一种预测低渗气藏气井实际生产能力的新方法

陈江萌，文开丰，石磊，陈汝斌，陈朝兵，田国勇，马俊明

（1.西安石油大学，陕西西安710065；2.中国石油长庆油田分公司第二采气厂，陕西西安710200；3.中国石油长庆油田分公司第三采气厂，内蒙古乌审旗017300）

一种预测低渗气藏气井实际生产能力的新方法

陈江萌1，2，文开丰2，石磊2，陈汝斌3，陈朝兵2，田国勇2，马俊明2

（1.西安石油大学，陕西西安710065；2.中国石油长庆油田分公司第二采气厂，陕西西安710200；3.中国石油长庆油田分公司第三采气厂，内蒙古乌审旗017300）

在实际生产开发中，测井资料中声波和密度在识别气层，预测气层产能起着重要作用。本文以声波、密度测井资料为基础，分析其与气井生产能力相关性，找到了一种简便预测气井实际生产能力的新方法。利用该方法预测的10口气井的产能与实际产能对比，偏差在-3.38%～23.07%，结果表明该方法具有一定可行性。

气井产能；预测；密度测井；声波测井

预测气井产能在气田开发中具有重要意义。目前，产能预测方法主要有两类［1-3］，一类是油气藏工程的方法，主要利用气井测试资料，求取产能；另一类是利用测井数据，包括测井解释数据和原始数据（如孔隙度、渗透率和含气饱和度等），推算产能，然而目前这两类方法都存在一定的缺陷。首先，目前预测产能的指标常用气井的无阻流量，而低渗气藏开发实践表明，利用气井无阻流量表征气井实际的日产气量往往对应性较差。其次，利用油气藏工程方法预测气井产能，需要有测试资料后才能进行［4］分析，投入成本高；利用测井解释成果预测产能时，由于这些参数是通过测井的原始资料间接计算而来［5］，在计算过程中有很多关键参数不可避免地受各种因素的影响，从而给计算带来较大误差［6］；利用测井原始数据预测产能时，前人研究未能将预测产能与实际生产动态数据做比较［7］，对于预测结果可能出现的误差未进行分析。

本文在丰富的生产经验和前人利用声波、密度测井预测气井产能［3，7，8］研究的基础上，从一个新的角度，探讨一种利用测井资料预测低渗透储层实际生产能力的方法，同时对比气井实际生产数据，分析预测产生误差的原因及范围，为气田开发提供依据。

1　方法理论依据

声波时差测井测得的时差曲线反映了井壁附近地层的声速，由于声波在气体中传播的时间比液体中传播慢得多（甲烷：声波时差=770 μs/ft～980 μs/ft，水的声波时差=189 μs/ft），如果储集层中孔隙体积充满了气体，那么声波时差将会偏大，甚至出现“周波跳跃”现象，因此其常用来计算气层的孔隙度、确定岩性、识别气层。岩石的骨架密度与孔隙中流体的密度相差是比较大的，对于同种岩性的地层，孔隙度越大，平均密度就越小，因此密度测井也反映了储层孔隙度的大小［4］。在研究区生产实践中，声波测井和密度测井对于识别气层具有重要意义。通常，气层段两种测井响应明显（见图1），即声波相对越大，密度相对越小，气层段含气饱和度越高，由此可见，密度和声波的比值越小，含气饱和度越高。

图1　研究区典型井气层测井响应特征图

2　具体方法

2.1筛选符合条件气井

首先，气井生产层段单一，拟合经验方程和产能预测的气井具有相同生产层位；其次，气井生产层段测井综合解释结果一致，即均为气层（或含气层）。最后，气井生产层段没有明显夹层。

2.2计算气井生产层段密度（DEN）和声波时差（AC）比值的平均值

目前，研究区测井每隔0.125 m取一个声波和密度测井数据，计算气井生产层段每个测试点的测井密度值与声波时差比值，并求取该井段所有测试点比值的平均值作为后续拟合经验方程的一个参数。例如，A井气层深度为X米到（X+3）米，整个气层段共取数据25次（见表1），求25个测试点密度和声波的比值的平均值为0.011 548，该值即为后续拟合经验方程的一个参数。

表1　A井拟合参数计算表

2.3拟合经验方程

利用多口单采相同层位气井生产气层段对应的密度（DEN）和声波时差（AC）比值的平均值和气井生产初期稳定米产气量（即气井生产初期稳定日产气量和有效厚度比值）的关系拟合经验方程。

