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    基于數(shù)值模擬研究瀝青質(zhì)沉積對(duì)油田開發(fā)的影響

    2022-10-27 09:30:52TANANYKHINSTRUCHKOVKHORMALIROSCHIN
    石油勘探與開發(fā) 2022年5期
    關(guān)鍵詞:油藏組分原油

    TANANYKHIN D S,STRUCHKOV I A,KHORMALI A,ROSCHIN P V

    (1.俄羅斯圣彼得堡礦業(yè)大學(xué),圣彼得堡 199106,俄羅斯;2.獨(dú)聯(lián)體秋明石油研究中心,秋明 625000,俄羅斯;3.伊朗岡巴德卡沃斯大學(xué),岡巴德卡沃斯 49717-99151,伊朗;4.獨(dú)聯(lián)體 SamaraNIPIneft公司,薩馬拉 443010,俄羅斯)

    0 引言

    在油田長(zhǎng)期開發(fā)過(guò)程中,原油中瀝青質(zhì)的溶解能力可能會(huì)降低,從而產(chǎn)生絮凝。在滲流過(guò)程中,瀝青質(zhì)沉積在巖石的多孔介質(zhì)表面,減小了孔隙通道水力半徑,并產(chǎn)生了滲流阻力,從而導(dǎo)致地層傷害[1]。通過(guò)在組分模擬器中激活瀝青質(zhì)選項(xiàng),可以模擬上述過(guò)程。在模擬油藏不同生產(chǎn)方式時(shí),使用該模擬器可以考慮原油中熱力學(xué)平衡的破壞,考慮油田生產(chǎn)過(guò)程中由于原油組分和壓力-溫度條件的變化而引起的原油中瀝青質(zhì)動(dòng)態(tài)特征的不確定性。了解原油中瀝青質(zhì)的相變條件,可以合理選擇油藏生產(chǎn)方案以及油井作業(yè)條件,最大限度降低生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。先后有多位研究者利用組分模擬器進(jìn)行了瀝青質(zhì)沉積模擬,提出了多個(gè)描述瀝青質(zhì)行為的模型,研究了瀝青質(zhì)沉積造成地層傷害的程度和機(jī)理[2-3]。

    本文使用組分模擬器,基于原油與巖心樣品的實(shí)驗(yàn)室研究數(shù)據(jù),對(duì)俄羅斯某油田多孔介質(zhì)中的瀝青質(zhì)沉積進(jìn)行模擬,并進(jìn)行敏感性分析和不確定性評(píng)價(jià)。進(jìn)行不確定性評(píng)價(jià)時(shí),使用模擬器中瀝青質(zhì)選項(xiàng)的參數(shù),以評(píng)估瀝青質(zhì)選項(xiàng)的所有參數(shù)對(duì)油田產(chǎn)量的綜合影響。

    1 油藏模型

    本文以俄羅斯某油田為例開展研究,該油田已開發(fā)近46年。油田開發(fā)的第1階段為密集鉆井開發(fā),共鉆240口井,其中216口為生產(chǎn)井,24口為注入井。這些井部署在含油厚度最大的位置,沿油田主軸排成3排,井網(wǎng)尺寸為400 m×500 m。油藏模型建立過(guò)程描述如下。

    1.1 靜態(tài)模型

    建立了研究區(qū)的靜態(tài)模型,其沿主軸的長(zhǎng)度為19 km,沿次軸的長(zhǎng)度為5 km。沿著生產(chǎn)層位的頂面和底面建立油田靜態(tài)模型的主要構(gòu)造框架。根據(jù)綜合測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)識(shí)別油藏的地層邊界,包括中子測(cè)井、自然電位測(cè)井和電阻率測(cè)井。將測(cè)井圖與相鄰井的數(shù)據(jù)進(jìn)行了比較,根據(jù)測(cè)井曲線的典型結(jié)構(gòu),考慮到研究區(qū)的沉積地層序列和相構(gòu)造特征,對(duì)相關(guān)夾層進(jìn)行了研究。在考慮油田面積和平均井距的情況下,選擇了網(wǎng)格單元的線性尺寸,滿足了在平面上相鄰油井之間至少有5個(gè)網(wǎng)格單元的條件。平面上網(wǎng)格單元尺寸為 50 m×50 m,垂向網(wǎng)格的數(shù)量及尺寸根據(jù)滲透層的最小厚度(0.5 m)來(lái)確定。根據(jù)測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)解釋得到的孔隙度曲線得到井點(diǎn)位置孔隙度,使用3D模型對(duì)井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行插值得到孔隙度的空間分布??紤]油水界面的位置,利用從測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)中獲得的含油飽和度曲線計(jì)算含油飽和度空間分布。油藏的平均孔隙度為 19%,平均滲透率0.8 μm2,平均原始含油厚度為30 m。

