基于多指標(biāo)的致密油藏CO2吞吐影響因素及篩選方法

何應(yīng)付 趙淑霞

(中石化石油勘探開發(fā)研究院， 北京 100083)

紅河油田長(zhǎng)8段儲(chǔ)層位于鄂爾多斯盆地天環(huán)坳陷構(gòu)造南部。主力油層長(zhǎng)812小層砂體受水下分流河道控制，屬于辮狀河三角洲前緣水下分流河道沉積。砂厚4.5～25.1 m，平均厚度15.0 m；儲(chǔ)層孔隙度介于4.4%～14.0%，平均孔隙度為10.8%；滲透率介于(0.10～0.64)×10-3μm2，平均滲透率為0.40×10-3μm2。長(zhǎng)8段儲(chǔ)層裂縫發(fā)育，以垂直縫、高角度縫為主，裂縫長(zhǎng)度集中分布在10～30 cm，裂縫寬度小于1 mm，以半充填和充填裂縫為主?？傮w上，長(zhǎng)8段儲(chǔ)層為超低滲透、裂縫性砂巖儲(chǔ)層[1-2]。目前采用水平井多級(jí)壓裂、衰竭式開采，產(chǎn)量遞減快、地層能量下降快，急需采取有效措施補(bǔ)充地層能量。

CO2吞吐最初作為稠油蒸汽吞吐的替換方式而被提出，1984年被用于輕質(zhì)油藏的開采。目前在稠油、復(fù)雜斷塊、低滲透等多類型油藏取得了成功應(yīng)用[3-6]。但是由于CO2吞吐機(jī)理較為復(fù)雜[7-8]，評(píng)價(jià)參數(shù)多樣[9]、影響因素眾多，其適用油藏的篩選方法、注采參數(shù)優(yōu)化方法等一直受到油藏工程師的廣泛關(guān)注。Mohammed-Singh根據(jù)特立尼達(dá)與多巴哥的Forest 油田16個(gè)井區(qū)CO2吞吐實(shí)施情況，分析了CO2吞吐的影響因素，給出了CO2吞吐的篩選方法[10]，但該方法并不適合致密低滲儲(chǔ)層。高慧梅等建立了致密油藏CO2吞吐潛力評(píng)價(jià)的響應(yīng)面模型[11]，但該模型僅以換油率為評(píng)價(jià)指標(biāo)，難以用于油藏篩選，且對(duì)裂縫性油藏并不適用。

本次研究以鄂爾多斯紅河油田為對(duì)象，針對(duì)儲(chǔ)層天然裂縫發(fā)育的特點(diǎn)和多級(jí)壓裂水平井開發(fā)的實(shí)際情況，采用多指標(biāo)正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法分析CO2吞吐的影響因素，并將多指標(biāo)體系與Box-Behnken試驗(yàn)設(shè)計(jì)相結(jié)合，建立了致密油藏多級(jí)壓裂水平井CO2吞吐篩選方法。

1 多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法

多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)是針對(duì)研究對(duì)象，建立一個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系，并利用一定的方法和模型，對(duì)反映該現(xiàn)象不同側(cè)面的指標(biāo)進(jìn)行綜合分析，對(duì)被評(píng)價(jià)的事物從整體上做出定量的判斷，從而揭示事物的本質(zhì)及其發(fā)展規(guī)律[12]。

CO2吞吐是一種提高采收率的方法，目前一般采用換油率和增產(chǎn)油量，或階段采出程度、采收率增幅等指標(biāo)對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià)。但是這些指標(biāo)僅反映CO2吞吐的一個(gè)方面，且各指標(biāo)間的變化趨勢(shì)可能相反。比如，對(duì)于周期增油量高的方案，其換油率可能較低；對(duì)于階段采出程度高的方案，其換油率可能不高。因此，CO2吞吐屬于多指標(biāo)問(wèn)題，不能用單一指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)CO2吞吐效果。因此，本次研究采用多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法對(duì)能否開展CO2吞吐的單井進(jìn)行篩選并開展注采參數(shù)優(yōu)化研究。為了簡(jiǎn)化問(wèn)題，采用如下公式計(jì)算綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)：

