基于灰色关联分析法的深层油气层出砂分析

胡 南,夏宏泉,李 奇,袁世俊

(1.西南石油大学石油工程测井实验室,四川成都610500;2.塔里木油田勘探开发研究院,新疆库尔勒841000)

基于灰色关联分析法的深层油气层出砂分析

胡 南1,夏宏泉1,李 奇1,袁世俊2

(1.西南石油大学石油工程测井实验室,四川成都610500;2.塔里木油田勘探开发研究院,新疆库尔勒841000)

油气田开发过程中,很多油田建立的出砂预测模型都是针对中浅层,且以单一参数为标准,容易导致出砂预测结果与实际不符。以塔里木油田库车地区多口井产层为研究对象,首先分析产层出砂机理,然后选取多种出砂评价参数建立出砂预测样本模式,采用灰色关联分析方法预测出砂程度;并对斯伦贝尔比、出砂指数和临界生产压差等评价参数进行标准化处理,消除不同产层埋深的影响,形成了1套适用于浅层、中深层及深层的出砂分析标准。并利用VB语言编写灰色关联分析程序,实现了产层出砂程度的快速预测,为塔里木油田深层油气层的出砂分析找到了有效的途径。

测井应用;深层油气层;测井资料;出砂预测;灰色关联分析法

0 引 言

目前,关于油气井出砂的预测基本上都是单参数,例如采用出砂指数或斯伦贝尔比等经验参数,且主要针对中浅层油气层进行的。这些参数仅考虑了地层弹性模量,未考虑井眼、孔隙流体和完井方式等因素对油气层出砂造成的影响,不能准确预测产层(尤其是深层油气层)是否出砂。为此,本文采用灰色关联分析法,基于已有的测井资料和生产测试资料,重点提取了斯伦贝尔比、出砂指数和临界生产压差等参数,建立产层出砂模式。并利用VB语言编写灰色关联分析程序,实现了产层出砂程度的快速预测,为塔里木油田深层油气层的出砂分析找到了一条有效的途径。

1 出砂机理

1.1 从岩石力学角度分析

岩石力学中产层出砂机理主要分为剪切破坏和拉伸破坏2种。

剪切破坏:井眼以及射孔后炮孔周围的岩石所受的应力超过了岩石本身的强度,使地层产生剪切破坏,从而产生了破裂面。破裂面降低了岩石的承载能力,使岩石进一步破碎和向外扩张。由于产液流动的拖曳力,将破裂面上的砂子携带出来。剪切破坏将造成大量突发性出砂,严重时将会砂埋井眼,造成油气井报废,其严重程度与生产压差的高低密切相关。

拉伸破坏:产层流体的流动使作用于炮孔周围的地层颗粒上的水动力拖曳力过大,炮孔壁岩石所受径向应力超过其本身的抗拉强度,部分颗粒脱离母体而导致出砂。无论是单向拉伸还是处于复杂应力状态,只要岩石所受的最小有效主应力达到其抗拉强度,岩石即发生拉伸破坏。拉伸破坏一般发生在穿透塑性地层的孔眼末端口和射孔井壁上,其严重程度与开采流速及液体粘度的高低有关,并且具有自稳定效应。

1.2 从岩石强度参数及生产工程参数分析

油气井的出砂现象也可从岩石强度参数和生产工程参数上体现出来。常见的岩石强度参数有斯伦贝尔比和出砂指数,可通过测井资料计算得出。这些参数用来表征地层岩石强度,是产层出砂的内因。其值越小,表明地层岩石强度越小,产层岩石越容易受到破坏而出砂。

生产工程参数主要包括生产压差和临界生产压差。当生产压差过大、甚至超过产层临界生产压差时,产层流体拖曳力超过了地层岩石抗剪切强度,导致地层发生剪切破坏,致使产层出砂,这是产层出砂的外因。

2 出砂评价参数计算

2.1 地层孔隙度

孔隙度是反映地层致密程度的1个参数,利用测井和岩心室内试验可求得地层孔隙度在井段纵向上的分布。实践证明,当孔隙度大于30%时,地层胶结程度差,出砂严重;当孔隙度在20%～30%之间时,地层出砂减缓;当孔隙度小于20%时,则地层出砂轻微。

