稠油热采井防砂筛管冲蚀损坏影响因素的灰色关联分析

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稠油热采井防砂筛管冲蚀损坏影响因素的灰色关联分析

徐路

中国石油辽河油田分公司钻采工艺研究院（辽宁盘锦124010）

对辽河油田某区块地质及生产资料进行分析，归纳出稠油热采出砂井筛管冲蚀损坏的主要方式，并对其影响参数进行筛选。运用灰色关联分析方法，以累计出砂量作为参考数列，分别计算它们与筛管冲蚀损坏各影响参数之间的灰色关联度，从而确定影响稠油热采井筛管冲蚀损坏的主要影响因素。该方法简单、受主观因素干扰较少、精确度较高，是一种较为科学的定量评价方法，其计算结果可作为不同类型井防砂方式选择及防砂参数优化的参考。

稠油热采井；筛管冲蚀；影响因素；灰色关联法;灰色关联度

辽河油田储层主要为疏松砂岩，稠油占很大比重，出砂问题严重，防砂方式多为筛管防砂，生产方式以蒸汽吞吐热采为主。在生产过程中，经多轮次蒸汽吞吐热采后，防砂筛管冲蚀失效井日益增多，筛管挡砂精度变差，油井出砂加剧。目前对筛管冲蚀问题的研究主要集中在筛管冲蚀性能的室内试验和新型耐冲蚀筛管的研制方面[1-2]，对油井生产过程中导致筛管冲蚀损坏的影响因素研究较少。

生产过程中，稠油热采井筛管冲蚀损坏的影响因素具有多样性，量纲不一，其中有些参数只是定性描述而不能量化，采用灰色系统理论方法可以定量地分析生产过程中各因素对筛管冲蚀损坏的影响程度，从而可以根据不同井的地层参数选择适当的防砂方式或对防砂参数进行优化。

1 灰色关联分析

1.1 灰色关联分析的基本原理

灰色关联分析的原理是在一个系统内，通过序列曲线几何形状的相似程度判断两因素的联系是否紧密，曲线越接近，则相应序列变化的一致性越强，说明其关系越密切，即关联度大；反之，则关联度小。该方法对样本的规律性和数量没有要求，克服了随机过程理论和回归分析的不足，且计算量较小[3]。

1.2 灰色关联分析的步骤

灰色关联分析的方法主要是通过分析系统内的数据序列，找出系统内部各因素的关系，通过关联度确定影响目标参数的主要因素，其计算步骤如下[4-6]：

1.2.1 确定参考数据矩阵和比较数据矩阵

参考数据矩阵Y={y1,y2,…,ym}。

设U={u1,u2,…,um}为所分析油井的集合，为筛管冲蚀影响因素各参数的集合，U和V的任意组合（ui，vi）所代表的元素记做xij，m×n个xij构成比较数据矩阵记做X。

1.2.2 数据的均值化处理

由于参数的单位不同，要使其相互具有可比性，需对原始的参数数据进行处理[3-9]。常用的数据处理方法有：均值化、标准化以及初值化。这里采用均值化处理方法，具体如下：

式中：i=1,2,…,m；j=1,2,…,n。

1.2.3 求差序列

式中：i=1,2,…,m。

1.2.4 求两极最大差和最小差

1.2.5 求关联系数

式中：j=1,2,…,n；ξ为分辨系数，ξ∈(0,1)。

1.2.6 计算关联度

式中：i=1,2,…,m。

2 影响筛管冲蚀损坏参数选取与分析

2.1 筛管冲蚀损坏方式分析

对辽河油田某4个区块共计86口出砂井进行分析，所选区块原油均属稠油，其岩性以不等粒砂岩为主，夹杂砾岩和粉砂岩；储层物性均较好，孔隙度、渗透率较高。其防砂方式为同一种筛管防砂，挡砂精度相同。对其套管及筛管损坏变形、检泵次数、出砂量、出砂粒度中值、出砂粒径最大值等参数对应的井数分年进行分析，如表1所示。

由表1可以看出：

1）套管及筛管损坏变形井的数量逐年增加，大部分是套变井，筛管损坏井较少。分析原因：地层中，生产压差较大或者蒸汽吞吐井注气后放喷，压力快速释放，突然放喷产生的高速携砂流体对筛管本身的冲蚀作用也是造成筛管损坏的原因。

结论：蒸汽吞吐放喷或地层高速流体是造成筛

表1 不同年份各参数对应井数统计表

管冲蚀的一种方式，但不是主要方式。

2）随着生产时间延长，检泵次数、出砂量逐渐增大，出砂粒度中值、出砂粒径也随之变大，且最后有20口井出砂最大粒径大于筛管下入时的挡砂精度。说明一方面随着时间推移，地层出砂更加严重；另一方面，地层流体携砂对筛管挡砂单元的缝隙不断冲蚀，筛管防砂单元受到损坏，挡砂精度变差。

结论：地层流体冲蚀筛管挡砂单元缝隙，使其挡砂精度变差，最后造成出砂量加大甚至防砂失效，是地层流体冲蚀筛管损坏的主要方式。

2.2 地层、流体及生产参数与筛管冲蚀相关性分析

有研究表明[10-12]，筛管冲蚀磨损率主要与冲蚀流体的速度、流体所含固体颗粒的含量、固体颗粒的粒径和冲蚀角有关，该4类因素为筛管冲蚀影响的直接因素。对于疏松砂岩稠油油藏热采井的出砂影响因素，目前在各类文献中研究较多，主要集中在以下几个方面[13-14]：

