丁雯*，彭振華，張園

（中石化西北油田分公司是石油工程技術(shù)研究院，新疆烏魯木齊，830011）

塔河稠油機(jī)采井泵下尾管長(zhǎng)度計(jì)算與敏感性分析

丁雯*，彭振華，張園

（中石化西北油田分公司是石油工程技術(shù)研究院，新疆烏魯木齊，830011）

本文通過對(duì)塔河油田稠油機(jī)采井建立環(huán)空摻稀井井筒流動(dòng)模型，模擬計(jì)算摻稀后井筒壓力場(chǎng)、溫度場(chǎng)、粘度場(chǎng)等參數(shù)，并對(duì)影響尾管深度的產(chǎn)液量、摻稀比、氣液比、摻稀深度等相關(guān)參數(shù)進(jìn)行了敏感性分析，最終找到影響井筒摻稀效果的主要影響因素，優(yōu)化了泵下尾管的最佳長(zhǎng)度，改善了摻稀后井筒的流動(dòng)狀態(tài)，提高了摻稀效果，達(dá)到了提高稠油動(dòng)用與有效節(jié)約稀油的目的。

稠油；機(jī)采井；摻稀降粘；泵下尾管；塔河油田

引言

塔河油田主要以縫洞型碳酸鹽巖油藏為主，油層深度在6500 m以下，地層壓力在63 MPa，地層溫度120℃，流體性質(zhì)復(fù)雜，主要包括中質(zhì)油、稠油、超稠油，粘度變化較大。開采模式為初期自噴、后期轉(zhuǎn)人工舉升，現(xiàn)有人工舉升工藝主要為有桿泵、潛油電泵，其中稠油機(jī)采井現(xiàn)有558口，占總機(jī)采井?dāng)?shù)的41.8%，稠油機(jī)采井年貢獻(xiàn)產(chǎn)量290.1萬噸，占分公司稠油產(chǎn)量82.9%，隨著稠油區(qū)塊能量逐步遞減，稠油機(jī)采井必將成為塔河稠油動(dòng)用最主要的生產(chǎn)方式。

塔河油田稠油井生產(chǎn)主要采用環(huán)空摻稀降粘工藝（圖1），為了加深摻稀點(diǎn)深度，一般采取泵下加長(zhǎng)尾管工藝，提高摻稀混配效果。因此，優(yōu)化泵下尾管長(zhǎng)度及相關(guān)生產(chǎn)參數(shù)，對(duì)提高稠油井儲(chǔ)量動(dòng)用與降低摻稀比，具有十分重要的意義。

圖1 環(huán)空摻稀降粘工藝示意圖Fig.1 Schematic diagram of annular blending dilute viscosity reduction process

1 環(huán)空摻稀井井筒計(jì)算模型的建立

通過調(diào)研與分析目前生產(chǎn)現(xiàn)狀，稀稠油在混配段的流動(dòng)規(guī)律較為復(fù)雜，為了更好地模擬井下流動(dòng)狀態(tài)，特做如下假設(shè)：

1）將整個(gè)井筒的流體假設(shè)為分散介質(zhì)的多相流，每個(gè)微分井段內(nèi)的氣體以大小相等的氣泡均勻分布，并且為剛性流體；

2）摻稀后混合液的分布是均勻的且為穩(wěn)態(tài)相；

3）環(huán)空摻入的流體在摻入段上部均勻分布，井底產(chǎn)出流體在與摻稀液混合前同樣均勻分布；

4）為了較好的進(jìn)行敏感性分析，對(duì)影響因素分析時(shí)主要考慮壓力、溫度、粘度等，其他次要影響因素進(jìn)行忽略，從而簡(jiǎn)化計(jì)算模型。

本文以電泵井為例進(jìn)行尾管懸掛的優(yōu)化和計(jì)算，將整個(gè)井筒劃分為如圖2所示的各段。

圖2 電泵井壓力場(chǎng)與溫度場(chǎng)模擬Fig.2 Simulation of pressure field and temperature field in electric pump well

對(duì)井筒按照各個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分析（如圖2），分為井口-泵-電機(jī)-尾管，然后對(duì)井筒溫度、壓力、粘度進(jìn)行迭代計(jì)算，分別如下：

