陸相滑塌濁積扇儲層流動單元定量表征

路 研, 徐守余, 劉可禹, 王 亞

(1.中國石油大學(xué)(華東)地球科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,山東青島 266580;2.中國石油大學(xué)(華東)深層油氣重點實驗室,山東青島 266580)

濁積扇低滲透油藏作為非常規(guī)油氣資源的重要類型之一,逐漸成為勘探開發(fā)的熱點[1-2]。目前,已有不少學(xué)者開展了濁積扇儲層構(gòu)型研究[3-5],但流動單元研究相對較少。流動單元研究有利于深入了解儲層的非均質(zhì)性,對儲層的儲集物性、滲流能力好壞給予準確的判斷,同時就剩余油預(yù)測和提高采收率提供重要的理論支撐。國內(nèi)外學(xué)者對流動單元的研究多基于統(tǒng)計學(xué)的聚類分析[6-8],而低滲透儲層流動單元受多種地質(zhì)因素的影響,且流動性能好壞與各地質(zhì)因素間的關(guān)系復(fù)雜,傳統(tǒng)的聚類分析技術(shù)難以準確刻畫各地質(zhì)參數(shù)與流動單元之間的非線性關(guān)系。支持向量機算法在解決研究目標與多個因素相關(guān)的線性或非線性問題時,具有精度高、速度快、通用性強及理論完善等優(yōu)點[9-10]。筆者采用在非線性問題上處理能力較強的支持向量機算法進行流動單元分類識別。

1 區(qū)域地質(zhì)背景

大蘆湖油田位于東營凹陷博興洼陷西北部,正理莊-樊家繼承性鼻狀構(gòu)造帶的北端,西鄰青城凸起(圖1(a))。樊29塊位于大蘆湖油田的中部,鼻狀構(gòu)造的高部位,該區(qū)構(gòu)造活動較弱,構(gòu)造形態(tài)相對簡單,是一被斷層切割的穹隆背斜構(gòu)造。其主力含油層系沙三中亞段四砂層組,為典型的滑塌濁積扇沉積(圖1(b))。除受成巖作用的影響外,水道砂體復(fù)雜的橫向遷移和垂向疊置作用導(dǎo)致儲層非均質(zhì)性程度較高[11-12]。區(qū)塊內(nèi)部分井出現(xiàn)了注水開發(fā)效果差、含水率上升快、儲量動用不均衡等問題,嚴重影響了研究區(qū)的勘探與開發(fā)。樊29塊濁積扇油藏于1992年投入開采,經(jīng)過二十余年的注水開發(fā),目前已進入中高含水的開發(fā)中晚期,綜合含水率達81.3%,處于低速開發(fā)階段。

圖1 研究區(qū)構(gòu)造位置及沉積體系略圖(據(jù)文獻[11]修改)Fig.1 Structural location and depositional system of study area(After citation[11], modified)

2 流動單元類型及特征

2.1 流動單元類型

大蘆湖油田樊29塊濁積扇低滲透儲層受沉積環(huán)境、成巖作用等多重因素的影響,儲層孔隙結(jié)構(gòu)復(fù)雜,非均質(zhì)性強烈,不同部位滲流差異明顯,因此合理選取流動單元評價方法和表征研究區(qū)儲層特征的評價參數(shù)極為關(guān)鍵?？紫督Y(jié)構(gòu)對流體滲流特征分布具有較大的控制作用[13-15],在綜合考慮影響流動單元分布的諸多因素的基礎(chǔ)上,以孔喉半徑(R35)法為主,并結(jié)合儲層沉積特征、物性特征、流動特征及生產(chǎn)動態(tài)特征進行取芯井流動單元的分類評價。

基于巖心分析化驗資料,計算關(guān)鍵井的流動單元評價參數(shù)。其中孔隙度、滲透率及孔喉半徑(R35)等可通過巖心測試資料獲取,流動分層指標(IFZ)和油藏品指數(shù)(IRQ)的計算采用Amaefule等[16]提出的經(jīng)驗公式,其原理基于修正的Kozeny-Carman方程,并由此推導(dǎo)出IFZ和IRQ:

(1)

(2)

IFZ=IRQ/φz.

