大庆油田测试资料应用技术研究进展

2021-06-17 04:49蔡兵
测井技术 2021年2期
关键词:关井测井剖面

蔡兵

(大庆油田有限责任公司测试技术服务分公司,黑龙江大庆163453)

0 引 言

油水井动态监测是贯穿油田开发全过程的一项重要工作。利用注产剖面测井、试井、工程测井等测试技术录取的注入量、产液量、含水率、压力、井身状况、管柱位置等大量动态数据,主要应用于开发方案编制、区块形势及潜力分析、开发效果评价、注采状况分析、调整目标确定、措施选井选层、措施效果分析、射补孔校深、射补孔射开状况评价、套管技术状况评价等方面,监测数据的重要性不言而喻[1]。斯伦贝谢公司的油田服务业务向综合化方向发展,典型表现是其综合油藏管理服务,为油气勘探和生产企业提供产品、服务和整体技术解决方案。贝克休斯公司业务集中于钻井、测井和油气井生产技术方面,其地球科学中心提供地层评价、地质指导和油藏描述服务。国际上大的油田技术服务公司都将应用技术作为重要的发展方向,以提高综合服务能力和技术水平。在中国,测试技术服务单位更偏重于按照油田开发需求,发展测试技术,为用户提供动态监测数据,对如何应用监测数据关注较少。中国陆上老油田大多进入油田开发后期,尤其大庆油田面临多种驱替介质、多套井网、特高含水、低产液、套管损坏等多种问题交织的状况,简单地提供单井监测数据已经无法满足油田开发需求,也不利于测试技术服务单位的自身发展。发展监测信息应用技术,实现测试技术服务水平的提升,更好地满足油田开发的需要,体现测试技术在油田开发中的价值,成为测试技术服务单位的迫切需要。

为了提高测试资料的应用效果,针对动态监测数据深化应用问题,大庆油田将测试资料的应用上升到技术层面,提出了“测试资料应用技术”的概念,尝试将测试服务向油藏开发迈进一步,“向前”研究针对具体问题的监测方案设计和技术选择,“向后”研究针对具体需求的数据应用技术,从单井测试资料服务向井组、多井综合服务发展。近10年来,经过滚动研究和开发,初步形成了一套测试资料应用方法,搭建了网络化的综合应用平台,实现了监测技术和井点优化,在解决低效无效循环、套损防治等方面应用取得了良好效果。

1 测试资料应用技术概念

按照常规测试服务模式,油田开发人员发放测试方案后进入测试生产阶段,测试服务单位负责测试资料录取、解释认识,然后进入资料的应用阶段。理想的测试资料全生命周期应该是由需求分析、测试设计、资料录取、解释认识、地质应用、跟踪服务等6个环节组成的闭环(见图1)。在需求分析阶段,要充分了解油田开发过程中各阶段的难点、关键点,如调整和措施对象、注采关系、无效循环等变化情况以及监测总体方案的设计需求,根据具体情况制定针对性的测试设计才有利于测试资料的有效利用。在测试设计阶段,必须充分掌握单井的特点,如流体分布和流体组成等,据此选择合适的测试技术才能保证测试资料的准确录取。在地质应用阶段,测试服务单位应结合油田开发的需要,提供单井测试资料使用的意见和建议、单井历次测试结果的对比结果、异常信息的分析结论,提供多井监测信息对井组、区块相关开发情况的综合评价成果。在跟踪服务阶段,测试服务单位应该跟踪资料的应用情况,比如解释意见是否采纳,开发需求是否解决,成果是否创造价值等,以利于发现技术的改进完善方向,指导测试技术研发,进一步优化监测技术和监测体系。大庆油田测试技术服务分公司将需求分析、测试设计、地质应用、跟踪服务这4个环节涉及到的研究内容归类到“测试资料应用技术”的范畴,围绕提高测试资料的应用效果,开展了技术研究,主要内容包括4个方面:监测方案的制定与优化;测试方案的制定与优化;测试成果综合应用技术;跟踪应用效果。