式中：Z—— 綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)；

i—— 各影響因素分別是換油率、平均周期增油量、階段采出程度、采收率增幅、含水率初值；

fi—— 第i指標(biāo)歸一化后的值；

ωi—— 第i因素的權(quán)重，本次研究采用層次分析法進(jìn)行給定，結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重分配

將各權(quán)重帶入綜合指標(biāo)計(jì)算公式，可以獲得：

Z=0.399C+0.369Qo+0.130ZR+0.073R-0.029fw

2 CO2吞吐影響因素分析

2.1 正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

由于紅河油田長(zhǎng)8儲(chǔ)層裂縫發(fā)育，因此采用雙重介質(zhì)數(shù)值模擬組分模型。模型長(zhǎng)500 m，寬 300 m，平面網(wǎng)格尺寸為10 m×5 m；縱向上共劃分 5層，針對(duì)不同厚度采用不同的網(wǎng)格尺寸；采用不均勻加密方式模擬壓裂裂縫，水力壓裂有效導(dǎo)流能力為 5 μm2·cm；組分熱力學(xué)參數(shù)由PVTi模塊擬合得到。

根據(jù)紅河油田長(zhǎng)8儲(chǔ)層的實(shí)際地質(zhì)情況確定各影響因素的變化范圍。按照13因素3水平，采用正交設(shè)計(jì)方法設(shè)計(jì)了27組試驗(yàn)。利用所建立的典型模型，模擬計(jì)算每組參數(shù)水平下的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)值。試驗(yàn)影響因素及水平見(jiàn)表2。

2.2 影響因素分析

正交試驗(yàn)結(jié)果分析見(jiàn)圖1，可見(jiàn)各參數(shù)對(duì)CO2吞吐效果影響規(guī)律不同。多因素評(píng)價(jià)指標(biāo)Z隨著原油飽和度So、天然裂縫密度ρf、油層厚度h、天然裂縫密度縱向變異系數(shù)的增大而增大；隨著原油黏度μo、穿透比v、垂向滲透率與水平滲透率的比值KvKh的增大而降低；Z與基質(zhì)滲透率K、基質(zhì)滲透率縱向變異系數(shù)、天然裂縫密度的平面非均質(zhì)性、壓裂裂縫間距L、地層壓力pi等的關(guān)系不呈單調(diào)變化。

注：pi— 原油地層壓力；pm— 最小混相壓力[13]。

利用正交設(shè)計(jì)軟件分析各影響因素對(duì)CO2吞吐綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)的影響程度，結(jié)果見(jiàn)圖2。從圖中可看出：對(duì)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)的影響程度由強(qiáng)到弱的各因素依次為原油飽和度、天然裂縫密度、原油黏度、油藏厚度、裂縫縱向非均質(zhì)性、裂縫平面非均質(zhì)性、基質(zhì)縱向非均質(zhì)性、KvKh、基質(zhì)平面非均質(zhì)性、壓裂裂縫間距、初始地層壓力、基質(zhì)滲透率、穿透比，且原油飽和度、天然裂縫密度、原油黏度和油藏厚度的極值遠(yuǎn)大于其他因素。

對(duì)比換油率和綜合指標(biāo)Z的極差(圖2、圖3)可以看出，由于使用了不同的目標(biāo)函數(shù)，各影響因素重要性排序明顯不同。比如，影響多指標(biāo)目標(biāo)函數(shù)的前6位因素為原油飽和度、天然裂縫密度、原油黏度、油藏厚度、裂縫縱向非均質(zhì)性、裂縫平面非均質(zhì)性，而影響CO2換油率的因素為原油飽和度、天然裂縫密度、原油黏度、壓裂裂縫間距、裂縫發(fā)育非均質(zhì)性、基質(zhì)縱向非均質(zhì)性。不過(guò)在建立Z函數(shù)時(shí)，換油率是最重要的目標(biāo)，其權(quán)重較大，這也使得排在前3位的影響因素是相同的。

3 CO2吞吐單井篩選方法分析

3.1 Box-Behnken實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

根據(jù)影響因素分析結(jié)果，考慮最重要的4個(gè)因素，按照4因素3水平，采用響應(yīng)面軟件Design Expert 8.0的BBD方法設(shè)計(jì)29組試驗(yàn)，利用Eclipse軟件建立典型的組分模型，模擬計(jì)算每組參數(shù)水平下的多因素指標(biāo)Z。表3為試驗(yàn)影響因素及水平。