(3)

式中,φz為孔隙體積與顆粒體積的比;IRQ為油藏品質(zhì)指標。IFZ指數(shù)反映儲層的孔喉結(jié)構(gòu)特征,IFZ值相同的樣本點分屬同類流動單元,IFZ值不同的樣本點分屬不同類流動單元。但由于實際應(yīng)用中計算誤差的存在,同類流動單元的IFZ往往圍繞某一數(shù)值呈正態(tài)分布。基于巖心資料計算出IRQ和IFZ指數(shù)后,即可用于流動單元的劃分。

通過對研究區(qū)取芯井孔喉半徑(R35)累積概率曲線分析發(fā)現(xiàn),R35存在4個主要的分布區(qū)間(圖2)。此外,結(jié)合流動特征參數(shù)(IFZ、IRQ)、物性特征參數(shù)(孔隙度、滲透率)的分析表明劃分為4類流動單元比較合理(圖3)。因此以孔喉半徑(R35)分布特征為主,結(jié)合流動特征、物性特征將研究區(qū)劃分為4類流動單元,并通過與生產(chǎn)動態(tài)特征及儲層沉積特征的對比分析表明,流動單元劃分結(jié)果與初期產(chǎn)能特征及儲層沉積特征具有較高的吻合度(表1)。由此可見,從孔隙結(jié)構(gòu)、孔滲關(guān)系及初期產(chǎn)能等多方面特征綜合來看,研究區(qū)儲層可以被劃分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ 4類流動單元。各類流動單元特征參數(shù)分布見表1。

圖2 孔喉半徑法劃分流動單元Fig.2 Flow units identified by pore throat method

圖3 大蘆湖油田樊29塊取芯井流動單元分類結(jié)果Fig.3 Flow unit identification of cored wells in Fan 29 Block, Daluhu Oilfield

2.2 流動單元特征

Ⅰ類流動單元主要發(fā)育在濁積水道主水道微相和朵葉體微相,巖性以含礫砂巖、中細砂巖為主。儲層滲流能力最好,滲透率大于20.1×10-3μm2,平均滲透率為24.33×10-3μm2;孔喉半徑(R35)大于3.55 μm,平均值為4.13 μm,IFZ為0.335～0.503,平均值為0.387;油藏開采初期產(chǎn)油、累積產(chǎn)油相對較高,注水開發(fā)見效快,水驅(qū)效果好,常首先發(fā)育水淹且為中高水淹,現(xiàn)今綜合含水率超過90%。

Ⅱ類流動單元主要發(fā)育在濁積水道微相和朵葉體微相,巖性以細砂巖、粉砂巖為主。滲流能力僅次于Ⅰ類流動單元,滲透率分布于(11.2～20.2)×10-3μm2,平均滲透率為16.83×10-3μm2;孔喉半徑(R35)分布于2.70～3.55 μm,平均值為3.17 μm;IFZ分布于0.145～0.340,平均值為0.279;油藏開采初期產(chǎn)油、累積產(chǎn)油相對較高,注水開發(fā)效果好,僅次于Ⅰ類流動單元。

Ⅲ類流動單元分布廣泛,在濁積水道、水道側(cè)緣及中扇側(cè)緣微相均有發(fā)育,巖性以粉砂巖和細粉砂巖為主,沉積物粒度較Ⅰ類、Ⅱ類流動單元明顯偏細。Ⅲ類流動單元滲流能力一般,滲透率分布于(4.5～11.2)×10-3μm2,平均滲透率為9.36×10-3μm2;孔喉半徑(R35)分布于1.20～2.70 μm,平均值為1.94 μm;IFZ分布于0.065～0.240,平均值為0.145;油藏開采初期開發(fā)效果差,日產(chǎn)油、累積產(chǎn)油相對較低。

