一种新型油井生产时率评价方法

尚凡杰 杨宝泉 杨 莉 张 昕 苑志旺 顾文欢

(中海油研究总院， 北京 100028)

油井生产时率是反映采油井在时间上的利用程度的技术经济指标，又称为采油时率、开井时率。目前国内通用的生产时率的定义是：一口井在某段时间(月或年)内实际生产的日数(或小时数)和该段时间的日历数(或小时数)的比值。生产时率与油田各类生产事件引起的停产有关。对生产时率的准确把控是油田精细化管理的需要，也是进行产量预测和制订油田作业计划的重要依据。

然而，目前通用的油井生产时率的概念存在一定的局限性，它只反映了油井在时间上的利用水平。但事实上，生产事件对油井的影响与开井时间并无必然联系。比如，油井受某些生产事件的影响采取限产措施，但并没有关井，只是将油嘴或者泵频调小，该情形下油井产量受到了事件的影响，但在传统的时率统计方法中并没有反映；另一方面，生产时率的预测是产量预测中较难把握的内容，往往由油田管理者根据经验笼统赋值，主观性较强，容易产生比较大的误差。此外，虽然胜利、大庆等油田根据油井生产特点，在一定程度上实现了采油井的分类管理，使得措施的实施更有针对性[1-8]，但对生产时率的分析和梳理不够系统化，作业计划制订的针对性不足，油田生产时率仍有提高空间。

针对以上问题，本次研究提出以产量为核心的油井“作业效率”的概念，用以替代传统的生产时率。以此为基础构建了一套新型的油井生产时率评价方法，在时率分析、产量预测和作业管理等多个方面进行了创新和应用。与传统方法相比，本体系在产量预测、作业管理等方面具有明显优势，体现了油田精细化管理的内涵。

1 新型油井生产时率评价方法的建立

1.1 油井“作业效率”的概念

针对传统的油井生产时率概念存在的问题，提出油井“作业效率”的概念，用以描述油井在产能上的利用程度。具体来说，油井“作业效率”为某段时间内油井实际产量与油井标定产量之比，即油井作业效率=油井实际产量油井标定产量×100%。其中，油井“标定产量”定义为假设没有生产事件影响时，生产井应有的产量，也就是其合理产能。

比如某井之前以1 000 m3d的产量平稳生产，某天因测试关停数小时，实际产量800 m3，那么认为测试当天该井同样具有1 000 m3d的生产能力，其标定产量为1 000 m3d。该井当天的作业效率等于其实际产量(800 m3)除以标定产量(1 000 m3)，即80%。

可以看出，从表征油井利用程度的角度出发，油井“作业效率”的说法较传统“生产时率”更科学合理。以此为核心，构建了一套新型的油井生产时率评价方法。具体评价步骤有4步。

(1) 对生产事件分类。制订事件分类规则，将目标油田的生产事件进行梳理和分类。

(2) 标定油井产量，还原历史作业效率。制订油井标定产量计算规则，计算各类历史生产事件对作业效率的影响。

(3) 预测作业效率。分析作业计划，并结合不同类型生产事件造成的作业效率损失，进行作业效率的分类预测。

(4) 制订作业计划。基于历史作业效率分析，提出有针对性的维护作业建议。

1.2 生产事件分类

油田生产事件的分类是作业效率分析的基础。基于对国内外多个已投产油气田生产事件的梳理和总结，提出了按照职责归属和计划内外发生的生产事件分类方法，有利于生产事件的起因分析和职责回溯，进而指导维护性作业计划的制订。具体分类方法如下。

(1) 根据事件是否归属于油田管理者职责范围，将所有生产事件分为“作业事件”和“非作业事件”两大类。作业事件是指管理者职责范围之内的事件，即管理者应当对事件的发生负有责任，非作业事件则是指管理者职责范围之外的事件。

(2) 根据事件是计划内还是计划外发生，将作业事件进一步划分为“计划内作业事件”和“计划外作业事件”。其中，计划内作业事件是指作业者带着明确目的主动实施的作业事件，如钻井作业等；计划外作业事件则是被动发生的“突发性”事件，如系统设备故障等。

(3) 根据是计划内还是计划外发生，也可以将非作业事件细分为“计划内非作业事件”和“计划外非作业事件”。

在以上分类原则的基础上，各油田可根据事件性质进行进一步地详细分类。

1.3 油井标定产量暨作业效率计算

油井标定产量为假设没有生产事件影响时生产井应有的产量。从油井作业效率的定义可以看出，油井标定产量的确定是计算油井作业效率最为关键的环节。基于对国内外多个油气田生产日报和产量数据的梳理，总结和归纳了5种不同情形下的标定产量计算规则。

(1) 油井正常生产，不受生产事件影响，则标定产量就等于其实际产量。2012年1月8日 — 15日，A-1井产量未受生产事件影响，其标定产量就等于其实际产量，这段时间内该井作业效率为100%。

