致密油藏压裂水平井产能影响因素综述

朱国伟

（长江大学地球科学学院，湖北 武汉 430100）

引言

致密油是指夹在或紧邻优质生油层系的致密碎屑岩或者碳酸盐岩储层中,未经过大规模长距离运移而形成的石油聚集，一般无自然产能，需通过大规模压裂才能形成工业产能[1]。致密油藏与常规油藏差异大，产能主控因素认识不清，制约着油井的产能。对产能主控因素进行分析，可以为后续压裂水平井的压裂参数设计、采油方式的选择和生产制度的优化提供依据，从而实现油田的降本增效。前人对于致密油藏产能影响因素的研究主要分为两个方面：一是利用流体的渗流机理或数值模拟方法建立的产能模型对各参数进行分析，二是利用机器学习方法对油田现场实际生产数据进行分析。

一、基于数学模型研究现状

张学文[2]通过数值模拟方法，对人工裂缝的走向、压裂段数、裂缝长度、裂缝导流能力、裂缝间距、基质渗透率等因素进行了分析。研究表明：最优裂缝长度与裂缝导流能力和储层渗透率有关。Guo[3]结合了裂缝形态提出了一个新的压裂水平井产能模型，并分析了裂缝几何参数、裂缝导流能力、裂缝走向、压裂段数和裂缝间距等因素对产能的影响。Gilbert[4]通过数值模拟的方法对压裂水平井的裂缝条数、裂缝间距、裂缝导流能力以及裂缝的位置等因素进行了分析。王晓泉[5]采用数值模拟软件研究了压裂级数、裂缝半长、裂缝形态等因素对致密油藏压裂水平井的产能的影响。王倩[6]基于致密油藏的参数，进行了正交试验设计，得到了不同参数对压裂水平井产能、裂缝产量贡献和增产倍数的影响程度，影响压裂水平井产能的主要因素依次为基质渗透率、油层厚度、裂缝条数、裂缝半长、裂缝导流能力。彭晖[7]采用数值模拟方法，研究不同参数对产能的影响，并定义了影响因子，将油藏地质参数对不同阶段单井产量的影响程度进行量化。结果表明，压裂井的初期产能与天然裂缝的电导率有关，产量下降的速度取决于基质的孔隙度；当水平井眼的方向垂直于裂缝的方向时，通常可以实现更高的生产率。合理的交错裂缝间距可以有效恢复裂缝与井间的储量，提高开发效果。谷建伟[8]利用保角变换，建立考虑压敏效应和启动压力梯度的产能模型，分析表明压敏效应对产能的影响大于启动压力梯度对产能的影响；增加裂缝长度和中部裂缝的间距可以提高产能。

二、基于油田生产数据研究现状

在油田开发过程中，积累了大量的生产数据，这些数据对于深度认识油藏具有极其重要的作用。利用机器学习算法对油田现场的生产数据进行分析，可以找出产能的影响因素。

连承波[9]运用灰色关联分析理论，通过各种产能影响因素的关联度大小来确定影响油田产量因素的主次关系，采用灰色关联分析方法可以对油田产量影响因素进行定量分析，且计算简单、对数据量要求不高。曲占庆[10]基于灰色关联方法，利用某气田的生产数据对压裂效果的影响因素进行评价分析，最终确定了影响压裂效果参数的影响程度大小依次为渗透率、油藏厚度、油藏压力、加砂量、压裂液返排率和孔隙度，为压裂生产提供了指导。王威[11]利用灰色关联分析，多种相关系数和熵权法，对体积压裂后初始产能与影响因素之间的相关程度进行综合分析，确定主要影响因素为：加砂量，加液量，原始地层压力和基质渗透率。

三、结论

目前基于模型分析结果对主控因素的认识相对来说清晰且统一。增加裂缝条数、中部的裂缝间距、裂缝长度和裂缝导流能力可以一定程度上增加产能；而对于应力敏感效应、启动压力梯度等因素对产能起到了负面影响。

建立数学模型对产能影响因素分析的方法受限于所建立的模型本身，模型的好坏直接决定了分析结果。此外，模型的建立需要较高的时间成本和计算成本。

通过对油田生产数据的统计分析得出的结果没有很好的一致性，不同的分析方法、生产数据可能得到不同的结论。因此，如何将分析结果用于油田生产指导，是一个亟待解决的问题。目前对于产能主控因素的分析仍然停留在单因素分析的基础上，无法揭示各因素之间的协同作用，通过统计学的手段来对产能影响因素做更深入的分析是十分必要的。