2.2 声波时差

声波时差也是反映地层致密程度的弹性参数。在单一岩性地层中,声波时差大表示地层疏松,孔隙发育程度高;声波时差小表示地层致密,孔隙发育程度低。国外公司常采用声波时差最低临界值来进行出砂预测,若超过了这一临界值,则生产过程中就会出砂,应采取防砂措施。一般情况下,当 A C>295 μs/m时就应采取防砂措施。

2.3 出砂指数

出砂指数又称垮塌指数,是表示砂岩强度和稳定性的参数。其定义为

式中,D EN为地层密度测井值,g/cm3;A C为地层纵波时差测井值,μs/ft＊＊非法定计量单位,1 ft=12 in=0.304 8 m,下同;B K为出砂指数,GPa。

B K范围一般在1～100 GPa之间。B K越大,岩石强度越大,稳定性越好,油气层不易出砂。通常情况下,当B K>20 GPa时,正常生产方式下采油不出砂;当15 GPa

2.4 斯伦贝尔比

斯伦贝尔比描述地层强度和稳定性,其定义为

式中,Kb为岩石体积弹性模量,MPa;G为岩石切变弹性模量,MPa。

经验表明,S R越大,地层稳定性越好,越不容易出砂。当S R>3.95×108MPa2时,正常生产方式下油气层不出砂;当S R<3.95×108MPa2时,油气层出砂。

3 出砂灰色关联预测模型建立

灰色关联分析法可用来判别产层出砂程度。把有产层射孔的井段看成一个包含已知因素(孔隙度、声波时差、出砂指数、斯伦贝尔比、临界生产压差等参数)和未知因素(出砂程度)的灰色过程。通过统计数据确定出每一个参数的评价标准,建立多参数的出砂样本模式,然后通过计算待预测样品与样本模式中已知属性的样品之间的灰色关联度来进行样品的类别或属性选择,即出砂预测。

3.1 灰色关联分析算法

3.1.1 数据标准化

由于各类出砂评价参数的物理意义和量纲不同,因此需对原始数据进行预处理,使之产生无量纲和归一化的数据列。数据预处理采用极差标准化方法

式中,X′0(j)、X′i(j)分别为评价数列和被比较数列;X0(j)、Xi(j)分别为标准化后评价数列和被比较数列;i=1,2,3,…,n(n个已知的出砂子模式);j =1,2,3,…,m(m个变量)。

3.1.2 计算灰色多元加权系数

采用层点标准指数绝对值的极值加权组合放大技术,求灰色多元加权系数 Pi(j)

式中,Δi(j)=X0(j)-Xi(j);Pi(j)为数据 X0与 Xi在第 j个参数的灰色多元加权系数;Δi(j)为数据X0与 Xi在第j个参数的标准指标绝对差;A为灰色分辨系数(常取为0.5);Y(j)为第 j个参数的权值;min minΔi(j)、max maxΔi(j)分别为标准指标两极最小差和最大差。

3.1.3 计算预测模式与标准模式的灰色关联度

采用综合归一化技术,将各灰色多元加权系数集中为1个值,由此形成1个灰色加权归一系数的行矩阵(1行m列)

3.1.4 未知井段出砂程度

采用最大隶属原则 Pmax=max{Cgi},选择灰色多元加权归一向量中的最大值,与该最大值所对应的标准模式样品类别属性(即实际出砂情况)就可作为待判井段的分类结果,即出砂预测结果。同时可根据行矩阵的数值大小确定判别分类的可信度和准确性。

3.2 建立出砂样本模式

建立出砂统计样本模式就是建立关键井实际出砂情况与各出砂评价参数的对应关系。通过对库车地区13个产层的实际生产情况进行统计,建立出砂样本模式见表1。

表1 库车地区产层出砂样本模式

4 出砂预测结果分析及评价指标标准的建立

4.1 产层出砂预测结果分析

从表1中可以看出,在不同深层油气层中,φ和A C这2个参数无明显的区别,对产层出砂预测已经失效,故只选用S R、B K和DD P这3个参数计算灰色关联度,并根据最大灰色关联度选择与该层相似的已知层,通过已知层的出砂情况判断该预测层是否出砂(见表2)。

