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    基于儲(chǔ)層厚度特征的油藏建模粗化方法研究

    2018-05-23 10:02:12張學(xué)娟劉如昊郭天然
    中國錳業(yè) 2018年2期
    關(guān)鍵詞:粗化平均法小層

    張學(xué)娟,劉如昊,張 曦,郭天然

    (1. 東北石油大學(xué) 非常規(guī)油氣成藏與開發(fā)省部共建國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,黑龍江 大慶 163318; 2. 西南油氣田分公司 工程技術(shù)研究院,四川 成都 610017; 3. 吉林油田分公司 油氣工程研究院,吉林 松原 138000)

    1 網(wǎng)格粗化方法

    油藏模型網(wǎng)格粗化的目的是降低網(wǎng)格數(shù)、減少數(shù)值模擬的計(jì)算量[1],以保證在現(xiàn)有計(jì)算能力水平下,能夠在有限的時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)數(shù)值模擬的擬合計(jì)算。模型粗化過程中應(yīng)在實(shí)現(xiàn)提高計(jì)算效率的前提下,保證粗化后的模型能夠盡量真實(shí)的反映原始精細(xì)模型的必要地質(zhì)信息。

    影響網(wǎng)格粗化精度的主要因素一般來說主要有兩個(gè)方面:一是粗化網(wǎng)格的尺寸;二是網(wǎng)格粗化的算法[2]。粗化網(wǎng)格尺寸的最小程度主要依賴于計(jì)算能力的發(fā)展水平,而對(duì)于不同儲(chǔ)層厚度特征的地質(zhì)模型采用適合的粗化算法可以使有效地質(zhì)信息的損失量降至最低。目前油藏模型網(wǎng)格粗化方法的主要思路都是用一個(gè)等效的均質(zhì)粗網(wǎng)格單元去取代原模型中多個(gè)非均質(zhì)的細(xì)網(wǎng)格單元,從物性參數(shù)上講, 也就是用一個(gè)平均值去代替多個(gè)不同的值, 所以油藏模型網(wǎng)格粗化的本質(zhì)特征是求均值[3]。實(shí)際工作中常用的粗化算法包含算術(shù)平均法、幾何平均法、調(diào)和平均法、冪指數(shù)平均法和均方根等簡單平均算法[4-5]。各種不同的平均算法都可以采用簡單加權(quán)參數(shù)進(jìn)行加權(quán)平均,比如可以按照網(wǎng)格長度、網(wǎng)格厚度、網(wǎng)格面積、網(wǎng)格體積等不同的加權(quán)平均方法[6-10],本文研究的是按照網(wǎng)格尺寸和網(wǎng)格體積綜合加權(quán)平均的算法對(duì)油藏模型網(wǎng)格進(jìn)行粗化。

    2 研究區(qū)儲(chǔ)層參數(shù)特征

    油藏模型粗化參數(shù)在兼顧計(jì)算效率的前提下,首先需要考慮垂向網(wǎng)格參數(shù)是否能夠精細(xì)刻畫儲(chǔ)層與非儲(chǔ)層的分界面,此時(shí)應(yīng)考慮垂向采樣參數(shù)與儲(chǔ)層厚度的關(guān)系。

    圖1 薩II油層組砂巖厚度統(tǒng)計(jì)規(guī)律

    研究區(qū)位于松遼盆地北部,目的層為薩爾圖油層,按著砂巖厚度分類統(tǒng)計(jì)砂巖累計(jì)頻數(shù),并繪制統(tǒng)計(jì)直方圖(如圖1)。統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明:研究區(qū)目的層主要以薄層為主,大部分單層砂巖厚度小于1 m,為了使精細(xì)模型能夠反映儲(chǔ)層內(nèi)部物性變化,以及厚度為0.2 m的泥巖夾隔層信息,研究區(qū)精細(xì)模型網(wǎng)格垂向尺寸設(shè)置為0.1 m,以此保證精細(xì)模型能夠較準(zhǔn)確的反應(yīng)儲(chǔ)層內(nèi)部物性的垂向變化信息。