    1.2 動(dòng)態(tài)模型

    地質(zhì)模型包含了全部油層和部分水層。通過(guò)增大油藏邊界附近飽和水網(wǎng)格的孔隙體積來(lái)模擬水驅(qū)。在建立油田動(dòng)態(tài)模型時(shí),使用了角點(diǎn)法。通過(guò)對(duì)靜態(tài)模型的垂向網(wǎng)格進(jìn)行粗化得到動(dòng)態(tài)模型網(wǎng)格。結(jié)合層的劃分,確定了垂向上層的數(shù)量及大小。由于該油田普遍發(fā)育低滲夾層,因此粗化網(wǎng)格時(shí)將這些夾層劃分為獨(dú)立網(wǎng)格。動(dòng)態(tài)模型網(wǎng)格單元的尺寸為50 m×50 m×3.6 m。全油田動(dòng)態(tài)模型由1 100 000多個(gè)網(wǎng)格組成。通過(guò)粗化賦值得到動(dòng)態(tài)模型網(wǎng)格屬性。從全油田模型中截取了一個(gè)位于油田中心、尺寸為1.5 km×1.5 km的井區(qū)以減少計(jì)算時(shí)間,該井區(qū)模型由33 000個(gè)網(wǎng)格組成,模型僅包括4口生產(chǎn)井(見圖1)。調(diào)整了模型中的含水層,以恢復(fù)油藏動(dòng)態(tài)壓力和產(chǎn)量。

    圖1 動(dòng)態(tài)模型

    研究水錐進(jìn)、瀝青質(zhì)沉積等復(fù)雜動(dòng)態(tài)過(guò)程,需要對(duì)局部區(qū)域網(wǎng)格進(jìn)行大規(guī)模離散??紤]到計(jì)算所需時(shí)間,可能無(wú)法對(duì)整個(gè)模型進(jìn)行網(wǎng)格加密。此外,也沒(méi)必要在受這些過(guò)程影響最小或不受影響的區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格加密。因而采用 Heinemann等[4]提出的局部網(wǎng)格加密方法進(jìn)行加密。從未水侵區(qū)域(原始網(wǎng)格)開始加密,每個(gè)后續(xù)單元對(duì)相鄰前一個(gè)單元的加密倍數(shù)不超過(guò)3倍,直到達(dá)到研究區(qū)所需的網(wǎng)格尺寸[5]。此規(guī)則是為了在計(jì)算原始網(wǎng)格和加密網(wǎng)格之間的流動(dòng)時(shí)達(dá)到所需的精度。

    在每口生產(chǎn)井區(qū)域進(jìn)行局部網(wǎng)格加密(見圖2)。平面上,在距離生產(chǎn)井75~125 m處,新網(wǎng)格大小為25 m×25 m,在距離生產(chǎn)井25~75 m處,新網(wǎng)格大小為12.5 m×12.5 m,在距離生產(chǎn)井0~25 m處,新網(wǎng)格大小為6.25 m×6.25 m。垂向上,將原始網(wǎng)格一分為二,即新網(wǎng)格垂向尺寸為1.8 m。

    圖2 生產(chǎn)井周圍的局部加密網(wǎng)格

    動(dòng)態(tài)模型中使用的相對(duì)滲透率曲線如圖3所示。

    圖3 相對(duì)滲透率曲線

    1.3 PVT模型

    根據(jù) PVT(壓力-體積-溫度)實(shí)驗(yàn)結(jié)果,利用Soave-Redlich-Kwong狀態(tài)方程建立了研究區(qū)流體PVT模型。該模型采用Lorenz-Bray-Clark黏度計(jì)算方法。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果調(diào)整了臨界溫度、臨界壓力、偏心因子、體積轉(zhuǎn)換系數(shù)、二元交互作用系數(shù)等參數(shù)。PVT模型模擬值與實(shí)驗(yàn)值的誤差小于1%。