1）井筒壓力場(chǎng)模擬計(jì)算

多相管流的壓力梯度包括：因舉高液體而克服重力所需的壓力勢(shì)能、流體因加速而增加的動(dòng)能和流體沿管路的摩阻損失，其數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：

2）井筒溫度場(chǎng)模擬計(jì)算

根據(jù)電潛泵油井井身結(jié)構(gòu)情況，將電潛泵油井井筒簡(jiǎn)化分為：井底至尾管底部、電機(jī)段、電機(jī)頂部至泵吸入口、潛油電泵、泵出口至井口五段。假設(shè)電潛泵油井井筒中的傳熱是穩(wěn)態(tài)傳熱且只沿井筒徑向向地層傳熱，忽略井深方向的傳熱；忽略井筒中流體比熱容的變化，不考慮油套管、水泥及環(huán)空流體的熱容量；電機(jī)、潛油電泵為點(diǎn)熱源；電機(jī)、電纜、潛油電泵的發(fā)熱及耗損全部用于流體的增溫；電纜是均勻的；油井產(chǎn)量恒定；泵吸入口至動(dòng)液面段為純油柱。

3）井筒粘度場(chǎng)模擬計(jì)算

井筒流體的粘度沿井筒不斷變化，其變化規(guī)律與流體的性質(zhì)、摻入稀油量、稀稠比、井身結(jié)構(gòu)、儲(chǔ)層性質(zhì)、油管柱結(jié)構(gòu)、各種管材性質(zhì)等眾多因素相關(guān)。研究結(jié)果表明，大部分原油的粘溫關(guān)系服從指數(shù)規(guī)律，可用式2表示：

2 泵下尾管長(zhǎng)度的敏感性分析計(jì)算

優(yōu)化與計(jì)算的主要技術(shù)思路：摻稀井筒模型的基礎(chǔ)上，通過對(duì)井筒壓力場(chǎng)、溫度場(chǎng)、粘度場(chǎng)進(jìn)行模擬分析，并對(duì)不同產(chǎn)液量、不同摻稀比、不同氣液比、不同摻稀深度進(jìn)行敏感性分析，從而最終找到影響井筒摻稀效果的主要影響因素，最終確定泵下尾管的最佳深度。

1）井筒內(nèi)流體流態(tài)模擬

由圖3可以看出，通過模擬不同氣液比下的井筒流態(tài)，井筒中主要呈泡流、泡流-段塞流的過渡流與段塞流。

圖3 摻稀后的井筒流態(tài)分布圖Fig.3 flow pattern of wellbore after dilution

2）井筒內(nèi)壓力場(chǎng)模擬分析

假設(shè)摻稀油管腳深度為5000m（摻稀油密度ρ=0.90g/cm3），生產(chǎn)層段深度為6000m（摻稀油密度ρ=1.0g/cm3），則按照均勻流態(tài)考慮，100m的深度生產(chǎn)壓差相差0.1MPa，因此得出以下結(jié)論：

（1）當(dāng)井口套壓為0時(shí)，根據(jù)塔河油田實(shí)際，默認(rèn)為動(dòng)液面在井口，按照 6000m井深，此時(shí)粗略計(jì)算井底壓力為52.9Mpa（ρ=0.90g/cm3），摻稀混合段雖然呈現(xiàn)段塞流，但是壓力分布較為均勻，摻稀比、氣液比、產(chǎn)液量對(duì)井底壓力影響不大；

（2）當(dāng)井口套壓不為0時(shí)，井底的壓力主要取決井口套壓的大小，按照井口套壓2Mpa為例，粗略計(jì)算井底壓力為54.9Mpa（ρ=0.90g/cm3），同樣受摻稀比、氣液比、產(chǎn)液量對(duì)井底壓力影響不大。

3）井筒溫度場(chǎng)模擬計(jì)算

選取塔河稠油井基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬計(jì)算結(jié)果如下：

表1 摻稀后的井筒溫度場(chǎng)計(jì)算數(shù)據(jù)表Table 1 calculation data of wellbore temperature field after dilution

圖4 單井摻稀后的井筒溫度分布曲線Fig.4 wellbore temperature distribution curve after dilution of single well

4）不同摻稀比及溫度下的粘度敏感性分析

通過現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)對(duì)不同摻稀比的混合油樣進(jìn)行粘溫?cái)M合，關(guān)系如表2所示：