Ⅳ類流動單元主要發(fā)育在中扇側(cè)緣及扇緣微相,巖性以粉細砂巖、泥質(zhì)粉砂巖為主。滲流能力最差,滲透率小于4.5×10-3μm2,平均滲透率為3.32×10-3μm2;孔喉半徑(R35)小于1.20 μm,平均值為0.81 μm;IFZ分布于0.035～0.110;油藏開采初期開發(fā)效果最差,動用程度最低(表1)。

表1 大蘆湖油田樊29塊流動單元特征參數(shù)

注:1.所列數(shù)據(jù)均為研究區(qū)沙三中亞段四砂層組儲層各砂體數(shù)據(jù)的平均值;2.生產(chǎn)動態(tài)參數(shù)為開采時間、油層厚度相近的油井初期產(chǎn)能、含水資料。

3 基于SVM的流動單元定量評價

3.1 流動單元定量評價參數(shù)

由于濁積扇儲層特征及成因機制復(fù)雜,儲層流動單元分布受儲集因素、孔隙結(jié)構(gòu)因素、沉積因素及非均質(zhì)因素等多重因素的影響,任何單一參數(shù)都無法準確表征流動單元的全部特征。共選取13個反映濁積扇儲層滲流特征的流動單元評價參數(shù)(由于研究區(qū)動態(tài)參數(shù)較少,因此定量評價時不再選用動態(tài)參數(shù)),以期更加全面地反映儲層特征,合理準確地進行流動單元分類評價。各參數(shù)的選取依據(jù)及其對儲層流動單元滲流能力的影響如下所述:

(1)儲集特征參數(shù)?？紫抖?φ)、滲透率(k)及含油飽和度(So)是反映儲層儲集能力的重要特征參數(shù)?？紫抖?、滲透率,是反映儲層宏觀物性特征的參數(shù),與儲層質(zhì)量具有明顯的正相關(guān)性。含油飽和度,反映儲層流體特征,含油飽和度越大儲層質(zhì)量越好。儲集物性是影響低滲儲層流動單元分布的重要因素,因此選取孔隙度、滲透率及含油飽和度作為評價參數(shù)。

(2)孔隙結(jié)構(gòu)特征參數(shù)?？缀戆霃?R35)、流動帶指標(IFZ)及油藏品質(zhì)指數(shù)(IRQ)反映儲層的微觀孔隙結(jié)構(gòu)特征和流動特征,與儲層滲流能力呈正相關(guān)性,因此選取微觀孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)作為流動單元評價的地質(zhì)參數(shù)。

(3)沉積特征參數(shù)。沉積微相、砂巖厚度(H)及泥質(zhì)含量(Vsh)是反映儲層沉積特征的主要評價參數(shù)。沉積微相,不同類型的沉積微相發(fā)育的流動單元類型存在明顯差異。依據(jù)各沉積微相儲集性能的差異,對不同類型的沉積微相進行賦值,其中水道主體、朵葉體賦值為1,水道側(cè)緣賦值為0.67,水道間、中扇側(cè)緣、扇緣賦值為0.33,湖泥賦值為0。砂巖厚度,與儲層質(zhì)量具有明顯的正相關(guān)性,厚度越大儲層質(zhì)量越好。泥質(zhì)含量主要反映儲層巖性特征,泥質(zhì)含量越高,儲層滲流能力越差。

(4)非均質(zhì)特征參數(shù)。滲透率突進系數(shù)(Tk)和級差(Jk),是反映儲層非均質(zhì)性的重要參數(shù),滲透率突進系數(shù)和級差越大,非均質(zhì)性越強,儲層滲流能力越差。反之,滲流能力越強,流動單元屬性越好。隔夾層厚度(Dh)和隔夾層密度(Dk),研究區(qū)隔夾層分布廣泛,橫向厚度變化較大,是影響儲層流動單元分布的重要因素。