    PVT模型中的原油組分被劃分為7個(gè)擬組分:N2和C1歸為組分X1,因?yàn)樗鼈兙哂邢嗨频臒崃W(xué)性質(zhì);CO2、C2和C3歸為組分X2,因?yàn)镃O2表現(xiàn)出與輕質(zhì)油中間組分相似的特征;C4—C6歸為組分 X3;C7—C14歸為組分 X4;C15—C21歸為組分 X5;C22+劃分為非沉積組分 X6nA(高相對(duì)分子質(zhì)量石蠟)和沉積組分 X6A(瀝青質(zhì))。各組分性質(zhì)如表1所示。與非沉積組分相比,瀝青質(zhì)組分具有較高的二元相互作用系數(shù)(見表1),這解釋了其與輕質(zhì)油組分互溶性較低的原因。

    表1 各擬組分性質(zhì)

    恒組成膨脹(CCE)實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4所示。油藏壓力為20 MPa,泡點(diǎn)壓力為4.7 MPa,油藏條件下的原油黏度為2.6 mPa·s,地面條件下的原油密度為840 kg/m3。

    圖4 恒組成膨脹實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    筆者評(píng)估了瀝青質(zhì)初始析出壓力[6],得出其值為6.8 MPa,據(jù)此對(duì)PVT模型中的瀝青質(zhì)絮凝模型進(jìn)行了調(diào)整。壓力低于瀝青質(zhì)初始析出壓力時(shí),原油中的瀝青質(zhì)開始絮凝,隨著壓力進(jìn)一步降低,絮凝的瀝青質(zhì)尺寸增大并沉積在固體表面,從而導(dǎo)致采油困難。因此,建議將油藏壓力保持在瀝青質(zhì)初始析出壓力以上。

    1.4 瀝青質(zhì)選項(xiàng)

    Ghadimi等[7]指出,根據(jù)油田的生產(chǎn)條件、規(guī)模、計(jì)算周期和瀝青質(zhì)絮凝、沉積相關(guān)參數(shù),在油藏組分模擬器中激活瀝青質(zhì)選項(xiàng),會(huì)使預(yù)測(cè)的原油采收率平均降低 20%~35%。本文根據(jù)筆者前期巖心驅(qū)替實(shí)驗(yàn)結(jié)果(見圖 5)和巖心孔喉直徑分布研究結(jié)果(見圖6)[6],對(duì)瀝青質(zhì)在多孔介質(zhì)中的沉積模型進(jìn)行了調(diào)整。將根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果調(diào)整后的代表瀝青質(zhì)在多孔介質(zhì)中沉積的系數(shù)作為基準(zhǔn)參考值。

    圖5 注入孔隙體積倍數(shù)與壓差關(guān)系[6](階段1、階段5為煤油驅(qū)替,階段2—4為原油驅(qū)替)

    圖6 含懸浮瀝青質(zhì)原油驅(qū)替前后的孔喉直徑分布[6]

    在模擬器中,以簡(jiǎn)化的形式設(shè)置原油中瀝青質(zhì)的狀態(tài)。通常情況下,以表格形式列出原油中懸浮瀝青質(zhì)摩爾分?jǐn)?shù)(懸浮瀝青質(zhì)的物質(zhì)的量與原油中瀝青質(zhì)的總物質(zhì)的量之比)與壓力、溫度、相關(guān)原油組分或化學(xué)劑的摩爾分?jǐn)?shù)的相互關(guān)系,這些參數(shù)的相互關(guān)系可以通過(guò)實(shí)驗(yàn)研究獲得。這種方法需要的設(shè)計(jì)能力和時(shí)間成本最小,且計(jì)算精度足夠高。通過(guò)專用程序創(chuàng)建相互關(guān)系表,用于建立PVT模型。根據(jù)特定實(shí)驗(yàn)結(jié)果或動(dòng)態(tài)模型的歷史擬合結(jié)果,在模擬器中設(shè)定瀝青質(zhì)吸附、解吸和堵塞系數(shù)。