圖5 不同摻稀比下的井筒粘度分布曲線Fig.5 wellbore viscosity distribution curve under different dilution ratio

表2 混合油粘度隨溫度及注采比變化數(shù)據(jù)表Table 2 data of viscosity of mixed oil versus temperature and injection production ratio

由表2與圖5可以看出，通過模擬不同摻稀比與井筒溫度下的井筒溫度與粘度曲線，井筒混合液的粘度主要受井筒溫度影響較大，即摻稀比一定的情況下，溫度越高，粘度越??；溫度一定的情況下，摻稀比越高，粘度越小。因此，通過井筒溫度敏感性分析與計(jì)算即可得到泵下尾管的最佳深度。

5）尾管長(zhǎng)度的計(jì)算與優(yōu)化

假定泵掛深度為3000m，通過模擬不同產(chǎn)液量、不同氣液比與、不同摻入溫度、不同井身結(jié)構(gòu)、不同摻入深度下的井筒溫度與粘度可以得出如下結(jié)論表格（敏感性分析部分詳見表3-表8）：

表3 95/8＂套管、摻稀溫度60℃尾管下深優(yōu)化表Table 3 9"5/8" casing and dilution temperature 60 hour tail pipe depth optimization table

表4 95/8＂套管、摻稀溫度70℃尾管下深優(yōu)化表Table 4 9"5/8" casing and dilution temperature 70 hour tail pipe depth optimization table

表5 95/8＂套管、摻稀溫度80℃尾管下深優(yōu)化表Table 5 9"5/8" casing and dilution temperature 80 hour tail pipe depth optimization table

表6 7＂套管、摻稀溫度60℃尾管下深優(yōu)化表Table 6 7"casing" and "dilution temperature 60" tail pipe depth optimization table

表7 7＂套管、摻稀溫度70℃尾管下深優(yōu)化表Table 7 7"casing" and "dilution temperature 70" tail pipe depth optimization table

表8 7＂套管、摻稀溫度80℃尾管下深優(yōu)化表Table 8 7"casing" and "dilution temperature 80" tail pipe depth optimization table

4 結(jié)論與建議

通過分析與模擬計(jì)算可以看出

（1）地層產(chǎn)液量越大，摻稀比越高，泵吸入口的溫度越高；

（2）同樣產(chǎn)液與摻稀比情況下，氣液比越大，泵入口處的溫度越低。

（3）井口摻稀油溫度越高，泵入口處的摻稀溫度越高；

（4）對(duì)比7″回接至井口與9-5/8″未回接的油井可以看出，同樣條件下7″回接的油井泵入口溫度較9-5/8″未回接的油井溫度低。

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Calculation and Sensitivity Analysis of Tail Pipe Length of Pump for Heavy Oil Production Well in Tahe

DING Wen*，PENG Zhenhua，ZHANG Yuan
(Sinopec Northwest Oilfield Company is Petroleum Engineering Technology Research Institute,Xinjiang Urumqi,830011,China)

Based on the Tahe oilfield pumping annulus established diluting wellbore flow model,numerical simulation of wellbore pressure field,temperature field and viscosity field parameters of doped thin,and the depth of the tail tube affect the liquid producing capacity,blending ratio,gas-liquid ratio,mixing depth and related parameters for sensitivity analysis finally,find the main factors affecting wellbore diluting effect,optimize the pump optimal length of the tube under the tail,improve the flow state after diluting the wellbore,improve the mixing effect,to improve the use of heavy oil and light oil to effectively save.

Heavy oil; machine production well; dilution and viscosity reduction; pump tail pipe; Tahe Oilfield

TQ113.26

A

1672-9129(2017)04-0205-04

丁雯,彭振華,張園.塔河稠油機(jī)采井泵下尾管長(zhǎng)度計(jì)算與敏感性分析[J].數(shù)碼設(shè)計(jì),2017,6(4):205-208.

Cite：DING Wen,PENG Zhenhua,ZHANG Yuan.Calculation and Sensitivity Analysis of Tail Pipe Length of Pump for Heavy Oil Production Well in Tahe[J].Peak Data Science,2017,6(4):205-208.

10.19551/j.cnki.issn1672-9129.2017.04.052