圖1 正交試驗(yàn)結(jié)果效應(yīng)曲線圖

圖2 正交設(shè)計(jì)綜合指標(biāo)函數(shù)極差分析結(jié)果

3.2 篩選方法建立

表4和表5分別為Design Expert 8.0 給出的多指標(biāo)函數(shù)值與各影響因素相關(guān)關(guān)系擬合模型的方差分析比較和相關(guān)系數(shù)。

從表4可以看出，線性模型的F(F檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量)最大，擬合效果最好，其次為二次方模型。在表5對(duì)能夠擬合數(shù)據(jù)的各種多項(xiàng)式模型的復(fù)相關(guān)系數(shù)及均方差和偏差平方和的結(jié)果進(jìn)行了比較。三次多項(xiàng)式的標(biāo)準(zhǔn)偏差最小，但是其總的預(yù)測(cè)殘差平方和最大，所以不予選擇。線性模型的預(yù)測(cè)殘差平方和以及標(biāo)準(zhǔn)偏差大于二次方模型，其R2預(yù)測(cè)值低于二次方模型。綜合分析，二次方模型預(yù)測(cè)的殘差平方和最小，標(biāo)準(zhǔn)偏差較小，R2值較大，擬合精度較高，因此本次研究選擇二次方模型作為擬合致密油藏多級(jí)壓裂水平井CO2吞吐多指標(biāo)函數(shù)篩選的響應(yīng)面模型。

圖3 正交設(shè)計(jì)換油率極差分析結(jié)果

影響因素因素水平-101SoA0．300．400．50ρf∕(條·m-1)B0．050．250．45μo∕(mPa·s)C159h∕mD51525

根據(jù)選用的二次方模型回歸致密油藏多級(jí)壓裂水平井CO2吞吐篩選函數(shù)為:

Z=-0.386 40+1.751 10So-0.231 39ρf-

0.017 84μo-0.015 43h+4.147 46Soρf-

0.174 12Soμo+0.038 61Soh-0.020 40ρfμo+

0.027 54ρfh+2.451 89E-04μoh+

0.139 45ρfhSo2-1.415 00ρf2

因此，可根據(jù)單井地質(zhì)參數(shù)計(jì)算函數(shù)值，然后根據(jù)函數(shù)值的大小對(duì)候選井進(jìn)行排序。函數(shù)值大于平均值的井作為可實(shí)施井，按函數(shù)值大小順序?qū)嵤〤O2吞吐。

4 礦場(chǎng)應(yīng)用效果分析

統(tǒng)計(jì)紅河油田主體區(qū)域291口井，壓裂施工導(dǎo)致的縫竄井52口，不適合單井吞吐；低產(chǎn)低效井以高含水為主，物質(zhì)基礎(chǔ)差的井84口，不適合單井吞吐。對(duì)正常生產(chǎn)的155口井進(jìn)行CO2吞吐適宜性評(píng)價(jià)，結(jié)果表明紅河油田適宜CO2吞吐的井共有51口，僅占正常生產(chǎn)井的13，因此紅河油田吞吐潛力不大。

表4 多種模型方差分析比較

表5 R2綜合分析

5 結(jié) 語(yǔ)

(1) 建立了CO2吞吐多指標(biāo)綜合分析函數(shù)，該函數(shù)反映了換油率、平均周期增油量、階段采出程度、采收率增幅、含水率初值等5個(gè)指標(biāo)的綜合作用。

(2) 基于多指標(biāo)綜合分析函數(shù)，采用數(shù)值模擬技術(shù)和正交設(shè)計(jì)方法，分析認(rèn)為影響致密油藏多級(jí)壓裂水平井的主控因素為原油飽和度、天然裂縫密度、原油黏度和油藏厚度。

(3) 基于多指標(biāo)綜合分析函數(shù)，采用數(shù)值模擬技術(shù)與Box-Behnken實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)相結(jié)合，建立了致密油藏多級(jí)壓裂水平井CO2吞吐篩選排序模型，且運(yùn)用該模型對(duì)鄂爾多斯紅河油田的單井進(jìn)行了篩選。

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