3.2 支持向量機算法原理

基于SVM算法在小樣本、高維度及非線性的模式識別問題方面的理論優(yōu)勢,采用SVM算法實現(xiàn)利用影響儲層滲流特征的13個儲層特征參數(shù)完成對樊29塊沙三中亞段四砂層組儲層流動單元的定量評價。利用SVM算法劃分流動單元基本流程如圖4所示。

(1)已知樣本集合的確定及數(shù)據(jù)預(yù)處理。假設(shè)一個包含有n組流動單元樣本數(shù)據(jù)的樣本集,每組樣本中有m+1個儲層參數(shù)(即x1i,x2i,…,xmi,yi,i=1,2,…,n)。其中,n>m-1,而實際應(yīng)用時n往往遠大于m-1。故可以將包含有前m個儲層參數(shù)的n個樣本定義為n個向量,即

xi=(x1i,x2i,x3i,…,xmi),i=1,2,…,n.

(4)

圖4 利用支持向量機算法劃分流動單元流程Fig.4 Flow chart of flow unit identification base on SVM

(2)模型構(gòu)建及參數(shù)尋優(yōu)(訓(xùn)練集樣本的訓(xùn)練過程)。本文中采用C-SVM分類技術(shù),通過增加懲罰參數(shù)C來控制錯分樣本的數(shù)量。最終得到的分類函數(shù)(即分類模型)是一個關(guān)于向量x的非線性表達式,

(5)

αi、C、g均可由下式求得:

(6)

這是二次型尋優(yōu)問題,存在最優(yōu)解。

建立支持向量機預(yù)測模型的基本步驟:首先,利用n組學(xué)習(xí)樣本對模型進行訓(xùn)練,以求取分類函數(shù)(訓(xùn)練過程),即公式(5);其次,將n組學(xué)習(xí)樣本代入公式(5),求得每組學(xué)習(xí)樣本所對應(yīng)的預(yù)測值y1,y2,…,yn,根據(jù)預(yù)測結(jié)果檢驗算法的擬合精度。

(3)模型預(yù)測與檢驗(測試集樣本的檢驗過程)。利用下式所示的N組測試樣本對建立的預(yù)測模型進行檢驗:

xi=(x1i,x2i,…,xmi),i=n+1,n+2,…,n+N.

(7)

將N組測試樣本代入式(5),計算出每組測試樣本所對應(yīng)的預(yù)測值yn+1,yn+2,…,yn+N,并根據(jù)預(yù)測結(jié)果計算模型的分類準確率。若分類準確率較高,則可將建立的流動單元預(yù)測模型應(yīng)用于非取芯井流動單元定量評價。

3.3 算法應(yīng)用

3.3.1 原始樣本提取

以樊29塊10口關(guān)鍵井的122個樣本數(shù)據(jù)作為支持向量機模型的樣本數(shù)據(jù)集,樣本集分為訓(xùn)練集(70組樣本數(shù)據(jù))和測試集(52組樣本數(shù)據(jù)),樣本數(shù)據(jù)示例如表2所示。每個樣本包括13個輸入變量(x1,x2,…,x13)及1個輸出變量(y)。其中輸入變量涵蓋了流動單元樣本的所有特征(分別對應(yīng)選取的13個流動單元評價參數(shù));輸出變量y為流動單元的類別標簽,以y={Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ}表示,其中Ⅰ類代表流動單元滲流能力最好,Ⅱ類代表流動單元滲流能力次之,Ⅲ類代表流動單元滲流能力一般,Ⅳ類代表流動單元滲流能力最差。

3.3.2 預(yù)測結(jié)果與分析

通過70組學(xué)習(xí)樣本的訓(xùn)練過程建立流動單元預(yù)測模型,即求出流動單元類別(y)與流動單元評價參數(shù)(x1,x2,…,x13)之間的關(guān)系式。訓(xùn)練結(jié)果表明,當C=16 777 216,g=0.002時,模型達到最優(yōu),此時的交叉檢驗精度為88.57%,具有較高的擬合度。計算公式為

y=SVM(x1,x2,x3,…,x13).

