蘇里格氣田蘇L加密區(qū)提高采收率研究

葉 超，楊萬祥，曹 巖，賀瑞萱

（1.中國石油長慶油田分公司第四采氣廠，陜西西安 710021；2.西安石油大學石油工程學院，陜西西安 710065）

蘇里格氣田蘇L加密區(qū)提高采收率研究

葉 超1，楊萬祥1，曹 巖2，賀瑞萱1

（1.中國石油長慶油田分公司第四采氣廠，陜西西安 710021；2.西安石油大學石油工程學院，陜西西安 710065）

蘇里格氣田氣井產量及壓力遞減率高，穩(wěn)產難度大。對蘇L加密區(qū)儲層進行精細解剖，建立三維地質模型，復算地質儲量，在儲量落實的基礎上，通過改變氣井生產方式、優(yōu)化井網井距、控制氣井生產壓差，達到提高氣田采收率的目的，為氣田下一步穩(wěn)產提供思路。

蘇里格氣田；采收率；地質建模；井網密度；壓降速率

蘇L加密區(qū)位于蘇里格氣田中部，構造上屬于鄂爾多斯盆地伊陜斜坡。區(qū)塊自2008年開始建產，2013年完成產能建設，隨著開發(fā)程度深入，氣田穩(wěn)產形勢日趨嚴峻，按照目前井網井距已難以彌補區(qū)塊每年的產量遞減。因此，對目前井網進行加密，以提高氣田采收率顯得很有必要。筆者選取蘇L區(qū)塊密井網試驗區(qū)50 km2，復算地質儲量，并就如何提高氣井采收率進行了重點分析，以期對區(qū)塊穩(wěn)產提供參考。

1 區(qū)域地質概況

蘇L加密區(qū)東西長8.6 km，南北寬5.8 km，主力產層為盒8-山1段儲層，自上而下劃分為盒8上1、盒8上2、盒8下1、盒8下2、山11、山12、山13七個小層，構造上整體表現為北東-南西單斜構造，構造幅度小，發(fā)育多個低緩鼻狀褶曲。巖性以巖屑質石英砂巖、石英砂巖為主，主要為河流相沉積[1-4]。物性上表現為低孔低滲的特點，盒8段物性整體上優(yōu)于山1段（見表1）。

表1 蘇L加密區(qū)儲層物性統(tǒng)計表

小層有效砂體平均厚度盒8段為3.8 m，山1段平均2.7 m。鉆遇率方面，盒8上1層鉆遇率較低，其余小層均達到40%以上；砂體長度主要分布在900 m～1 200 m，寬度在500 m～800 m。

2 三維地質建模

2.1 建模思路及方法

在對儲層精細解剖的基礎上建立地層-構造模型，應用基于目標的隨機建模方法，以各小層的沉積微相平面圖為控制條件，結合儲層動態(tài)約束條件、砂體展布方向及規(guī)模大小，進行巖相分布模擬，利用序貫高斯模擬算法進行儲層參數的隨機模擬，最終建立能精細刻畫砂體及有效砂體的空間展布規(guī)律，客觀反映氣藏特征的三維地質模型。

2.2 三維地質模型

平面上以50 m×50 m、垂向上1 m為精度建立儲層三維模型，分別得到沉積相模型（見圖1）、物性模型（見圖2）。

圖1 蘇L加密區(qū)盒8-山1段儲層沉積相柵狀模型

2.3 模型驗證

對物性參數連續(xù)的測井數據進行離散化處理，與建立的儲層地質模型進行驗證，以蘇L-J20井為例（見圖3），通過模型對比與概率分布一致性檢驗，二者在垂直方向上網格屬性包絡線與原始曲線基本吻合，孔隙度、滲透率、含氣飽和度模擬數據體的分布區(qū)間和峰值形態(tài)與離散化數據、原始測井曲線參數基本相似，該地質模型精度滿足實際需求。

2.4 儲量計算

在地質模型的基礎上，建立研究區(qū)NTG模型。根據測井綜合解釋，以孔隙度4.0%、滲透率0.3 mD、含氣飽和度40%為研究區(qū)氣層物性下限，利用容積法復

算研究區(qū)可采地質儲量為62.8×108m3，其中盒8下2段儲量最高，為22.4×108m3，所占比例達到35.7%，盒8上1段儲量最小，為1.1×108m3（見表2）。

圖2 蘇L加密區(qū)盒8-山1段儲層物性三維模型

圖3 蘇L-20井屬性模型與測井曲線對比

表2 蘇L加密區(qū)盒8-山1儲量統(tǒng)計表

3 采收率影響因素

3.1 生產方式

在放壓生產條件下，地層壓力下降較快，降幅分別達到Ⅰ類井78%、Ⅱ類井65%、Ⅲ類井57%（蘇里格氣井分類標準:Ⅰ類井，qAOF≥10×104m3/d；Ⅱ類井，4× 104m3/d≤qAOF＜10×104m3/d；Ⅲ類井，qAOF＜4×104m3/d），而在控壓生產方式下，地層壓力及滲透率均下降較慢。通過控壓生產與放壓生產對比發(fā)現，儲層存在壓敏現象，滲透率隨地層壓力下降而下降，且過程不可逆（見圖4）。分別對井歷年滲透率及生產壓差進行冪函數回歸分析，得到Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ類壓敏系數分別為0.686、0.768、0.913，考慮壓敏效應情況下氣井產能平均降低約18%，Ⅰ類井影響最大，平均降低25%，Ⅲ類井影響最小，平均降低14%。通過歷史擬合修正地質模型，考慮應力敏感對開采效果的影響，采收率可提高2.46%左右。