    計(jì)算多孔介質(zhì)中瀝青質(zhì)沉積量的流程如下:①計(jì)算每個(gè)網(wǎng)格的壓力。②求解流動(dòng)的質(zhì)量守恒方程組,確定每個(gè)有效網(wǎng)格中各組分的物質(zhì)的量。③將網(wǎng)格壓力與懸浮瀝青質(zhì)摩爾分?jǐn)?shù)-壓力關(guān)系表對(duì)比,確定不同網(wǎng)格中的固相濃度。④計(jì)算各時(shí)間步的瀝青質(zhì)沉積速率。⑤將吸附、解吸和堵塞系數(shù)引入瀝青質(zhì)沉積模型,使用油藏含油飽和度和局部孔隙度。⑥計(jì)算滲流速率。⑦根據(jù)瀝青質(zhì)動(dòng)態(tài)沉積速率計(jì)算多孔介質(zhì)中瀝青質(zhì)沉積物體積。⑧從初始孔隙體積中減去瀝青質(zhì)沉積物體積,得到新的局部孔隙度,然后根據(jù)孔隙度確定滲透率。如果滲流速率超過(guò)臨界速率,則部分沉積物從孔隙表面脫離,并與原油一起通過(guò)孔隙通道流向生產(chǎn)井井底。⑨重新計(jì)算含油飽和度和壓力。⑩重復(fù)上述步驟直至計(jì)算結(jié)束。

    2 不確定性評(píng)估

    進(jìn)行油田開發(fā)時(shí),為了在開始全面投資之前評(píng)估項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn),需對(duì)認(rèn)識(shí)不足的資產(chǎn)進(jìn)行初步評(píng)估。多變量計(jì)算(MVC)方法能夠在不確定性條件下對(duì)投資項(xiàng)目進(jìn)行全面評(píng)估,以做出最佳管理決策并將財(cái)務(wù)損失降至最低。在MVC方法中,不確定性可以理解為由于儀器、方法、研究技術(shù)、覆蓋范圍及其他原因造成的測(cè)量誤差,參數(shù)在較大范圍內(nèi)變化。各種不確定性可能對(duì)最終結(jié)果產(chǎn)生不同的影響[8]。在這種情況下,不確定性評(píng)估是將原始數(shù)據(jù)的不確定性轉(zhuǎn)換為最終結(jié)果的不確定性。MVC方法的關(guān)鍵目標(biāo)之一是研究不確定性范圍,評(píng)估油氣生產(chǎn)的所有可能方案以及不確定性參數(shù)對(duì)產(chǎn)量和累計(jì)產(chǎn)量的影響。油田鉆井時(shí)會(huì)進(jìn)行取心分析,以及地層流體分析、測(cè)井和試井。這些研究資料將構(gòu)成動(dòng)態(tài)模型中的原始數(shù)據(jù),其中每個(gè)參數(shù)都有一定的誤差。將原始數(shù)據(jù)加載到模型后,有些參數(shù)的誤差可能達(dá)到 20%。對(duì)研究區(qū)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究,根據(jù)測(cè)量?jī)x器誤差、研究方法精度以及本次研究范圍,確定了不確定性參數(shù),估計(jì)了其變化范圍及分布函數(shù)。

    由于原始數(shù)據(jù)中不確定性參數(shù)較多,需要進(jìn)行敏感性分析,包括優(yōu)化輸入?yún)?shù)的數(shù)量。具體而言,需要確定對(duì)目標(biāo)函數(shù)影響最大的不確定性參數(shù),評(píng)估其相互影響,并通過(guò)特殊設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)方法進(jìn)行相關(guān)性計(jì)算,排除冗余的影響較小參數(shù)。使用單變量(OVAT)方法[9]開展敏感性分析,該方法可以評(píng)估輸入?yún)?shù)和響應(yīng)參數(shù)之間的相互作用,并確定影響最大的參數(shù)。

    敏感性分析之后,繼續(xù)進(jìn)行不確定性評(píng)估,直接進(jìn)行多元計(jì)算。設(shè)計(jì)多元計(jì)算實(shí)驗(yàn)的常用方法是McKay等[10]于 2000年提出的拉丁超立方體法。使用該方法可以獲得形式復(fù)雜(通常為多項(xiàng)式)的響應(yīng)面,也稱為代理模型,來(lái)描述整個(gè)系統(tǒng)的變化規(guī)律。該方法可以用較少的實(shí)驗(yàn)次數(shù)計(jì)算出所有參數(shù)空間。在這種情況下,可以統(tǒng)一考慮所有不確定性參數(shù)的可能值,即使用參數(shù)整個(gè)取值范圍,避免出現(xiàn)“空白”區(qū)域。假設(shè)實(shí)驗(yàn)次數(shù)為N,則每個(gè)參數(shù)的取值范圍被劃分為N個(gè)等概率級(jí)別。然后,N次實(shí)驗(yàn)隨機(jī)地用以下限制填充參數(shù)空間:每次實(shí)驗(yàn)在各級(jí)別上占據(jù)一個(gè)隨機(jī)位置,每個(gè)級(jí)別上只進(jìn)行一次實(shí)驗(yàn)。設(shè)置實(shí)驗(yàn)次數(shù)時(shí),應(yīng)足以構(gòu)建一個(gè)完整的代理模型。