(8)

式中,SVM為非線性函數(shù)。該函數(shù)可以用式(3)的形式具體給出,因此稱為“顯式”表達式,但由于樣本維度較高,求得的公式太長而不必具體寫出[9-10]。

利用52組測試樣本對已建立的流動單元預(yù)測模型進行檢驗。結(jié)果表明,52組測試樣本僅出現(xiàn)5個錯判,正判率為90.38%。錯判的5個樣本均為鄰類流動單元之間的錯判。其中1個Ⅲ類流動單元錯判為Ⅱ類,1個Ⅱ類流動單元錯判為Ⅰ類,3個Ⅲ類流動單元錯判為Ⅳ類(圖5)。推斷誤差出現(xiàn)的原因是由于學(xué)習(xí)樣本不足(用70組學(xué)習(xí)樣本對52組測試樣本進行預(yù)測,學(xué)習(xí)樣本數(shù)目略顯不足),但9.62%的錯判率已經(jīng)滿足地質(zhì)上的要求。

表2 支持向量樣本輸入變量

圖5 SVM模型預(yù)測結(jié)果分析Fig.5 Analysis of SVM prediction result

4 合理性驗證

4.1 流動單元與初始產(chǎn)能的相關(guān)性

隨著開發(fā)階段的深入,儲層內(nèi)壓力會發(fā)生明顯變化,進而影響產(chǎn)能的分布，因此油井初期的產(chǎn)能最能科學(xué)地反映儲層真實的滲流特征差異[17]。不同類型流動單元的初始產(chǎn)能存在明顯差異。同一類型流動單元,由于油層厚度、投產(chǎn)層位、投產(chǎn)時間的不同,初期產(chǎn)能也存在明顯差異,總體呈現(xiàn)出投產(chǎn)時間越早,油層厚度越大,初始產(chǎn)能越高的趨勢。為了保證對比結(jié)果的科學(xué)性,選取只投產(chǎn)一種流動單元,且投產(chǎn)時間、油層厚度相近的油井,分析不同類型流動單元初期產(chǎn)能的分布特征。研究發(fā)現(xiàn),流動單元類型與油井初期產(chǎn)能分布存在明顯的相關(guān)性。Ⅰ、Ⅱ類流動單元對應(yīng)的初期產(chǎn)能較高,油層平均每米日產(chǎn)油、日產(chǎn)液相對較高;Ⅲ類流動單元對應(yīng)的初期產(chǎn)能次之,油層平均每米日產(chǎn)油、日產(chǎn)液相對較低;Ⅳ類流動單元初期產(chǎn)能較差,動用程度較低(圖6)。

4.2 流動單元與吸水強度的相關(guān)性

通過對研究區(qū)吸水剖面統(tǒng)計結(jié)果分析表明:流動單元與吸水強度具有明顯的相關(guān)性,不同類型流動單元吸水能力存在明顯差異,同類流動單元吸水強度相似。其中 Ⅰ 類儲層流動單元吸水能力最強,如F10-1井吸水強度為17.8 m3/(d·m),注水效果最好;Ⅱ類儲層流動單元,如F5-13井、F7-13井、F11-13井也表現(xiàn)出較強的吸水能力,注水效果較好;Ⅲ、Ⅳ類儲層流動單元,如F5-9井、F7-9井、F11-15井,吸水能力較弱,注水效果較差(圖7)。

圖6 大蘆湖油田樊29塊不同類型流動單元油井初期產(chǎn)能特征Fig.6 Characteristics of initial production of different types of flow units in Fan 29 Block, Daluhu Oilfield

圖7 大蘆湖油田樊29塊吸水剖面與流動單元類型的關(guān)系Fig.7 Relationship between water flood profile and flow units in Fan 29 Block, Daluhu Oilfield