图1 测试资料全生命周期

2 测试资料应用技术研究进展

经过近10年的攻关和应用,形成了一套适用于大庆油田的测试资料应用技术。在监测方案的制定与优化方面,形成了注入剖面和油井压力监测比例、井点、频次优化设计技术;在测试设计的制定与优化方面,形成了注产剖面监测技术优选方法、油井压力监测关井时间优化设计方法;在测试成果综合应用方面,建立了油气藏监测信息网络应用平台,并依托平台,发展了利用井径测井资料预测地应力技术、基于多次注入剖面的储层动用状况评价方法、基于注入剖面资料的无效循环层识别等方法。

2.1 监测方案的制定与优化技术

针对优化注入剖面和油井压力监测比例、频次和监测井点的需要,开展了注入剖面测井最优监测网综合评价、油井压力分块分级方法的研究及试验。通过室内研究和试验,在注入剖面监测方面,基于数据挖掘技术分析注入井属性特征,形成了注入剖面监测比例分析方法[2],确定了具有代表性的最优监测井点,即最低监测比例下的不同类井点,给出一种注入剖面监测频次确定方法,即综合调整或措施需求周期,从综合调整或措施需求上看,平均监测频次应达到2年1次。在油井压力监测方面,分区块计算视注采比,通过平面上视注采比标准偏差的变化趋势确定油井压力监测比例,给出了油井压力监测井点设计方法。通过综合分析、评价和试验验证,形成一套水驱注入剖面和油井压力监测优化设计方案[3],即建立三个级别监测井点:一级监测井点,全区背景监测,依据研究的优化方法,应至少监测34%的井;二级监测井点,关注区域监测,根据实际需求加密监测;三级监测井点,特殊需求监测,重点监测调整和措施前后的变化情况,确保取得可对比的连续性资料。按照优化设计的部署方案,在多个开发单元应用,开发单元整体的年监测比例降低8%,调整和措施均取得较好效果。

2.2 测试设计的制定与优化

(1)注产剖面测井技术优选方法。随着油田开发的深入,注入井和产出井的流体分布和流体组成越来越复杂,使监测对象与监测技术合理匹配成为特高含水后期注产剖面测井面临的重要问题。根据影响注产剖面测井的特征参数和常规技术选择的局限性,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样本,采用决策树技术,形成注产剖面测井技术优选模型[3-4]。在C厂聚驱区块应用该方法调整监测技术应用比例,在监测经费不增的情况下多测井9%,取得的监测资料更好地反映了单井吸水剖面特征。调整后,聚驱开发效果、效益得到有效提升。

(2)测压关井时间优化设计方法。合理设计油井测压关井时间对于提高试井资料解释参数的准确性、减少因关井导致的产量损失具有重要意义。分析D开发区的历史偏心静压测试数据及试井曲线特征,在决策关井时间的基础上,通过研究油井的产液量、含水率、有效厚度等基础参数,井储结束时间、表皮系数、流动系数等试井解释参数,建立了基于决策树技术的油井测压关井时间设计方法[5]。利用该方法,对出径向流直线段的试井资料进行预测,综合预测准确率达95.9%,进而优化了关井测压时间,减少了因关井对产量的影响。在此基础上,形成一种中、高渗透油藏油井测压关井时间设计方法,对其他开发区在合理设计关井时间、降低产量影响研究方面有一定借鉴意义。

2.3 测试成果综合应用技术

(1)利用井径测井资料预测地应力技术。针对大庆油田急需解决的套损预测问题,提出了一种利用井径资料确定套损井的井周异常地应力分布的新方法。利用井径测井得到的最小和最大井径值,通过理论推导得到套损时套管在最大、最小主应力方向上的位移比,由位移比确定应变比,并进一步通过有限元方法得到套损井周围的应力比;同时根据地应力与套管挤毁压力之间的理论关系,确定套损井周围的应力和,通过应力比和应力和给出套损井井周的地应力分布。利用试验区内的岩石力学参数及其地质参数,对大庆油田A区块等进行了区域储层应力场反演,得到了不同深度的应力场分布状态,反演结果与A区块的实际套损井分布相关性较好[6]。提取了区域内264口油水井各井随深度变化的地应力分布范围,计算了这些井的套管载荷并进行了套损预测,符合率达72%。

