基于流入动态分析方法的产能预测理论研究

林立明，柳茜茜，田 斌，李奥威，李勇仁，唐 海

（1.物华能源科技有限公司，陕西西安 710061；2.西南石油大学石油与天然气工程学院，四川成都 610500）

目前油藏产能预测的方法有录井法产能预测[1]、测井法产能预测艺[2]、神经网络法产能预测[3]等多种产能预测方法。尽管前人在关于如何进行油藏开发、产能预测方面的做了很多研究工作，但针对多层合采开发的海上油田，层间干扰等影响因素使得地下地质情况更加复杂，在全面研究多层合采时油井初期产能方面还缺乏综合评价分析，还需要针对油藏开发动态开展更加深入细致的研究。S 油田位于渤海辽东湾海域，主力油层划分为14 个小层，储集层十分发育，在横向上表现出稳定、连续的分布特征。由于油田初期采用笼统注水且储层非均质较强，纵向非均衡开发层间矛盾逐步暴露出来，某些高渗透层过早见水，会对低渗层造成干扰，并且这种干扰会随含水上升而加强，甚至可能导致低渗层无法动用。本文根据S 油田的地质与开发情况，基于单层流入动态曲线，通过对层间干扰程度的分析，抓住其变化规律，得到了适用于不同含水阶段的产能预测理论。

1 油藏多层合采产能预测理论

在生产初期，由于钻完井工艺的影响，通常新井投产伴随不同程度的不完善性，由不完善井产量计算公式[4]可得：

无因次采油指数[5]：

将（1）、（2）式代入（3）式得：

由含水率[6]定义式可得：

将（1）、（2）式代入（5）式得：

又因为：

由（4）、（7）式联立可得：

又有：

将（9）式代入（8）式可得：

由（10）式得单层采油量：

对于多层合采单井初期产能预测过程，可近似将纵向上看做多个平面均质储层，在一定生产条件下，分别计算各小层采油量，将计算所得各小层生产参数在纵向上按时间点叠加到一起，乘以校正系数，可得到所需单井初期产能预测结果。

2 产能校正系数

常规产能评价方法中，通常将校正系数取成一个固定的经验值，但实际上单井理论计算的产量与实际产量间的差值并不是固定不变的。因此，需要在对层间矛盾进行深入分析的基础上，研究确定层间干扰校正系数的新方法。

进入含水阶段后，油层水淹程度不断增强，形成不同水淹级别油层共存的局面。由于储层的非均质性，渗流阻力相对较小的高渗层会有更多的流体流入，造成大部分流体突进和窜入高渗层，流体渗流速度较快，含水高，易导致单层突进，而低渗层则易被屏蔽，难以动用，剩余油富集[7]。这一现象使得地下地质情况更加复杂，在宏观上表现出油井合采时产量相对单采产量存在损失[8]。由于误差是由层间干扰引起的，故需要引入层间干扰校正系数α 对产能进行校正。将油井实际合采产量与多层叠加的产量（通过比采油指数法获得）的比值q实际/q理论定义为校正系数α。

通过（11）式可以看出，在生产参数、物性条件等一定时，单层产油量受油相相对渗透率Kro的影响，但Kro又受含水饱和度Sw的影响。可见，含水饱和度Sw为影响产能的主控因素。在层间非均质性条件下，各小层水淹状况不同，高水淹层会影响低水淹层，从而导致小层的含水饱和度发生改变。因此，可考虑用含水饱和度Sw来表征不同含水状况下的产能校正系数。

3 实例应用

3.1 校正系数的确定

以S 油田调整井G40 井为例，分别计算每个射开单元初期产能，叠加后可得单井产能。原油体积系数Bo取1.1，原油黏度μo取176 mPa·s、表皮系数S 取2.73、供给半径re取175 m、油井半径rw取0.178 m、生产压差ΔP 取2 MPa，采用比采油指数法进行实例分析（见表1）。

表1 G40 井理论计算数据表Tab.1 G40 well theoretical calculation data table

采用同样方法计算出S 油田其他18 口油井理论产量，对比其在生产初期的实际产量，得到19 口井的层间干扰校正系数（见表2）。校正系数越小，代表干扰越严重（见图1）。

图1 校正系数随含水饱和度变化规律Fig.1 Law of correction coefficient vary with water saturation

表2 油田实际生产数据与理论计算数据对比表Tab.2 Oilfield the actual production data and theoretical calculation data contrast table

表2 油田实际生产数据与理论计算数据对比表（续表）Tab.2 Oilfield the actual production data and theoretical calculation data contrast table

可以看出在不同含水阶段二者差值不同，随着含水饱和度的升高，二者比值虽有小幅度波动，但总体呈降低趋势。因此，划分不同含水阶段，将校正系数考虑成与含水饱和度相关的函数，通过回归分析可得到校正系数的一个经验公式。

3.2 产能预测方程准确率分析

将利用（12）式求得的校正系数代入产能，利用该区6 口油井的资料进行验证，对比校正后的理论准确率。由图2 可见，校正后的理论产量与油井多层合采实际产量相当接近，说明该方法具有合理性，可用于同类油田的产能预测。

图2 校正后产量与实际产量对比图Fig.2 Production after correction compared with actual production

4 结论

（1）在油藏工程和渗流力学基本公式的基础上，基于不同水淹状况下的单层流入动态曲线，推导出单层初期产能公式，建立了油藏多层合采初期产能预测理论。

（2）对比S 油田19 口油井实际生产数据与理论计算产量，通过对层间干扰程度的分析，将校正系数考虑为与含水饱和度相关的函数，避免了传统方法求取一个固定经验校正系数的弊端。

（3）将校正后结果与油井实际产能数据进行对比，发现吻合度较高，说明此方法可行，实用性较强，可用于不同含水阶段的油井初期产能预测。

符号注释：

qo-油相瞬时产量，m3/s；qw-水相瞬时产量，m3/s；ko-油相渗透率，μm2；kw-水相渗透率，μm2；Bo-油相体积系数，无量纲；Bw-水相体积系数，无量纲；μo-油相黏度，mPa·s；μw-水相黏度，mPa·s；Pr-地层压力，MPa；Pwf-井筒压力，MPa；rw-井眼半径，m；re-注采距离，m；Φ-孔隙度，小数；K-渗透率，μm2；h-储层厚度，m；S-表皮系数，无量纲；JoD-无因次采油指数，无量纲；Krw-水相相对渗透率，小数；Kro-油相相对渗透率，小数；fw-含水率，小数。