    實(shí)施多元計(jì)算的算法包括以下步驟:①創(chuàng)建不確定性參數(shù)矩陣,包含一組輸入?yún)?shù)及其變化范圍和概率分布,并創(chuàng)建目標(biāo)函數(shù)。②使用低層次設(shè)計(jì)方法(OVAT方法)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn),并進(jìn)行計(jì)算。③構(gòu)建響應(yīng)面,繪制帕累托圖,以確定最重要的輸入?yún)?shù)(主控因素)。④調(diào)整不確定性參數(shù)的范圍,去除對(duì)目標(biāo)函數(shù)影響較小的參數(shù)。⑤根據(jù)上一步定義的輸入?yún)?shù),使用高層次設(shè)計(jì)方法(拉丁超立方體法)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn),并進(jìn)行計(jì)算。⑥重復(fù)步驟④、⑤,直到目標(biāo)函數(shù)最小化。⑦構(gòu)建響應(yīng)面,即代理模型。⑧盲選輸入?yún)?shù),采用代理模型進(jìn)行計(jì)算,并檢查代理模型的可靠性。⑨使用蒙特卡羅方法創(chuàng)建一組實(shí)驗(yàn)。使用步驟⑦中構(gòu)建的代理模型進(jìn)行計(jì)算。

    動(dòng)態(tài)模型應(yīng)成為實(shí)際油田的數(shù)字孿生模型,并充分模擬生產(chǎn)特征(所有油井動(dòng)態(tài)歷史數(shù)據(jù)),以便可靠地預(yù)測(cè)產(chǎn)量,這是歷史擬合的目標(biāo)。在這種情況下,一個(gè)動(dòng)態(tài)模型與另一個(gè)動(dòng)態(tài)模型的對(duì)比標(biāo)準(zhǔn)是目標(biāo)函數(shù)。因此,可將歷史擬合過(guò)程簡(jiǎn)化為目標(biāo)函數(shù)最小化問(wèn)題,即響應(yīng)參數(shù)的模擬值與實(shí)際值之間的差值最小化。響應(yīng)參數(shù)通常是油氣水產(chǎn)量、累計(jì)產(chǎn)量等。

    由于本文研究的油田生產(chǎn)歷史較長(zhǎng),進(jìn)行了大量巖心和流體研究,因此可以消除油藏地質(zhì)參數(shù)和流體性質(zhì)的不確定性,只考慮瀝青質(zhì)沉積引起的不確定性。首先,在不激活瀝青質(zhì)選項(xiàng)的情況下,使用全油田模型進(jìn)行常規(guī)歷史擬合。在歷史擬合的第 1階段,重新建立油藏壓力動(dòng)態(tài),并將整個(gè)油田的產(chǎn)液量差異(計(jì)算值與實(shí)際值之差)降至最低。為此,對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行了以下調(diào)整:①修正飽和水網(wǎng)格(含水層)孔隙體積;②校正產(chǎn)液量差異較大的主力產(chǎn)區(qū)的滲透率;③復(fù)查油井射孔層段。歷史擬合的第 2階段調(diào)整含水動(dòng)態(tài),即調(diào)整各相相對(duì)滲透率函數(shù),并得到較好的單井?dāng)M合程度。根據(jù)室內(nèi)驅(qū)油實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),生成相對(duì)滲透率曲線,表征生產(chǎn)井的含水動(dòng)態(tài)。然后,使用從室內(nèi)實(shí)驗(yàn)結(jié)果中獲得的基本參數(shù)激活瀝青質(zhì)選項(xiàng)。從已擬合的全油田模型中截取一個(gè)井區(qū)(見圖 1),并在此基礎(chǔ)上模擬生產(chǎn)歷史,建立與相鄰井網(wǎng)模型的邊界條件。分析了模型對(duì)瀝青質(zhì)選項(xiàng)參數(shù)的敏感性,根據(jù)敏感性分析結(jié)果選擇了對(duì)目標(biāo)函數(shù)影響最大的參數(shù)。