图1为DB202井(5 700～5 860 m井段)地层出砂测井精细解释成果图。出砂指数为41.3 GPa,斯伦贝尔比为2.9×108MPa2,用出砂指数、斯伦贝尔比判断不出砂;临界生产压差为21.31 MPa,实际生产时12 mm油嘴防喷、压差为9.36 MPa,出砂65.67 g,分析认为属射孔带出的砂,而利用灰色关联程序预测5 711～5 845 m井段地层不出砂。

4.2 工区出砂评价指标标准的建立

由表2可以看出,经验法预测出砂的评价标准主要适用于浅层出砂判别,不适用于塔里木盆地中深层尤其是深部高压气层的出砂判别。为了消除产层埋深对出砂评价参数的影响,经大量统计分析对比与验证,提出生产井眼地层稳定性评价指标(见表3)。

表2 库车地区部分新井出砂预测结果

图1 DB202井(5 700～5 860 m)地层出砂分析测井解释成果图

表3 库车地区新评价指标出砂预测结果

其中,B K为出砂指数,×103MPa;S R为斯伦贝尔比,×108MPa2;Δpc为临界生产压差,MPa;D EP为深度,m。

5 结论与建议

(1)经验法预测出砂是目前国内外采用最多、预测结果较为准确的方法,但存在区域应用局限性;通过实验得出的出砂结果较为直观,但受条件限制较多,实际应用较少。

(2)采用灰色关联分析法则综合考虑了地层的岩石强度参数(如出砂指数、斯伦贝尔比等)和油气井生产时的工程参数(如生产压差),而且不受区域条件限制。工区多口井的出砂预测结果说明,基于灰色关联分析理论编制的VB出砂预测程序,能够快速有效预测深层油气层是否出砂,值得推广应用。

(3)为塔里木油田库车地区的第三系-白垩系砂岩储层建立了新的出砂评价标准,消除了储层埋深的影响,对中浅层、深层适用性强,并且简单实用。

(4)为了能够更准确预测地层是否出砂,在应用灰色关联分析法进行出砂预测时,应结合储层物性特征和所获取的资料数量来选取适当的评价参数计算灰色关联度,从而可以准确地预测产层出砂。

[1] 夏宏泉.井筒酸化压裂高度预测与出砂指数分析[R].西南石油大学科研阶段报告,2009,6.

[2] 刘思峰,党耀国,方志耕,等.灰色系统理论及其应用[M].北京:科学出版社,2004:50-95.

[3] 朱德武.出砂预测技术进展[J].钻井工艺,1998(6):23 -26.

[4] 周林然.油井出砂预测模型研究[D].成都:成都理工大学,2006,6.

[5] 王治中,邓金根.弱固结砂岩油藏出砂量预测模型[J].石油钻采工艺,2006,28(2):58-61.

Sanding Analysis of Deeper Hydrocarbon Reservoir Based on Gray Correlative Analysis Method

HU Nan1,XIA Hongquan1,LI Qi1,YUAN Shijun2
(1.Sichuan Key Lab of Petroleum Engineering&Well Logging,Southwest Petroleum University,Chengdu,Sichuan 610500,China; 2.Development Department,Tarim Oilfield Company,Korla,Xinjiang 841000,China)

In the process of oil and gas field development,reservoir sanding model is established based on the middle-shallow layer,and single parameter is referred.So,the forecasted result does not accord with the actual sanding.By taking some wells in Kuche area,Tarim oilfield,as the research object,analyzed is the sanding mechanism of productive layers,and then established is the prediction model according to some selected sanding evaluation parameters,and predicted is the degree of sanding by gray correlative analysis method.Standardization parameters evaluation, such asS R,B K,andDD P,is made,which removes the affect of reservoir depth.Set up is a set of sanding analysis standards for the shallow,middle and deeper layers.Compiled is the program of gray correlative analysis with VB,and implemented is quick prediction for the sanding level of the layers.It is an effect method to analyse sanding in Tarim oilfield.

log application,deep reservoir,log data,sanding prediction,gray correlative analysis method

P631.84

A

2010-02-01 本文编辑 余 迎)

1004-1338(2010)04-0377-05

国家重大专项随钻地层压力测量装置研制,项目编号2008ZX5026-001-09

胡 南,硕士研究生,主要从事测井资料解释及砂泥岩地层出砂分析。