由于不同層段砂體吸水強度存在差異性,注入水在各層的見效快慢不同。高滲透層與低滲透層存在滲流阻力差,注入水往往沿著高滲透層突進,導(dǎo)致層間矛盾突出日益嚴重,甚至可能出現(xiàn)注入水由低滲透層倒灌至高滲透層的現(xiàn)象。因此在注水開發(fā)時為避免同一口井不同類型流動單元吸水能力存在的差異性,造成水驅(qū)效果的差異性,應(yīng)盡量避免同時射開不同類型的流動單元砂體,降低層間干擾,提高水驅(qū)效果。

4.3 流動單元與水淹程度的相關(guān)性

流動單元的平面展布特征對注入水的流動速度和流動方向具有較大的影響,表現(xiàn)在平面上不同類型的流動單元注水見效快慢和水淹特征存在明顯區(qū)別[17]。以大蘆湖油田樊29塊四砂層組的主力含油層系43小層為例,分析儲層流動單元與初期水淹程度的相關(guān)性(圖8)。

圖8 大蘆湖油田樊29塊43小層初期含水率、夾層厚度及流動單元疊合圖Fig.8 Congruent map of initial water cut, barriers thickness and flow units of 43 layer in Fan 29 Block, Daluhu Oilfield

研究發(fā)現(xiàn),儲層滲流能力與水淹程度存在明顯的相關(guān)性,滲流能力較好的流動單元,初期含水率上升快,油層易發(fā)生水淹;滲透能力較差的流動單元水淹見效慢,初期含水率較低。此外,滲流屏障的發(fā)育也會影響注入水的滲流方向和滲流速度。研究區(qū)構(gòu)造活動較弱,斷層發(fā)育較少,僅局部發(fā)育少量鈣質(zhì)滲流屏障,因此主要分析泥質(zhì)滲流屏障對水淹程度的影響。平面上,受滲流屏障遮擋作用的影響可能出現(xiàn)滲流能力較強的Ⅰ、Ⅱ類流動單元水淹程度一般,如F6-12井、F8-8井、F14-17井及F5-13井儲層滲流能力較強,但由于夾層厚度較大,滲流屏障較為發(fā)育,導(dǎo)致儲層的初期水淹程度較低。雖然儲層受滲流屏障等因素的影響,儲層注水受效存在差異性,但平面上流動單元與水淹程度整體還是體現(xiàn)趨勢對應(yīng)關(guān)系。平面上,不同類型流動單元的水淹特征存在明顯差異,中、高水淹區(qū)域主要分布于 Ⅰ、Ⅱ 類流動單元中,低水淹區(qū)域主要分布于Ⅲ、Ⅳ類流動單元中。

綜上,流動單元劃分結(jié)果與區(qū)塊的產(chǎn)能特征、儲層吸水狀況及水淹特征具有很好的匹配性,進而驗證了流動單元劃分的合理性,因此采用支持向量機算法建立的流動單元預(yù)測模型能較好地反映樊29塊濁積扇儲層的巖石物理特征,支持向量機算法為流動單元研究提供一種新的手段,具有較顯著的分類效果,用該算法研究流動單元具有廣闊的前景。

5 基于流動單元的剩余油分布規(guī)律

從生產(chǎn)動態(tài)資料入手,利用地質(zhì)動態(tài)分析法并結(jié)合物質(zhì)平衡原理,從地質(zhì)與生產(chǎn)動態(tài)資料相結(jié)合的角度開展剩余油研究。首先,依據(jù)地質(zhì)資料,采用容積法計算全區(qū)的單井單層地質(zhì)儲量;其次,利用生產(chǎn)動態(tài)資料求取各單井的產(chǎn)油量;最后,依據(jù)物質(zhì)平衡原理,通過原始地質(zhì)儲量與產(chǎn)油量的差值得到剩余儲量,進而求取各單層的剩余油飽和度。以主力含油層系43小層為例,分析流動單元控制下的剩余油分布模式(圖9,表3)。