    僅使用瀝青質(zhì)選項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行多變量歷史擬合,以確定瀝青質(zhì)選項(xiàng)參數(shù)的變化范圍。多變量歷史擬合的目標(biāo)函數(shù)如(1)式所示。目標(biāo)函數(shù)中的響應(yīng)參數(shù)不應(yīng)太多,從而優(yōu)化歷史擬合時(shí)間,但響應(yīng)參數(shù)數(shù)量應(yīng)足以獲得滿意的擬合效果。根據(jù)拉丁超立方體法設(shè)計(jì)并進(jìn)行了500次計(jì)算。根據(jù)多變量歷史擬合的結(jié)果,確定參數(shù)模擬值與實(shí)際值的容許偏差在 10%以內(nèi)。劃分瀝青質(zhì)選項(xiàng)參數(shù)的相應(yīng)變化范圍,并在此基礎(chǔ)上通過(guò)拉丁超立方體法生成500個(gè)預(yù)測(cè)值,進(jìn)而得到預(yù)測(cè)剖面。

    通過(guò)多變量歷史擬合獲得了一組調(diào)整后的精度可接受的模型輸入?yún)?shù)。根據(jù)這些輸入?yún)?shù)進(jìn)行計(jì)算可得到一系列預(yù)測(cè)生產(chǎn)剖面。然后進(jìn)行概率分析,確定概率分布曲線上累計(jì)概率10%,50%,90%時(shí)對(duì)應(yīng)的響應(yīng)參數(shù)值,分別用P10,P50,P90表示。可見,使用MVC方法可以在不確定條件下評(píng)估決策風(fēng)險(xiǎn),而傳統(tǒng)方法只得到1個(gè)預(yù)測(cè)生產(chǎn)剖面,缺乏概率分析。

    3 結(jié)果和討論

    3.1 敏感性分析

    本文的不確定性參數(shù)矩陣由11個(gè)變量組成。根據(jù)文獻(xiàn)確定瀝青質(zhì)選項(xiàng)參數(shù)的變化范圍[7]。為了進(jìn)行敏感性分析,使用OVAT方法進(jìn)行了25次實(shí)驗(yàn),以確定對(duì)目標(biāo)函數(shù)影響最大的輸入?yún)?shù),并評(píng)估其相互影響。實(shí)驗(yàn)計(jì)算結(jié)果如圖 7的帕累托圖所示。帕累托圖中頻率低于5%的變量不會(huì)影響目標(biāo)函數(shù),可以排除。在所選變量中,對(duì)目標(biāo)函數(shù)影響最大的變量是 A3、A4、A5、G、N和S,使用這些參數(shù)進(jìn)行了多變量歷史擬合。

    圖7 研究區(qū)瀝青質(zhì)參數(shù)帕累托圖

    3.2 衰竭開采油田產(chǎn)量預(yù)測(cè)

    使用拉丁超立方體方法和敏感性分析階段選定的6個(gè)變量創(chuàng)建 500個(gè)實(shí)驗(yàn),模擬衰竭式開采的生產(chǎn)狀況。圖 8顯示了不考慮瀝青質(zhì)沉積時(shí)的產(chǎn)量預(yù)測(cè)結(jié)果和考慮瀝青質(zhì)沉積時(shí)的產(chǎn)量預(yù)測(cè)結(jié)果概率分布(用P10,P50,P90表示)。將產(chǎn)油量作為控制參數(shù),在歷史擬合階段,累計(jì)產(chǎn)油量與實(shí)際值的偏差為零,累計(jì)產(chǎn)氣量、累計(jì)產(chǎn)水量的P50值與實(shí)際值的偏差均小于5%,累計(jì)產(chǎn)氣量、累計(jì)產(chǎn)水量的P10和P90值與實(shí)際值的偏差均小于10%。

    圖8 衰竭式開采時(shí)的計(jì)算結(jié)果

    P90,P50,P10值對(duì)應(yīng)的瀝青質(zhì)沉積量依次增加。油藏的有效孔隙體積隨著瀝青質(zhì)沉積量的增加而減小,因此,平均油藏壓力的P90,P50,P10值依次增加。由于不考慮瀝青質(zhì)沉積情況下的總產(chǎn)液量低于考慮瀝青質(zhì)沉積情況下總產(chǎn)液量的P10值,不考慮瀝青質(zhì)沉積情況下的平均油藏壓力比考慮瀝青質(zhì)沉積情況下平均油藏壓力的P90,P50,P10值更高。不確定性評(píng)估結(jié)果表明,結(jié)合瀝青質(zhì)選項(xiàng)可以對(duì)油田生產(chǎn)參數(shù)進(jìn)行合理的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。有瀝青質(zhì)沉積情況下累計(jì)產(chǎn)油量的P90,P50,P10值分別比無(wú)瀝青質(zhì)沉積情況下的累計(jì)產(chǎn)油量低4.0%,8.1%,12.3%。

