整装砂岩油藏开发中后期的新型采收率预测方法与流程

1.本发明涉及油藏数值模拟和油田开发、规划研究，技术应用领域，特别是涉及到一种整装砂岩油藏开发中后期的新型采收率预测方法。


背景技术：

2.油气采收率是油田开发生产参考的一项重要指标，随着我国多数油田开发进入中后期，如何通过动静态指标准确预测采收率，对于评估油田未来开发潜力、制定开发规划策略具有重要的意义。
3.国内的采收率预测方法主要有经验类比法、岩心分析法、相渗曲线法、经验公式法等，国家能源局也于1998年推出了行业标准《石油可采储量计算方法》，并于2010年做了增删改修订。但目前的采收率计算方法中，仍有一些问题，比如有些公式的统计的样本量少、相关系数低，经验公式代表性不强；有些公式依据的资料处于开发早期，生产历史短，拥有资料少，所确定的采收率偏低等，使用时需要对这些公式进行修正。
4.数值模拟是评价油藏在不同开发阶段采收率的较为准确的技术手段，是目前老油田开发指标预测的主要手段和依据，但往往其对采收率的预测限于对某个具体区块，由具体的地质模型和开发方式决定，对于同类型的油田整体开发潜力分析及规划指导意义不足，因此，在油田开发潜力分析及规划中，一直没有采用油藏数值模拟作为主要技术手段。以整装砂岩油藏为例，不同的区块其地质条件和开发动态因素差别较大，采收率差异也较大，如何在整个油田或多个油田建立符合本油田实际的采收率预测方法，目前还没有较为通用的方法。
5.在申请号：cn202011331111.2的中国专利申请中，涉及到一种油藏采收率预测方法及装置，该方法包括：基于预先确定的多个参数变量，构建油藏采收率预测的多元线性回归模型的原始模型；根据定量参数变量和原始模型，建立定量参数变量模型；根据定性参数变量，建立虚拟变量模型；将虚拟变量模型引入参数变量模型，获得含虚拟变量的参数模型；对含虚拟变量的参数模型进行多重共线性检验，获得第四模型；对第四模型进行异方差检验，获得第五模型；对第五模型进行自相关检验，获得油藏采收率预测模型；在获得油藏采收率预测模型的参数变量值后，输入至油藏采收率预测模型，获得油藏采收率预测值。
6.在申请号：cn201610619133.6的中国专利申请中，涉及到一种超稠油油藏水平井蒸汽驱提高采收率的方法，包括：步骤1，收集研究区块基础资料，进行试验目标区筛选；步骤2，优化计算水平井设计地质基本参数和水平井蒸汽吞吐阶段的注采参数；步骤3，优化蒸汽驱井网形式，规划部署蒸汽驱井网；步骤4，优化蒸汽驱转驱时机和水平井蒸汽驱阶段的注采参数；步骤5，进行水平井蒸汽驱开发效果预测，确定水平井蒸汽吞吐转蒸汽驱开发的最终采收率。
7.在申请号：cn201611027253.3的中国专利申请中，涉及到一种水驱油藏原油采收率预测方法，该方法包括以下步骤：根据实际油田的累产水和累产油按照甲型水驱特征曲线分布后的数据点形态，将油田生产历史划分为若干开发阶段；分别建立包含相应开发阶
段生产参数的含水率与采出程度的关系式，所述相应开发阶段生产参数包括初期含水率、初期采出程度、经济极限含水率以及经济极限含水率条件下的预测原油采收率；根据各开发阶段含水率与采出程度的关系式预测原油采收率。
8.以上现有技术均与本发明有较大区别，未能解决我们想要解决的技术问题，为此我们发明了一种新的整装砂岩油藏开发中后期的新型采收率预测方法。