(2) 油井受到生产事件影响而产量发生变化，选取事件发生之前一个产量相对稳定的时间段，取该时间段内平均产量为油井标定产量。2012年1月16日A-1井进行压力恢复测试，当天实际产油1 017 m3。从产量曲线可以看出，在测试之前的1月8日 — 15日A-1井产量较为稳定，于是将该段时间的平均产量(2 380 m3)作为1月16日A-1井的标定产量，A-1井测试当天作业效率为1 0172 380×100%=43%。

(3) 若油井受到生产事件影响关停，但其实际产量不低于根据第2条规则计算的油井标定产量，则其标定产量直接用开井时间进行反算。例如，2012年10月17日A-2井因某事件关停1.3 h，则该井标定产量为2 220(24-1.3)×24=2 351 m3，此时作业效率可直接用开井时间除以日历时间计算，即(24-1.3)24×100%=94%。

(4) 若油井在某时间段内产量变化剧烈，比如新井开井阶段，则无法根据第2条规则确定其标定产量。这种情况下直接根据开井时间折算，具体计算方法与第3条规则相同。

(5) 若事件发生后油井稳定产量发生变化，在事件影响持续期间，油井的标定产量根据事件发生前的稳定产量计算。

基于上述事件分类以及标定产量和作业效率计算方法，将油田已发生的生产事件对产量的影响进行还原和归类，并从中总结出有价值的信息，指导油田的生产和作业管理。

1.4 油井作业效率预测

在目前通用的生产时率研究方法中，对时率的预测是一个较难把握的点，通常根据油田管理者的经验笼统赋值，主观性较强，容易产生较大误差。在引入油井作业效率的管理体系之后，其预测工作能够更为细化。通过将作业计划分析与历史作业效率统计规律相结合，做到了作业效率预测的有据可依。

以事件分类、历史作业效率计算结果和作业计划分析为基础，将作业效率分类预测方法进行具体介绍。

(1) 对于计划内作业事件和非作业事件。预测基础主要来自对作业计划的分析，对下一年目标油田将要明确实施的作业事件和非作业事件进行归类，参考本油田或者相似油田同类事件造成的作业效率损失的统计，预测该事件可能造成的作业效率损失，并将其与预测产能相乘即得该事件造成的产量损失。

(2) 对于计划外作业事件和非作业事件。这2类事件都属于概率性事件，其预测主要根据本油田或者相似油田同类事件的历史统计。在作业效率预测中可对这2类事件造成的作业效率损失分别整体赋值。

1.5 油田作业决策支持

目前，国内很多油田的管理缺少对生产时率的系统分析和梳理，作业计划制订的针对性不足，容易造成作业措施不到位或者作业资源的浪费。针对以上问题，提出了基于作业效率历史分析的油田作业决策方法。具体介绍如下：

(1) 在对油田样本库历史作业效率分析和还原的基础上，形成油田作业效率历史分析知识库。

(2) 以油田作业效率的最大化为目标，在满足油藏生产需求的前提下，基于作业效率历史分析知识库的构建和事件分类，基于目标油藏基础信息的输入形成作业建议。

2 实例应用

A油田为深水挥发性油田，水深1 300 m，采用浮式采油及储卸平台(FPSO)生产，采用早期注水注气保持地层压力的方式开发，于2009年投入生产。下面以A油田为例简要说明本次提出的新型油井作业效率评价方法。

(1) 生产事件分类。基于生产日报中的事件描述，将A油田投产以来的所有生产事件归纳为39个小类。

(2) 油井标定产量计算与历史作业效率还原。以生产日报和历史产量数据为基础，根据油井产量标定及作业效率计算规则计算A油田投产以来各油井的标定产量和作业效率。据统计，截至2015年12月31日，A油田所有历史生产事件造成的原油产量损失共计3.43×107m3，平均作业效率91.58%。2015年各类计划内作业事件对作业效率的影响见图1。

(3) 作业效率预测。根据作业效率预测方法，预测A油田2016年作业效率为91.3%。

(4) 油田作业决策。在A油田历史作业效率分析的基础上，针对发生频率较高的计划外作业事件，自2012年起对相应仪器、设备和系统增加了预防性维护作业措施，使得全油田计划外作业事件造成的作业效率损失明显降低。如图2所示，2013 — 2016年作业效率损失较2012年分别降低了0.9%、0.8%、2.1%和2.0%。

图1 A油田2015年各类计划内作业事件对作业效率的影响

图2 A油田历年计划外作业事件造成的作业效率损失

3 结 语

(1) 采用以产量为核心的油井作业效率代替以时间为核心的传统生产时率，能够更加准确地表述生产井的实际利用程度。

(3) 提出基于生产事件分类的油井作业效率预测方法，结合作业计划分析和历史作业效率统计，使得油井作业效率的预测更加有据可依，提高了产量预测的精度。

(4) 实践表明，构建的新型油井作业效率评价方法与传统方法相比，在油田产量预测、作业管理等方面具有显著的优越性，体现了油田精细化管理的内涵，对于少井、高产油田具有较高的推广价值。

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