，如果<0.6。這些臨界值是基于比較優(yōu)先排名和實際EOR項目之間實現(xiàn)的。

3 類型曲線生成

大多數(shù)篩查工具停止運行后，確定最有前途的過程（ES），所開發(fā)的方法可以進行關(guān)鍵油藏動態(tài)的初步預(yù)測。這是通過使用區(qū)分特定類型的曲線來實現(xiàn)（也稱為無量綱性能曲線）的和一個代理模擬器生成的生產(chǎn)流程流。近些年來，各種方法已被用來預(yù)測未來的生產(chǎn)概況。最常見的這些方法包括下降曲線分析，精細油藏模擬[3]，和使用無量綱換算因子[4]。然而，這些方法需要特定的數(shù)據(jù)，如需要歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)和/或詳細的模擬模型。數(shù)據(jù)要求嚴重地限制了它們作為應(yīng)用程序在情況篩選工具中沒有可用的數(shù)據(jù)。另一個限制是使用在遞減曲線分析的方法作為篩選工具，生成的下降曲線是唯一的適用領(lǐng)域，不應(yīng)該被普遍應(yīng)用到其他領(lǐng)域。

為了克服傳統(tǒng)的下降曲線分析的局限性，已經(jīng)開發(fā)了一種方法，使用通用的行業(yè)模型來生成型曲線對案件逐案基礎(chǔ)上，然后在代理模擬器使用。對于給定的油藏描述，通過運行適當?shù)牟块T模型從而產(chǎn)生類型曲線，使用小的扇區(qū)的模型允許對一組型曲線來快速生成以覆蓋所要求的范圍地質(zhì)變量（即，沉積環(huán)境，垂直/水平連續(xù)性，滲透率分布，巖壓縮等）和發(fā)展戰(zhàn)略（以及方向，井距，注入/生產(chǎn)的制約，注射性能等）。通過改變扇區(qū)模型的物理性質(zhì)，以匹配實際的場或適當?shù)哪M現(xiàn)場，型曲線能夠捕捉到油藏地質(zhì)對洪水的表現(xiàn)預(yù)期的影響。當使用型曲線為模擬，一般的假設(shè)是，儲存器將在模擬的方式操作下產(chǎn)生型曲線。因此，如果所需的發(fā)展戰(zhàn)略涉及連續(xù)的氣體噴射用垂直井用兩公里以及間距，則類型曲線應(yīng)該使用的扇區(qū)的模型下操作產(chǎn)生的相同的策略。扇區(qū)模型在沒有任何設(shè)施的約束情況下運行（即，含水或GOR范圍），以增加所產(chǎn)生的標準曲線的靈活性。

4 應(yīng)用實例

一旦產(chǎn)生，所述標準曲線可用于在代理模擬器的開發(fā)和用于初步生產(chǎn)流程的流域，但這其中并沒有歷史數(shù)據(jù)和/或詳細的全視野的仿真模型存在。這項研究中使用的代理模擬器即波形發(fā)生器是包含在埃克森美孚的電磁功率模擬器中的[5]。例如一個波形發(fā)生器模型的設(shè)施網(wǎng)絡(luò)圖。波形發(fā)生器是一個查找表的油藏模擬器，其中水庫表示為與指定的儲集器容積罐和每個孔的性能是由預(yù)先生成的控制型曲線。因為它是一個查找表的模擬器，模擬三十年或更多年的運行可能在幾分鐘內(nèi)完成。一個重要的波形發(fā)生器的優(yōu)點是，它是完全由電磁功率集成，允許用戶利用他們的權(quán)力管理和進行優(yōu)化。

傳統(tǒng)的下降曲線表示流量作為時間的函，波形發(fā)生器要求型曲線數(shù)據(jù)必須表示為一個單位時間的獨立變量和能估計出最終恢復(fù)功能。在數(shù)學(xué)上，代表在任何給定的時間內(nèi)所生產(chǎn)的原油。同時發(fā)電機也需要一個單獨的類型曲線供給來描述每個階段的性能（如石油，天然氣，和水）。在這項工作中，石油，天然氣氣和水性能表示為油率（STB/天），氣油比（GOR，SCF /STB），和含水(WC STB/ STB）的分數(shù)。一旦產(chǎn)生，類型曲線進入配置文件中生成數(shù)據(jù)表單產(chǎn)生一個電子表格。

5 結(jié) 論

IHR評估和實施的第一階段包括在一個給定的領(lǐng)域。確定最合適的流程，這里提出的篩選工具的開發(fā)是為了能夠篩選任意數(shù)量的儲層的各種流程和預(yù)測關(guān)鍵油藏動態(tài)。該方法包括三個主要步驟：（1）篩選和優(yōu)先級; （2）扇區(qū)建模和類型曲線的生成；（3）代理仿真和物流的產(chǎn)生。該工具配備了模擬發(fā)電能力，這也使得現(xiàn)有資產(chǎn)有了新的篩查機會。此外，不同于以往的成功或者失敗的篩選方法，考慮到所有的選項，目前的方法將會產(chǎn)生一個定量排序。這 IHR篩選工具已經(jīng)在各個領(lǐng)域進行了徹底的測試，其結(jié)果與公布的數(shù)據(jù)吻合得很好。在提高采收率潛力的方面，這種評估的方法使用領(lǐng)域模型來

生成型曲線，涵蓋了廣泛的不確定性儲層地質(zhì)。這些類型的曲線，用波形發(fā)生器產(chǎn)生初步的實地實施和鉆探計劃。工作流程的每個階段完成的速度遠遠超過使用替代方法，從而能夠更有效的進入到第二階段的篩選。優(yōu)化這IHR評估階段的工作流程。

［1］Wang J, Dong M .A laboratory study of polymer flooding for improving heavy oil recovery [A].Petroleum Society's 8th Canadian International Petroleum Conference[C]. Calgary, Albert, Canada,2007:178.

［2］ Wang J, Dong M . Optimum effective viscosity of polymer solution for improving heavy oil recovery [J].J Petrol Sci Eng, 2009, 67: 155-158.

［3］ 王佳瑋，徐守余．化學(xué)驅(qū)提高油氣采收率方法綜述[J]. 當代化工 , 2016,45(5):911-915.

［4］ 東方特色技術(shù)提高油氣采收率 [J].復(fù)雜油氣藏，2009,2(2):8-9.

［5］董曉晨．聚合物驅(qū)在提高油氣采收率上的應(yīng)用與進展[J].化工管理，2016,32:200-201.

Development of Methods for Improving the Recovery of Hydrocarbons

SU Chong-yong

（Northeast Petroleum University, Heilongjiang Daqing 163318，China）

A new improved hydrocarbon recovery (IHR) screening method was described: a large number of different reservoirs are screened through the IHR process; the initial components are generated as well as the agents through the generic modeling and simulation field. This method is a kind of technique which can improve the oil recovery by using the different screening criteria of reservoir rock/fluid properties and technical economy —quantitative selective recovery.

Hydrocarbons; Screening; Recovery

TQ 201

A

1671-0460（2017）04-0762-03

2017-03-02

蘇崇永（1993-），男，黑龍江省大慶市人，碩士，2015年畢業(yè)與東北石油大學(xué)，油氣儲運工程。E-mail：suchongyong@126.com。