地质及流体因素。地层岩性及压实情况、胶结物含量、胶结方式、地层砂粒度中值、粉砂细粉砂含量、孔隙度、渗透率、地层压力、原油黏度、含水饱和度等。

生产因素。开采方式、生产压差、产液量、产油量、注汽压力、注汽轮次、大修次数等。

另外，筛管的挡砂精度也是筛管防砂过程中极为重要的一个因素，它直接决定经筛管过滤单元进入井筒的地层砂的粒径。

通过对所研究区块地质资料进行分析，以上参数与筛管冲蚀相关性见表2。

2.3 参数分析及处理

1）地层岩性及压实情况。该因素是影响地层出砂非常重要的一个因素，但对于该研究区块，由于地层岩性相差不多，均以不等粒砂岩为主，夹杂砾岩和粉砂岩，压实情况均较为疏松。故数据分析时，将该区块地层岩性及压实情况忽略。

表2 地层、流体及生产参数与筛管冲蚀相关性

2）开采方式。所研究区块选井均为热采蒸汽吞吐开采方式，数据分析时可忽略。

3）胶结方式。胶结方式为非定量数据，可采用非等差式赋值方法处理，胶结状态归一化后数据见表3[15]。

表3 胶结方式归一化赋值数据

3 应用实例

3.1 灰色关联计算举例

通过以上分析，选择某一区块资料较丰富，数据相对准确的12口井作为研究对象，确定参考数列为该井组3年内累计出砂量Y，以地层砂粒度中值X1、胶质含量X2以及地层孔隙度X3为例，计算地层参数与出砂量Y的灰色关联度。

1）出砂量Y与各因素Xi统计见表4。

2）数据均值化处理。由式(1)对原始数据进行均值化处理，得到无量纲数列，见表5。

3）计算差序列。

4）计算灰色关联系数。

取ξ=0.5，由式(4)及表6得到灰色关联系数，见表7。

5）计算灰色关联度。

由式(5)及表7，得到油井出砂量Y1与xi（i=1，2，…，13）的灰色关联度，见表8。

结果表明：该4个地层及生产参数与出砂量的灰色关联度，即对出砂量的影响从大到小依次为：地层砂粒度中值＞产液量＞胶质含量＞孔隙度。

3.2 管冲蚀损坏影响因素的灰色关联

同理，分别计算胶结方式X1、粉砂细粉砂含量X2、渗透率X3、地层压力X4、原油黏度X5、含水饱和度X6、生产压差X7、产油量X8、注汽压力X9、注汽轮次X10、大修次数X11等参数与出砂量的灰色关联系数，见表9。

3.3 结果分析

综合上述计算结果可知：15个地层及生产参数与出砂量的灰色关联度从大倒小依次为：地层砂粒度中值＞产液量＞原油黏度＞胶质含量＞孔隙度＞产液量＞注汽轮次＞生产压差＞渗透率＞细粉砂含量＞胶结方式＞含水饱和度＞地层压力系数＞注汽压力＞大修次数。

表4 油井出砂量与各地层参数统计表

表5 无量纲化数列

表6 油井出砂量与各因素的差序列

表7 油井出砂量与各因素的关联系数

表8 油井出砂量与各因素的关联度（1）

表9 油井出砂量与各因素的关联度（2）

1）对出砂量影响最大的前5个参数依次是地层砂粒度中值、产液量、原油黏度、胶质含量及孔隙度，与现场经验基本一致。

2）现场经验分析细粉砂含量对于稠油热采井筛管冲蚀损坏影响较大，但细粉砂含量也是筛管堵塞的主要原因之一，其对筛管冲蚀及堵塞的影响需更加深入研究。

3）渗透率、含水饱和度是造成出砂的重要原因，由于区块处于开发中后期，区块内地层渗透率、含水饱和度相差不大，使得该参数对筛管冲蚀损坏影响不大。

4 结论

1）稠油热采井筛管冲蚀损坏影响因素复杂，是储层岩石与流体流动及筛管共同作用的结果，很难构建数学模型定量描述。

2）地层流体冲蚀筛管挡砂单元，使其挡砂精度变差，是地层流体冲蚀筛管损坏的主要方式，具体体现为筛管防砂后期出砂量加大、检泵周期缩短，最后防砂失效。

3）用灰色关联分析法定量分析稠油热采井筛管冲蚀损坏与其影响参数之间的联系，数据全部取自现场资料，克服了数据分析及模型建构过程中人为主观因素影响，该方法简单、精确度高，结果与现场实践相一致，可作为不同类型井防砂方式选择的参考或与筛管数据结合进行筛管冲蚀的定量预测。

4）在筛管冲蚀损坏的影响因素中，有些因素也可以导致筛管堵塞失效，筛管冲蚀损坏与堵塞失效的相互影响及联系值得深入研究。

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图7 磁电式漩涡流量计（NO:15125210）30天数据曲线图

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本文编辑：左学敏收稿日期：2016-11-08

The main erosion damage modes of the sand control liners in thermal recovery heavy oil wells are summed up,and the influence factors of the erosion damage of the sand control liners are analyzed based on the analysis of geological and production data of a wellblock in Liaohe Oilfield.The main influence factors of the erosion damage are determined through calculating the gray correlation degrees between cumulative sand production and the sand control liner erosion influence factors using grey correlation analysis method. This method is simple,of less interference of subjective factors and high accuracy.It is a scientific and quantitative evaluation method, and the results obtained by this method can be used as a reference for the selection of sand control modes of different types of wells and the optimization of sand control parameters.

thermalrecoveryheavyoil well;erosion ofsandcontrol liner;influencefactor;grey correlation method;gray correlation degree

路萍

2016-10-14

国家科技重大专项“渤海湾盆地辽河坳陷中深层稠油开发技术示范工程（二期）”子课题（编号：2011ZX05053）

徐路（1983-），男，硕士，工程师，主要从事油气井防砂技术研究工作。