    在與生產(chǎn)井有一定距離的地方,生產(chǎn)過(guò)程中壓力降至瀝青質(zhì)初始析出壓力以下,原油中的瀝青質(zhì)開始絮凝。當(dāng)瀝青質(zhì)向生產(chǎn)井移動(dòng)時(shí),就會(huì)吸附到孔隙空間表面,隨著壓力繼續(xù)降低,原油中瀝青質(zhì)絮凝速度加快,生產(chǎn)井附近瀝青質(zhì)沉積速率最高(見圖9)。

    圖9 衰竭開采條件下預(yù)測(cè)期末多孔介質(zhì)中吸附瀝青質(zhì)摩爾分?jǐn)?shù)的分布(P50)

    3.3 注水開采油田產(chǎn)量預(yù)測(cè)

    為了保持油藏能量并防止瀝青質(zhì)沉積向油藏深處擴(kuò)散,有必要進(jìn)行注水增壓,保持油藏壓力高于瀝青質(zhì)初始析出壓力,以實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間的低傷害開發(fā)。進(jìn)行了不確定性評(píng)估,以分析注水系統(tǒng)對(duì)產(chǎn)量預(yù)測(cè)結(jié)果的影響。該分析基于使用拉丁超立方體方法創(chuàng)建的 500個(gè)實(shí)驗(yàn),得到對(duì)目標(biāo)函數(shù)影響最大的參數(shù)。注水系統(tǒng)以井區(qū)中心的 1口虛擬注水井為代表。該井在油藏的含水層段射孔,歷史擬合階段未注水,僅在預(yù)測(cè)時(shí)注水,注采比設(shè)為1,計(jì)算結(jié)果如圖10所示。歷史擬合階段采用衰竭式開采,隨著注水的開始,P90,P50,P10值對(duì)應(yīng)的瀝青質(zhì)沉積量依次增加,平均油藏壓力的P90,P50,P10值依次增加。考慮瀝青質(zhì)沉積情況下累計(jì)產(chǎn)油量的P90,P50,P10值分別比不考慮瀝青質(zhì)沉積情況下的累計(jì)產(chǎn)油量低4.8%,9.1%,13.3%。

    圖10 注水開采時(shí)的計(jì)算結(jié)果

    計(jì)算結(jié)果表明,多孔介質(zhì)中瀝青質(zhì)的沉積顯著降低了累計(jì)產(chǎn)油量。對(duì)比圖9和圖11可知,注水保持油藏壓力可以有效減緩原油中瀝青質(zhì)的絮凝,與衰竭式開采相比,注水后瀝青質(zhì)沉積體積更小,且沉積部位更接近油藏頂面,因?yàn)樽⑺沟撞坑筒貕毫Φ玫交謴?fù)。向油藏含水層注水可以使油藏壓力保持在瀝青質(zhì)初始析出壓力以上的時(shí)間更長(zhǎng)。壓力從初始油藏壓力降低至瀝青質(zhì)初始析出壓力經(jīng)歷時(shí)間越長(zhǎng),多孔介質(zhì)中瀝青質(zhì)沉積物的形成速度就越慢,最終觀察到的瀝青質(zhì)沉積物就越少。因此,注水使原油從油藏流向油井的滲流阻力減小,從而提高油井產(chǎn)能。需要說(shuō)明的是,本文認(rèn)為注入水不會(huì)與瀝青質(zhì)發(fā)生直接物理或化學(xué)相互作用而直接影響瀝青質(zhì)的沉積,因此模擬時(shí)假設(shè)水對(duì)瀝青質(zhì)具有化學(xué)惰性。

    圖11 注水開采條件下預(yù)測(cè)期末多孔介質(zhì)中吸附瀝青質(zhì)摩爾分?jǐn)?shù)的分布(P50)