    3 不同網(wǎng)格垂向粗化算法粗化模型的誤差分析

    本次研究保留精確模型平面的特征,僅在垂向上開展不同粗化算法對(duì)屬性模型精確程度的影響分析(如圖2)。在保證了平面的網(wǎng)格精度不變的情況下,分別采用算術(shù)平均法,幾何平均法,調(diào)和平均法、冪指數(shù)平均法以及均方根平均法對(duì)研究區(qū)精細(xì)模型進(jìn)行粗化,垂向粗化網(wǎng)格尺寸為0.4 m,分別統(tǒng)計(jì)井點(diǎn)處屬性值、小層屬性平均值以及粗化前后模型儲(chǔ)量變化,對(duì)比5種方法粗化后的模型與原始精細(xì)模型的誤差,篩選適用于本研究區(qū)的最優(yōu)垂向粗化算法。

    圖2 垂向精細(xì)地質(zhì)模型粗化示意

    3.1 單點(diǎn)誤差分析

    某一深度點(diǎn)上精細(xì)模型網(wǎng)格屬性值與對(duì)應(yīng)位置粗化網(wǎng)格屬性值的相對(duì)誤差為單點(diǎn)誤差。選取研究區(qū)數(shù)據(jù)完備、位置均勻分布的八口井所經(jīng)過的模型網(wǎng)格,統(tǒng)計(jì)網(wǎng)格各屬性值單點(diǎn)誤差,并按沉積小層求取各屬性單點(diǎn)誤差平均值(圖3~5)。單點(diǎn)平均誤差分析結(jié)果表明,各算法粗化結(jié)果在各沉積小層內(nèi)誤差特征存在差異,但算數(shù)平均法在各小層均表現(xiàn)出較穩(wěn)定的低誤差特征。各算法粗化結(jié)果在不同沉積單元誤差特征存在差異的主要原因是,由于各沉積小層之間薄儲(chǔ)層組合特征的差別導(dǎo)致;而算數(shù)平均算法薄儲(chǔ)層組合特征的變化并不影響該算法低誤差的特征。在研究區(qū)垂向網(wǎng)格粗化過程中,應(yīng)用算數(shù)平均法進(jìn)行粗化可以較好的保留原始精細(xì)模型地質(zhì)特征。

    圖3 飽和度模型小層平均誤差

    圖4 孔隙度模型小層平均誤差

    圖5 滲透率模型小層平均誤差

    3.2 儲(chǔ)量誤差分析

    在構(gòu)造格架信息及儲(chǔ)層結(jié)構(gòu)信息可靠的前提下,粗化模型儲(chǔ)量與精細(xì)模型儲(chǔ)量的誤差,再一定程度上反映了粗化模型的精度。地質(zhì)模型儲(chǔ)量誤差是衡量粗化模型精確程度、保證后續(xù)油藏?cái)?shù)值模擬結(jié)果穩(wěn)定可靠的一個(gè)重要指標(biāo)參數(shù)。按各小層沉積單元分別統(tǒng)計(jì)五種不同的算法粗化模型的儲(chǔ)量誤差,統(tǒng)計(jì)結(jié)果如(圖6)。儲(chǔ)量誤差統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明,算數(shù)平均法粗化結(jié)果儲(chǔ)量誤差最小。

    圖6 各小層儲(chǔ)量平均誤差

    4 結(jié) 語

    通過不同算法各小層模型粗化結(jié)果誤差統(tǒng)計(jì)分析表明,對(duì)于薄儲(chǔ)層(儲(chǔ)層厚度1 m左右)特征的地層,算法相同情況下,模型粗化結(jié)果的精確程度受儲(chǔ)層厚度及儲(chǔ)層垂向分布的差異影響。對(duì)比算數(shù)平均法、調(diào)和平均法、幾何平均法、冪指平均法以及均方根平均法粗化結(jié)果表明,對(duì)于薄儲(chǔ)層特征地層,算數(shù)平均法粗化結(jié)果綜合表現(xiàn)出較穩(wěn)定的低誤差特征,是適合于研究區(qū)地質(zhì)情況的粗化算法。

    參考文獻(xiàn):

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