技术实现要素：

9.本发明的目的是提供一种可为老油田潜力评价和规划提供更加准确的指导依据的整装砂岩油藏开发中后期的新型采收率预测方法。
10.本发明的目的可通过如下技术措施来实现：整装砂岩油藏开发中后期的新型采收率预测方法，该整装砂岩油藏开发中后期的新型采收率预测方法包括：
11.步骤1，选取整装砂岩油藏的典型区块，建立基础概念模型；
12.步骤2，确定整装砂岩油藏水驱采收率的动、静态主控影响因素；
13.步骤3，根据筛选出来的动、静态主控影响因素，确定动、静态影响因素的取值范围；
14.步骤4，以步骤3中确定的主控动静态影响因素及其取值范围为依据，采用正交设计方法，计算每个模型的采收率；
15.步骤5，根据步骤104中的正交设计实验模拟结果，得出新型采收率预测公式。
16.本发明的目的还可通过如下技术措施来实现：
17.在步骤1中，在选取整装砂岩油藏的典型区块，采用实际区块的动静态参数和流体性质，建立基础概念模型。
18.在步骤1中，动静态参数包括注采井距、孔隙度、渗透率、渗透率变异系数、渗透率级差、有效厚度、油层温度、小层数；流体性质包括原油粘度、原油密度。
19.在步骤2中，依托数值模拟手段，调整各参数的取值，开展单因素和多因素分析方法，明确各个因素对水驱采收率的影响趋势和敏感程度，进而确定整装砂岩油藏水驱采收率的动、静态主控影响因素。
20.在步骤3中，根据筛选出来的动、静态主控影响因素，统计目标油田实际区块的相关参数，经分段统计汇总后，确定动、静态影响因素的取值范围。
21.在步骤4中，以步骤3中确定的主控动静态影响因素及其取值范围为依据，采用正交设计方法，按照影响因素的个数和水平形成一定数量的设计方案，据此建立一系列能够整体代表该油田地质与开发状况的一系列油藏概念模型，通过油藏数值模拟计算每个模型的采收率，获得采收率与动静态影响因素的样本集合。
22.在步骤5中，根据步骤4中的正交设计实验模拟结果，采用多元非线性回归方法，得出新型采收率预测公式。
23.在步骤5中，得出的新型采收率预测公式为：
24.eor＝a*lgμ b*lgk c*h/d
well
d*vk e*lgpv f*k
mn
g
25.其中：
26.eor：最终采收率，％
27.μ：地下原油粘度，mpa
·s28.k：平均渗透率，md；
29.h：平均小层厚度，m；
30.d
well
：平均注采井距，m；
[0031]vk
：平面渗透率变异系数，无量纲；
[0032]
pv：注入倍数，无量纲；
[0033]kmn
：渗透率级差，无量纲；
[0034]
a～f：参数项系数；
[0035]
g：常数项。
[0036]
本发明中的整装砂岩油藏开发中后期的新型采收率预测方法，针对整装砂岩油藏开发中后期采收率预测的难题，在对大量现场数据、数值模拟结果统计分析的基础上，综合利用数值模拟技术、正交试验设计、相关性分析、多元非线性回归等手段建立了一种新型采收率预测方法，对老油田的潜力分析具有一定的参考和指导意义。
[0037]
该整装砂岩油藏开发中后期的新型采收率预测方法基于正交试验设计和数值模拟研究结果，应用多元非线性回归方法，建立了整装砂岩油藏的一种新的采收率预测方法，该方法可以综合考虑注入倍数、有效厚度、小层数、渗透率、非均质性、注采井距等动静态因素，数据样本参数取值范围和计算结果更加符合具体区块的油藏和地质特征，可为老油田潜力评价和规划提供更加准确的指导依据。
附图说明
[0038]
图1为本发明的一具体实施例中数值模拟基础模型示意图；
[0039]
图2为本发明的一具体实施例中采收率预测公式应用模型数据进行验证的结果展示图；
[0040]
图3为本发明的整装砂岩油藏开发中后期的新型采收率预测方法的一具体实施例的流程图。
具体实施方式
[0041]
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0042]
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作和/或它们的组合。
[0043]
如图3所示，图3为本发明的整装砂岩油藏开发中后期的新型采收率预测方法的流程图。
[0044]
步骤101，选取整装砂岩油藏的典型区块，采用实际区块的动静态参数(注采井距、孔隙度、渗透率、渗透率变异系数、渗透率级差、有效厚度、油层温度、小层数等)和流体性质(原油粘度、原油密度等)，建立基础概念模型；
[0045]
步骤102，依托数值模拟手段，调整各参数的取值，开展单因素和多因素分析方法，
明确各个因素对水驱采收率的影响趋势和敏感程度，进而确定整装砂岩油藏水驱采收率的动、静态主控影响因素；
[0046]
