朱波,裴建亚,杨云杰,李婧
(大庆油田有限责任公司测试技术服务分公司,黑龙江 大庆 163411)
油气井生产过程中要通过监测生产井段的混合流体流动剖面,了解各个储层的生产状况和变化动态,为制定合理的开采方案和增产措施提供科学依据[1]。大庆长垣油田年注产剖面监测比例分别为50%和10%,在油田开发过程中发挥了重要作用。然而,随着油田开发的不断深入,注入和产出井的流体分布和流体组成越来越复杂。从注入井看,注入介质有水、聚合物、三元液及其混合液,注入量范围15~400 m3,配注层段从笼统到8段配注,单段配注量5~100 m3,段内流体向上运移距离0~40 m,段内流体向下运移距离0~80 m,段内平均层厚0.2~4 m,要监测各个储层的吸水状况,面对的测量环境相当复杂。从产出井看,油井井下脱气对产液剖面测井精度的影响较大,张继成等[2-3]对水驱油田生产气油比的主控因素及其影响规律研究表明,含水超过90%时,生产气油比呈突然升高的趋势,按目前流压水平,大庆长垣油田的平均气油比从45 m3/m3上升到65 m3/m3,两相流测井技术测量的产液偏高,含水偏低,油水两相流测井仪器已无法满足要求,解决三相流油井的测量问题已经无法回避[4],然而,目前常用的测井技术仍然是将三相流转换为两相流问题来解决,因此,不同井的产气量估算对技术选择尤为关键。
大庆油田注产剖面监测技术经过多年的发展,已经形成独具特色的测井系列。各种测井技术都有其测量范围优势和局限性[5],而长垣油田注水井达到3.1万口,产出井6万余口,因此,监测对象与监测技术合理匹配是特高含水后期注产剖面测井面临的重要问题。
在注产剖面监测技术优化选择方面,没有相关研究,但针对应用目的的测井项目优化选择有相关报道。张美玲等[6]针对复杂岩性模式识别问题,依据构建识别模型的集合内均匀度参数及集合间距离参数,实现复杂岩性集合判别中测井项目优化选择技术;杨萱[7]针对中低渗油藏剩余油饱和度监测问题,对比研究了现有监测技术与仪器装备的性能指标,同时考虑脉冲中子、非弹性散射与地层中元素的相互作用的特性,提出了适用于不同油藏地质特点的剩余油饱和度监测系列优化方案。吕秀梅等[8]针对查套变、查窜漏及指导修井等具体工程问题,总结形成与检测技术特点有机结合的技术优选方法。本文研究监测对象的特点,通过分析大量历史注产剖面测井资料,结合现场试验和测井技术的性能指标,构建了基于注入井和产出井特征的监测技术优选样本,采用决策树技术,形成注产剖面测井技术优选模型。
笼统正注水井注入量小于60 m3/d采用集流式电磁流量、外流式电磁流量、同位素五参数、双示踪注入剖面组合测井工艺;注入量大于60 m3/d采用外流式电磁流量、氧活化测井、同位素五参数、双示踪注入剖面组合测井工艺;笼统正注聚合物、三元液井注入量小于60 m3/d采用集流式电磁流量、外流式电磁流量、双示踪注入剖面组合测井工艺;注入量大于60 m3/d采用外流式电磁流量、氧活化测井及双示踪注入剖面组合测井工艺。
笼统注水上返井注入量小于60 m3/d采用同位素五参数、双示踪注入剖面组合测井工艺;注入量大于60 m3/d采用氧活化测井、同位素五参数测井、双示踪注入剖面组合测井工艺;笼统注聚合物、三元上返井注入量小于60 m3/d采用双示踪注入剖面组合测井工艺;注入量大于60 m3/d采用氧活化测井、双示踪注入剖面组合测井工艺。
分层注水井注入量小于60 m3/d采用同位素五参数、双示踪注入剖面组合测井工艺;注入量大于60 m3/d采用氧活化测井、同位素五参数测井、双示踪注入剖面组合测井工艺;分层注聚合物、三元井注入量小于60 m3/d采用双示踪注入剖面组合测井工艺;注入量大于60 m3/d采用氧活化测井、双示踪注入剖面组合测井工艺。
常规注入剖面测井技术的选择主要依据注入量、驱替类型、注入方式3个条件,技术选择过于笼统。比如,笼统正注条件下,注入量大于60 m3/d的井对应的技术多达4种,针对性不强;1口井注入量70 m3/d,可以选择氧活化测井,但是其中1个配注段吸水40 m3/d,段内有3个层,流体运移经过的第1个层吸水30 m3/d,根据氧活化的测量下限,第2个层以上或以下的层测量结果则没有吸入量,氧活化测井技术不适用,如果流体运移经过第1个层吸水10 m3/d,第2个层吸水30 m3/d,氧活化测井技术适用。
因此,系统地考虑1口注入井所有的属性特征,除上述3个条件外,还有注水压力、注入母液量、层段配注量差异、层段个数、流体向上运移最大距离和层段数、流体向下运移最大距离和层段数、流体向上运移经过的小层数和小层平均厚度、流体向下运移经过的小层数和小层平均厚度等,表1为A开发区部分井的数据。
选用的监测技术必须能够反映各小层的吸水状况,在此基础上,考虑测井仪器的性能指标,达到仪器性能与注水井特点的最佳匹配效果。技术选择原则:①监测技术要适应管柱和地层配置关系等注入井特点;②监测技术以少投入多产出为经济原则,监测花费时间要最短;③能简单不复杂,适合连续测量尽量不点测。