表2　同产层初期产气量统计表

2.4产能预测

利用拟合的经验方程结合气井有效厚度预测区块内其他气井生产初期日产气量。

3　实例分析

该气田位于鄂尔多斯盆地东部，储层为一套低孔、低渗-特低渗储层，主力气层山2段，测井解释孔隙度为4.8%～8.63%，平均6.44%；渗透率为0.45 mD～10.07 mD，平均3.33 mD；含气饱和度为58.49%～94.91%，平均79.39%。气井均进行压裂改造，压入总量主要分布在118 m3～274 m3，平均192 m3，破裂压力主要分布在33.8 MPa～59.5 MPa，平均50.7 MPa，返排率大于80%。

图2　平均DEN/AC（x）与初期生产米采气量（y）散点图

选取该气田单采山2段气层的10口气井的生产初期米采气量和密度、声波测井数据，首先计算每口气井生产层段密度和声波时差比值的平均值，做平均DEN/AC（x）与初期生产米采气量（y）散点图（见图2），回归得经验公式y=6E-38x-19.3，相关系数R2=0.773 1，结果表明，两者具有较强的相关性。

其次，将其他气井同层位平均（DEN/AC）带入经验方程，结合每口气井有效厚度，预测其他气井同层位的初期产气能力。

另选取工区内10口生产层位相同气井，利用上述方法拟合的经验方程，预测气井生产初期产量，并与实际生产情况对比，结果（见表2）。

由表2可以看出，该方法预测的初期产气量偏差在-3.38%～23.07%，平均绝对偏差为13.61%，表明该方法具有一定的可靠性和准确度。相比产能试井等方法，该方法预测气井产能具有更好的经济效益，并且更直观的反映气井实际生产能力。

表3　夹层对初期产量的影响

4　该方法影响因素分析

研究区储层非均质性较强［9］，气井生产层段的夹层会导致测井密度增大，声波时差降低，两者比值增大，导致后期预测偏小。选择3口单采山2生产层段具有明显夹层气井进行预测，其夹层厚度和有效厚度比值范围在0.125～0.156，预测结果对比实际生产偏差在-58.4%～-44.79%，偏差相对较大。可见，本方法预测有明显夹层气井的产能适用性较差。除此之外，研究区测井间隔为0.125 m，若是夹层小于0.125 m则在测井曲线上识5结论

别不出来，但是生产井段的小夹层对于气井产能仍存在一定影响（见表3）。

（1）在一定条件下，本文方法是预测气井初期实际生产能力的一个相对可靠的方法。

（2）夹层对该方法的产能预测有较大的影响，在应用中应尽可能的排除其影响。

［1］肖慈殉.天然气储层产能的测井评价与预测［J］.石油与天然气地质，1999，20（4）：279-282.

［2］陈元千.油气藏工程计算方法［M］.北京：石油工业出版社，1990.

［3］曾文冲.油气藏储层测井评价技术［M］.北京：石油工业出版社，1991.

［4］欧阳健.石油测井解释与储层描述［M］.北京：石油工业出版社，1994.

［5］李甲.利用测井资料预测大牛地气田气层产能［J］.天然气工业，2009，29（4）：42-44.

［6］田新.基于常规测井资料的试油产能预测评价方法［J］.中外能源，2014，19（2）：58-64.

［7］秦绪英.利用测井资料预测天然气储层产能方法研究［J］.石油地球物理勘探，2007，42（3）：318-321.

［8］汪立君，等.利用测井资料进行天然气储层产能的评价与预测［J］.地质科学情报，2004，23（3）：57-60.

［9］高云霞，童孝华.长庆气田榆林地区山23储层非均质性及流动单元划分［J］.新疆地质，2003，21（2）：199-201.

A new actual productivity forecast method for low-permeability gas reservoir

CHEN Jiangmeng1，2，WEN Kaifeng2，SHI Lei2，CHEN Rubin3，CHEN Chaobing2，TIAN Guoyong2，MA Junming2
（1.Xi'an Shiyou Uneversity，Xi'an Shanxi 710065，China；2.Gas Production Plant 2 of PetroChina Changqing Oilfield Company，Xi'an Shanxi 710200，China；3.Gas Production Plant 3 of PetroChina Changqing Oilfield Company，Wushenqi Neimenggu 017300，China）

In the practical exploitation reality，density log and sonic log play an important role in gas reservoir recognition and productivity prediction.By using density log and sonic log information together and analysing the relativity，this paper find a new method that predicts gas well productivity easily and this method is credible by predicting 10 gas wells productivity and making a comparison between the predict data and the actual data to test the results.The 10 sample's predicting result indicates that the error of predicting value range is from-3.38%～23.0%by using this method.The result indicates that this method may be feasible.

gas well；productivity prediction；density log；sonic log

10.3969/j.issn.1673-5285.2015.07.016

TE328

A

1673-5285（2015）07-0068-04

2015－06-01