(2)油气藏监测信息网络应用平台。油田开发高含水后期,要更加历史地、系统地认识油层注采状况,为此建立了油气藏动态监测信息网络应用平台。该平台实现了动态监测信息科学化、规范化管理;通过有效的资料分析技术,把监测信息以直观形象的多种交互方式展现给用者,为油田开发单位的决策者、管理者和科技人员提供区块→井组→单井→油层间的“全方位”动态信息,使动态分析工作更加便捷,增强开发调整与措施方案制定的科学性,达到提高资料利用水平和应用效率的目的。截至2020年底,该平台已经积累收集65×104井层次测试资料,访问量达28×104次,产生了显著的社会效益和经济效益。

(3)基于多次注入剖面的储层动用状况评价方法。针对储层动用状况统计的需求,研究了利用多次注入剖面测井资料从不同角度快速分析储层动用状况评价结果的方法,为实施调整或措施提供依据。对比8口检查井的储层见水情况与注入剖面吸水状况,以及6个典型区块的注入剖面测井数据,得出了砂岩吸水比例在累计6年后趋于平缓的结论,说明只要使用最近6年的监测资料进行统计就能反映储层的曾经动用情况。据此,建立了储层动用状况统计标准,开发了自动统计软件,实现按照储层的砂岩厚度、有效厚度、沉积类型、沉积单元、渗透率等静态属性分级统计,也可以按照储层的吸水强度、相对吸水构成等动态属性进行分级,这样统计结果从不同角度反映储层动用状况[7],且效率提高30倍以上。

(4)基于测试资料的无效循环层识别方法。为更好发挥监测信息的重要作用,以测试信息及动静态特征信息为识别基础,通过机器学习建模找特征,找到低效无效循环储层,通过动态规划建模找关系、辨方向,确定井层优势渗流方向,实现了基于测试资料的低效无效循环井、层及优势方向的快速识别[8-9]。每测试一次注入剖面,大数据模型立即给出识别结果,油田地质部门结合相关信息,对剩余油富集油层加强注水,高产液高含水层段控制注水[10]。2020年,在B试验区,采取注水调整措施,6个月内,减少注水107×104m3,增加产油0.4×104t,取得了明显的增油降水效果。

3 测试资料应用技术的攻关方向

在大数据、人工智能技术快速发展的背景下,大庆油田测试技术服务公司探索研究了水驱区块影响产量的关键井识别技术,将历史注采生产数据作为输入参数,建立单井产量含水率预测模型,动态决策影响井组产量的关键水井,同时对关键水井实施重点监测,获得精细的注水剖面,为层段注水量调整提供依据,进而对关键水井的注水量进行提控组合,确保产量最大化[11]。在一个22注8采的井区进行试验,实现日产油增加9 t,含水率下降1.19%的效果。这个探索为下一步测试资料应用技术提供了实现手段。通过近年来的探索和实践,结合油田开发形势变化对监测技术的要求,认为测试资料应用技术的发展呈现2个趋势。

(1)关键问题分析智能化。充分利用当前及历史的动态监测大数据,融合油田开发动静态大数据,运用机器学习、深度学习等信息技术手段,建立多维的、非线性的油田开发关键问题预测模型,解决油田开发问题,如水驱和聚合物驱互相干扰导致聚合物驱产量不提高、含水率不下降的问题,如何快速发现或者实时预警影响井,针对性地进行综合测试,找到切入点制定合理的治理方案。又如,在油田进入特高含水期后,很多井达到极限含水后关井,如何判断高关井是否具备治理价值,对于具备恢复产能的井,有针对性地选择合适的测试技术进行测井,进一步给出合理的治理方案[12-13]。大数据、人工智能技术的有效应用是值得攻关的方向,通过这些先进技术的应用,能够不断完善测试资料应用技术体系。

(2)井筒及介质可视化。当前,对井筒及其介质的描述主要还是以各类测井项目成果图的方式展现,随着油田开发进入后期,如何历史地、辩证地看待油水井的动态特征,急需形成单井、多井全生命周期动态生产表征技术。以井筒信息数字化为基础,发展监测对象采集控制技术;以大数据、人工智能技术为手段,建立测试信息应用综合平台[14-15],向油田开发提供纵向、平面、时间多个维度的注入液波及体积、剩余油分布、压力分布、井筒完整性可视化测试技术支持,成为未来测试资料应用技术的发展方向。

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