不同類型流動單元內(nèi)剩余油可動用儲量及采出程度不同[18]。其中Ⅰ類流動單元的儲集物性、滲流能力最好,注水開發(fā)見效快,開采程度較高,采出程度為36.98%,但由于原始含油飽和度較高,仍有一定的剩余油富集,剩余地質(zhì)儲量占總剩余儲量的11.00%。Ⅱ類流動單元的滲流能力較好,僅次于Ⅰ類流動單元,注水開發(fā)效果好,采出程度為25.65%,平均剩余油飽和度為35.27%,剩余地質(zhì)儲量占總剩余儲量的28.78%,具有一定的挖潛空間,仍是今后開發(fā)的潛力區(qū)。Ⅲ類流動單元的儲集物性、滲流能力較差,注水開發(fā)效果差,采出程度為21.16%,但該類流動單元分布范圍較廣,剩余地質(zhì)儲量高,占總剩余地質(zhì)儲量的50%以上,平均剩余油飽和度為32.56%,因此是下一步挖潛的主要目標區(qū)。Ⅳ類流動單元的儲集物性、滲流能力最差,注水開發(fā)效果差,水驅(qū)難以推進,油藏開采程度小于20%。但Ⅳ類流動單元內(nèi)的原始含油飽和度較低,剩余油地質(zhì)儲量小,開采難度大,因此開采價值小,不作為下一步挖潛的目標區(qū)(表3)。此外,Ⅰ類和Ⅱ類、Ⅱ類和Ⅲ類、Ⅲ類和Ⅳ類流動單元的邊緣結(jié)合部位仍具有較高的剩余地質(zhì)儲量(圖9)。

圖9 大蘆湖油田樊29塊43小層剩余油與流動單元疊合圖Fig.9 Congruent map of remaining oil and flow units of 43 layer in Fan 29 Block of Daluhu Oilfield

表3 43小層不同類型流動單元儲量統(tǒng)計Table 3 Statistics of reserves in different types of flow units of 43 layer

綜上,總結(jié)出樊29塊濁積扇油藏現(xiàn)今的剩余油潛力分布。Ⅰ類流動單元注水開發(fā)效果好,開采程度較高,剩余油飽和度相對較低,剩余地質(zhì)儲量小,不再作為下一步挖潛的主要目標區(qū)。剩余油主要集中于Ⅱ、Ⅲ類流動單元中,剩余地質(zhì)儲量高,是下一步調(diào)整挖潛的主要目標區(qū)。Ⅳ類流動單元內(nèi)的原始含油飽和度較低,剩余油地質(zhì)儲量小,開采難度大,開采價值小,不作為下一步挖潛的目標區(qū)。此外,不同類型流動單元的邊緣結(jié)合部位仍具有較高的剩余地質(zhì)儲量(圖9、表3)。

6 結(jié) 論

(1)將取芯井儲層劃分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ 4類流動單元。其中Ⅰ、Ⅱ類流動單元儲集物性和滲流能力最好,初期產(chǎn)能較高;Ⅲ類流動單元的儲集物性和滲流能力次之,初期產(chǎn)能一般。Ⅳ類流動單元滲流能力最差,初期產(chǎn)能較差,動用程度較低。

(2)支持向量機預(yù)測模型具有較高的預(yù)測精度,正判率達90.38%。利用生產(chǎn)動態(tài)資料驗證了流動單元劃分結(jié)果的合理性。基于SVM的流動單元預(yù)測模型具有顯著的分類效果,利用該算法開展流動單元研究具有廣闊的前景。

(3)Ⅰ類流動單元注水開發(fā)見效快,開采程度最高,剩余地質(zhì)儲量小,不再作為下一步挖潛的重點。當前剩余油主要集中于Ⅱ、Ⅲ類流動單元中,剩余地質(zhì)儲量高,是下一步調(diào)整挖潛的主要目標區(qū)。此外,不同類型流動單元的邊緣結(jié)合部位仍具有較高的剩余地質(zhì)儲量。