步骤103，根据筛选出来的动、静态主控影响因素，统计目标油田实际区块的相关参数，经分段统计汇总后，确定动、静态影响因素的取值范围；
[0047]
步骤104，以步骤103中确定的主控动静态影响因素及其取值范围为依据，采用正交设计方法，按照影响因素的个数和水平形成一定数量的设计方案，据此建立一系列能够整体代表该油田地质与开发状况的一系列油藏概念模型，通过油藏数值模拟计算每个模型的采收率，获得采收率与动静态影响因素的样本集合；
[0048]
步骤105，根据步骤104中的正交设计实验模拟结果，采用多元非线性回归方法，得出新型采收率预测公式。
[0049]
以下为应用本发明的几个具体实施例。
[0050]
实施例1：
[0051]
在应用本发明的具体实施例1中，根据a油田整装砂岩油藏的典型区块参数取值(表1)，建立概念地质模型。
[0052]
表1a油田整装砂岩油藏典型区块概念模型参数取值表
[0053]
参数名称参数值参数名称参数值含油面积，km20.31原始压力，mpa12.4地质储量，104m390饱和压力，mpa10.2孔隙体积，104m3129地下原油粘度，mpa
·
s45油藏埋深，m1261-1294有效厚度，m12平均渗透率，10-3
μm21500地面原油相对密度0.953渗透率变异系数0.6原始油藏温度，℃68原始含油饱和度，％72平均孔隙度，％34
[0054]
依托数值模拟手段，采用plackett-burman试验设计方法(表2)确定影响整装砂岩油藏采收率的主控动态因素为注入倍数、注采井距，采用正交实验设计的方法(表3)确定影响整装砂岩油藏采收率的主控静态因素为原油粘度、层间级差、有效厚度、渗透率、平面变异系数，通过统计目标油田相关参数确定动、静态影响因素的取值范围(表4)。
[0055]
表2 plackett-burman试验设计及响应值表
[0056]
[0057][0058]
表3静态物性参数正交试验计算结果表
[0059]
[0060]
[0061][0062]
表4采收率动静态影响因素及取值范围表
[0063][0064]
采用正交设计方法，针对7个动、静态主控影响因素设计64个方案(表5)，根据所列参数建立一系列可对比的数值模拟概念模型，通过数值模拟软件计算得到每个方案的采收率，获得采收率与动静态影响因素的样本集合；
[0065]
表5正交设计参数及概念模型样本数据统计表
[0066]
[0067]
[0068]
[0069][0070]
采用多元非线性回归方法，得出新型采收率预测公式如下：
[0071]
eor＝0.6732-0.0879
×
lgμ 0.0137
×
lgk-0.1048
×
h/d
well-0.0685
×vk
0.1108lgpv 0.0137
×kmn
[0072]
其中：
[0073]
eor：最终采收率，％
[0074]
μ：地下原油粘度，mpa
·s[0075]
k：平均渗透率，md；
[0076]
h：平均小层厚度，m；
[0077]dwell
：平均注采井距，m；
[0078]vk
：平面渗透率变异系数，无量纲；
[0079]
pv：注入倍数，无量纲；
[0080]kmn
：渗透率级差，无量纲。
[0081]
通过64个模拟结果的验证，回归的公式r2值87.5％，公式适应性较好，可用于整个区块的采收率预测与规划计算。
[0082]
实施例2：
[0083]
在应用本发明的一具体实施例2中，图1为本发明的一具体实施例中数值模拟基础模型示意图，平面网格步长20m
×
20m，纵向总厚度25m，网格规模22*56*15＝18480，设置模型初始含油饱和度0.68，有效厚度、渗透率等参数场根据正交设计参数生成。采用五点法井网(4注9采，其中pro1-pro9为生产井，inj1-inj4为注入井)，注采平衡方式开发，采液速度为0.1pv/a，边角井做劈产处理。
[0084]
实施例3：
[0085]
在应用本发明的一具体实施例3中，图2为本发明的一具体实施例中采收率预测公式应用模型数据进行验证的结果展示图，其中横轴为数模计算结果，纵轴为采收率预测公式计算结果，直线段为二者的拟合曲线，可以看预测结果与实际模型的采收率整体相关性较高，相关系数达到0.8705，说明预测公式相对准确；
[0086]
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域技术人员来说，其依然可以对前述实施例记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
[0087]
除说明书所述的技术特征外，均为本专业技术人员的已知技术。