    Yaseen等[11]研究表明,當(dāng)原油與乳化水相互作用時(shí),原油中瀝青質(zhì)的溶解度降低,瀝青質(zhì)開始絮凝,這種情況下可能形成強(qiáng)乳液。該研究中考慮的是在油層注水的情況,油層注水的主要目標(biāo)是將油藏壓力保持在初始水平,并沿注入井到生產(chǎn)井的方向驅(qū)油。而本文考慮的是在水層注水,注水只是為了保持油藏壓力,與油層注水相比,水層注水使得油水其他作用更小。此外,本文通過(guò)水質(zhì)控制(礦化度控制、添加表面活性劑、注入前預(yù)熱)消除了對(duì)瀝青質(zhì)沉積的不良影響。本文還做了以下假設(shè):水與油沒(méi)有任何物理或化學(xué)相互作用(形成乳液、使油中瀝青質(zhì)溶解度降低等);巖石的潤(rùn)濕性沒(méi)有因?yàn)r青質(zhì)沉積發(fā)生變化;原油相對(duì)滲透率的變化僅由局部巖石絕對(duì)滲透率的變化引起,原油黏度與瀝青質(zhì)懸浮固體顆粒的濃度無(wú)關(guān)。瀝青質(zhì)沉積對(duì)水驅(qū)機(jī)理的影響較復(fù)雜,需要單獨(dú)研究。Kamath等[12]指出,瀝青質(zhì)沉積提高了水驅(qū)油效率,這是因?yàn)闉r青質(zhì)沉積導(dǎo)致多孔介質(zhì)表面疏水化以及原油相對(duì)滲透率增加,與此同時(shí)油藏的絕對(duì)滲透率降低。Attar等[13]表示,與水層注水相比,油層注水累計(jì)產(chǎn)油量較低,這與油層注水條件下瀝青質(zhì)沉積更嚴(yán)重有關(guān)。

    4 結(jié)論

    通過(guò)對(duì)組分油藏模擬器中瀝青質(zhì)選項(xiàng)參數(shù)的敏感性分析,確定了對(duì)多變量歷史擬合目標(biāo)函數(shù)影響最大的輸入?yún)?shù):決定溶解瀝青質(zhì)摩爾分?jǐn)?shù)的系數(shù)、瀝青質(zhì)解離率、瀝青質(zhì)吸附系數(shù)和油層中原油流動(dòng)臨界速率。

    針對(duì)激活和未激活瀝青質(zhì)選項(xiàng)這兩種情況,預(yù)測(cè)了衰竭式開采和注水開采條件下的生產(chǎn)剖面。在激活瀝青質(zhì)選項(xiàng)的情況下,使用不同的瀝青質(zhì)參數(shù)計(jì)算了500個(gè)不確定性評(píng)估實(shí)例。結(jié)果表明,衰竭式開采條件下,考慮瀝青質(zhì)沉積情況下累計(jì)產(chǎn)油量的P90,P50,P10值分別比不考慮瀝青質(zhì)沉積情況下的累計(jì)產(chǎn)油量低4.0%,8.1%,12.3%。實(shí)施注水保壓開采后,考慮瀝青質(zhì)沉積情況下累計(jì)產(chǎn)油量的P90,P50,P10值分別比不考慮瀝青質(zhì)沉積情況下的累計(jì)產(chǎn)油量低4.8%,9.1%,13.3%。

    在衰竭式開采條件下,油藏壓力顯著下降并形成壓降漏斗,導(dǎo)致生產(chǎn)井井底瀝青質(zhì)沉積,產(chǎn)能降低。水層注水可以使油藏壓力長(zhǎng)期保持在瀝青質(zhì)初始析出壓力以上,延緩多孔介質(zhì)中瀝青質(zhì)沉積物的形成。與油層注水相比,水層注水使得油水其他作用(如原油與乳化水相互作用使得瀝青質(zhì)的溶解度降低,加速瀝青質(zhì)的析出)相對(duì)更小,可抑制瀝青質(zhì)沉積,因而累計(jì)產(chǎn)油量更高。

    符號(hào)注釋:

    F——多變量歷史擬合目標(biāo)函數(shù);i——響應(yīng)參數(shù)序號(hào);j——實(shí)驗(yàn)次數(shù)序號(hào);N——實(shí)驗(yàn)次數(shù);W——權(quán)重因子;y——響應(yīng)參數(shù)的模擬值;z——響應(yīng)參數(shù)的實(shí)際值;σ——根據(jù)可用歷史數(shù)據(jù)確定的響應(yīng)參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)偏差。

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