根据该原则,分析4 300口历史测井资料,筛选出实际测井效果好的资料,结合特殊注水井情况的测井现场试验,给出单井适应的监测技术。由于考虑的注入井属性特征参数有13个,很难在2D空间上分类建立应用图版,指导其他井的技术选择。
表1 注入井属性特征
图1 注入剖面测井技术优选决策树模型
数据挖掘技术中的决策树分类是一种较好的方法,决策树是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树求取净现值的期望值大于等于0的概率,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。在机器学习中,决策树是一个预测模型,它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系[9-10]。研究建立4 300口监测对象和监测技术对应的样本集,通过决策树技术,形成了注入剖面测井技术优选模型(见图1),最终根据注入井的驱替方式、注入量、配注层段数、单层平均厚度等特征,确定了优选注入剖面测井技术的单井特征参数标准。表2为结果精度评价。从表2可以看出,总体精度为97.3%,Kappa系数为0.873 6,基于决策树的注入剖面技术优选方法具有比较好的效果。
表2 注入剖面测井技术优选决策树模型精度评价
对于水驱产出井油水两相,全井含水率低于50%采用同轴线相位测井工艺;高于50%采用阻抗式产出剖面和电导相关测井工艺;含水率高于80%主要采用电导探针、电磁流量及分流法高分辨率含水率测井工艺。油气水三相全井产液小于20 m3/d采用分离式容积法三相流产出剖面测井工艺;全井产液大于20 m3/d,含水率低于50%采用同轴线相位组合压差式密度测井工艺;高于50%采用阻抗式产出剖面和电导相关组合压差式密度测井工艺;含水率高于80%主要采用电导探针、电磁流量及分流法高分辨率含水率组合压差式密度测井工艺。
对于聚驱和复合驱产出井,油水两相全井含水率低于50%采用同轴线相位测井工艺;含水率大于50%采用阻抗及电导相关测井工艺;含水率高于80%采用电磁流量测井工艺。油气水三相全井产液小于20 m3/d采用分离式容积法三相流产出剖面测井工艺;全井产液大于20 m3/d,含水率低于50%采用同轴线相位组合压差式密度测井工艺;高于50%采用阻抗式产出剖面和电导相关组合压差式密度测井工艺;含水率高于80%主要采用电磁流量及分流法高分辨率含水率组合压差式密度测井工艺。
研究表明,监测对象的井下脱气状况严重。根据不同流压下产气估算情况(见图2),按照平均流压3.8 MPa估算,脱气>5 m3/d的井,占比21.6%,脱气>7 m3/d的井,占比14.3%。常规产出剖面测井技术的选择依据产液量、含水2个条件,已经不能满足监测技术的选择。在缺少三相流测井技术条件下,不可能同时考虑产气和不考虑产气2种测井技术进行现场测井。因此,系统考虑1口产出井的属性特征,还应考虑流压(产气量),表3给出了A开发区部分井数据。
图2 不同流压下产气估算
选用的监测技术必须能够反映各小层的产出状况且测量精度最高,因此,技术选择原则:①监测技术要适应油井的产气特点;②监测技术要适应不同井的气量范围。根据该原则,分析4 800口历史测井资料,筛选出实际测井效果好的资料,结合各类监测技术的性能指标和测井现场试验,给出单井适应的监测技术。与注入剖面技术选择一样,通过决策树技术,形成了产出剖面测井技术优选模型(见图3),最终根据产出井的产液、含水、流压(产气)等特征,确定了优选产出剖面测井技术的单井特征参数标准。从表4的结果精度评价可以看出,总体精度为95.7%,Kappa系数为0.951 0,基于决策树的产出剖面技术优选方法也具有比较好的效果。
建立的测井技术优选决策树模型都需要不断修正。决策树本身是机器学习的一种方法,要让模型判断结果准确,需要不断增加样本,这就要求在实际测井过程中遇到特殊类型的井况,必须记录下井况参数和适应的监测技术,通过优化调整,使模型适用范围更广。
根据建立的注产剖面测井技术优选决策树模型,在B聚驱区块进行了现场试验。技术优选前,氧活化测井、示踪相关测井技术占比分别为80.3%、19.7%,监测资料在开发调整和措施中的直接应用比例为80%,技术优选后,氧活化测井、示踪相关测井、电磁流量测井技术占比分别为25.7%、63.4%、5%,监测资料在聚驱调剖、提浓、降浓、压裂等调整和措施中,直接利用比例为90%,监测技术选择更加适应单井特点,取得的监测资料更反映单井吸水剖面特征。整个区块综合调整后,注入压力缓慢上升,注入量保持稳定,连通采出井含水回升速度和产量递减均得到控制。
图3 产出剖面测井技术优选决策树模型
表4 产出剖面测井技术优选决策树模型精度评价
(1) 结合现场试验结果和测井技术性能指标,建立基于监测对象特征的注产剖面技术优化选择决策树模型,实现了监测技术与监测技术的合理匹配。
(2) 建立的测井技术优选模型需要不断增加样本,通过优化调整,使模型适用范围更广。