圖4 地層壓力-滲透率關系圖

3.2 井網密度

根據干擾試驗確定井網密度。蘇L加密區(qū)在加密前，井網井距為800 m×1 200 m，加密后井網井距為（400～500）m×（600～700）m，根據12組加密井試驗結果，當井網密度大于3.5口/平方千米時，約60%的井產生壓力波動，井間有干擾；當井網密度小于3.0口/平方千米時，10%的井產生壓力波動，有井間干擾（見圖5）；利用產量遞減分析與數值模擬方法[5]，確定單井累計產量與井網密度關系，井網密度越大單井累計產量越低（見圖6）。老井加密后井均累計產氣量減少459× 104m3，產量減少14.8%，但由于研究區(qū)氣井數量增加，因此總體上累計產氣量增加1.39×108m3，采收率由29.6%提高到31.8%。

圖5 井網密度與干擾情況關系

圖6 干擾情況下井網密度與單井累計產氣量

3.3 壓降速率

對蘇L區(qū)塊2006年投產的28口直井跟蹤分析，在生產后期平均年壓降速率Ⅰ類井為0.26 MPa，Ⅱ類井為0.41 MPa，Ⅲ類井為0.44 MPa。綜合分析得出28口井生產后期平均年壓降為0.37 MPa。通過模擬單位壓降產氣量與地層壓力的關系，氣井投產初期地層壓力下降快，單位壓降產氣量快速增大，生產2年后，地層壓力、單位壓降產氣量變化逐漸趨于穩(wěn)定。根據氣井生產動態(tài)，分別制定Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ類氣井不同生產時間段合理壓降速率范圍（見表3），預測研究區(qū)最終累計采氣量為31.25×108m3，預測最終采收率為49.7%。

表3 氣井不同生產時間合理壓降速率

4 結論

（1）研究區(qū)河道呈近南北走向，沉積微相以心灘及河道砂體為主，盒8下段有效砂體發(fā)育厚度最大，山1段儲層較盒8段更致密。盒8下段儲層天然氣可采地質儲量所占比例最大，儲量豐度高，生產過程中應優(yōu)先開發(fā)盒8段儲層。

（2）氣井生產過程中存在壓敏現象，在計算氣井產能時，應考慮壓敏效應。

（3）氣井采收率主要受生產方式、井網密度和壓降速率影響，相同地質條件下，控壓生產方式有利于延長氣井生產年限，提高單井累計產氣量。通過加密井網井距，可有效提高區(qū)塊天然氣采收率。

［1］王少飛，安文宏，等.蘇里格氣田致密氣藏特征與開發(fā)技術［J］.天然氣地球科學，2013，24（1）:138-145.

［2］楊華，付金華，等.蘇里格大型致密砂巖氣藏形成條件及勘探技術［J］.石油學報，2012，33（增1）:27-36.

［3］何自新，付金華，等.蘇里格大氣田成藏地質特征［J］.石油學報，2003，24（2）:6-12.

［4］李建奇，楊顯貴.蘇里格氣田36-11井區(qū)氣藏地質特征研究［J］.石油天然氣學報，2009，31（4）:62-65.

［5］李建奇，楊志倫，等.蘇6加密井區(qū)井網井距優(yōu)化數值模擬研究［J］.石油天然氣學報，2010，32（6）:119-121.

Study on enhanced oil recovery in Su L area of Sulige gasfield

YE Chao1，YANG Wanxiang1，CAO Yan2，HE Ruixuan1
（1.Gas Production Plant 4 of PetroChina Changqing Oilfield Company，Xi'an Shanxi 710021，China；2.College of Petroleum Engineering，Xi'an Shiyou University，Xi'an Shanxi 710065，China）

The yield and pressure of the Sulige gasfield decline rate is high,stable and difficult.The Su L encryption reservoir fine anatomy,the establishment of three-dimensional geological model,calculate complex geological reserves,basic reserves in the implementation of the wells,by changing the mode of production,optimizing well spacing,controlling well production pressure difference,to improve the gas recovery to provide ideas for the next step of the stable gasfield.

Sulige gasfield；recovery；geological modeling；well pattern density；pressure drop rate

TE377

A

1673-5285（2017）04-0072-05

10.3969/j.issn.1673-5285.2017.04.019

2017－02-12

葉超，男（1987-），工程師，從事天然氣開發(fā)工作，郵箱:yechao0602@126.com。