简介:对能源行业而言,页岩气藏已成为最重要的天然气资源之一。不过由于页岩本身很复杂,再加上到目前为止页岩气井的生产历史都还较短,使得对这类气藏产量的预测很困难,这一问题在页岩气井生产的早期尤其明显。为了能用于页岩气藏的储量估算和产量预测,我们对阿普斯双曲线方程进行了修改。尽管阿普斯方程因其简便和易操作而在大多数情形下用起来很便捷,但这种方法有自身的局限性[例如其假设条件是边界主导的流动(boundary-dominatedflow),而且井底流动压力、泄油面积、渗透率和表皮因子都是常数]。通过利用产量不稳定分析(RTA)理论对生产数据进行分析,可以建立解析模型,用于页岩气藏的产量和采收率的预测。由于基于RAT的模型不会受到阿普斯方程法的很多假设条件的限制,相较于利用修改后的阿普斯双曲线方程得到的产量递减曲线而言,这些模型得到的结果更精确。本文介绍了一个实用的RTA操作流程,用来确定发育多裂缝的水平页岩气井的关键生产动态参数。这是一种确定性的方法,可用于页岩气井长期生产动态的预测。该方法较阿普斯方程的一个最大的优点是可以在不同的经营策略下进行产量预测。利用这种方法,还可以对不同完井设计方案和作业情景(如压缩装置安装延迟)下的生产和经济影响进行研究。我们利用马塞勒斯页岩区带150多口井的资料对该方法进行了检验。结果表明,其预测结果与利用递减分析和油藏模拟得到的结果有很好的可比性。本文还介绍了这种方法在马塞勒斯页岩区带的应用实例,通过这些实例来说明其工作流程和结果。
简介:物质平衡方程计算动态储量已被广泛地应用于气藏开发研究中,但该方法对地层压力精度要求较高,地层压力准确与否直接影响储量计算结果的准确度。在低能量储层及致密气层中,常规的试井测压要测得准确的地层压力需要较长的关井时间,会影响到气藏的正常生产。当气井进入拟稳定流状态后可以利用流动物质平衡对气井单井动态控制储量进行计算,该方法主要依据容易获得的井口压力,较好的解决了地层压力资料较少情况下动态储量的计算问题。在应用物质平衡法计算低渗透气藏动态控制储量时,为避免认识上的偏差和计算结果的失真。应该首先判断流动是否达到拟稳定流,并应用拟稳定以后的数据进行分析,不能笼统地将所有数据点回归为一条直线。
简介:文中利用4个不同类型页岩气藏中17口页岩气井的实际生产数据评价了3个页岩气生产模型。非常规天然气藏的产量在持续增长。虽然已有文献公开介绍过很多页岩气生产模型,但在实践中很难确定哪一种模型更适合于预测页岩气产量。在广泛查阅相关文献的基础上,选取了3个模型,利用实际生产数据对其进行了评价。这些生产数据来自巴奈特页岩、伍德福德页岩、费耶特韦尔页岩和海因斯韦尔页岩的17口页岩气井。在这17口页岩气井中,既有干气井也有湿气井,它们的生产历史都在3—8年之间,最高月度产量介于15~160百万立方英尺之间。这17口井中有14口水平井和3口直井。本次研究成果可用于指导页岩气模型的筛选。
简介:南天鹅山单元是位于加拿大阿尔伯塔省西北部的碳酸盐岩生物礁,原始原油地质储量约8.5亿bbl。油田于二十世纪六十年代期间开始注水,于七十年代期间开始进行分段烃混相驱动,跟踪注气截止于九十年代中期。但是,1994年在油田礁体边缘区域利用水平注入井并且缩短井距重新开始进行混相驱动。礁体边缘是一种厚的叠积生产层区域,在原来的混相驱动期间遭受高度的重力分离上窜。迄今油田已开发了四个井网组合,最早的两个井网组合已完成溶剂注入,目前正在进行跟踪注水。两个井组分别从区域内采出80万bbl和90万bbl的增产原油(为井组原始原油地质储量的10%以上),该区域是原来混相驱动的一部分。本文将详述油藏混相驱动生产、礁体边缘区域利用水平混相注入井的二次开发和四个井组到目前实施的动态,还将论述促成二次开发成功的多种因素及其对油田生产的影响。最后还将论述这种老油田的未来开发方案。
简介:以美国本土中部地区一个非常规油田已有的多口水平井的完井先导试验区资料为基础,建立了通过三维地震属性和微地震资料评价水平井完井效果的方法流程。在非常规油田,三维地震通常是连片的,这为确定那些没有其他资料可用地区的一些参数提供了途径。另外,微地震是目前唯一一种可以让我们直观的“观看”井筒附近水力压裂情况的地球物理方法。将这两种地球物理方法与工程和地质资料相结合,如成像测井、总支撑剂量、压裂段数、估测的裂缝长度和高度、渗透率、化学示踪剂和产量等,建立了“地球物理完井打分卡”(“geophysicalcompletionscorecard”),用于评价由多口水平井构成的一个先导试验区,同时利用该方法对先导试验区以外的几口井的完井效果进行了预测。根据相关井的钻后产量数据,利用打分卡法预测的完井效果与井产量基本一致。
简介:现在已可利用新的测井技术现场描述含气砂岩储层,以用于优化整个完井过程。由电缆地层测试器获取的动态储层信息以及由核磁共振测井获取连续的高分辨率孔隙度和渗透率数据,极大地提高了产层识别的质量。由于低渗透率页岩质砂岩层段的有效完井往往需要耗时很长的不用修井机的作业,因此采用这项新技术可以大幅度降低作业成本。本文讲述了如何结合使用裸眼井储层质量的全面评价和天然气产能指数进行完井设计,以便缩短从开钻到投入商业开采的时间。这种分多个步骤的综合方法可用于优化各产层段的水力压裂作业,从而提高天然气的总产量。根据各层段的模拟生产动态和预测的气井产量,提出完井设计建议。从这个意义上讲,本文将首先介绍这种方法(与储层的“实地”电缆测值相结合)在几口重要气井完井设计中的应用,而最后还要介绍并讨论这些应用实例到目前为止的结果。
简介:内乌肯(Neuquen)盆地上侏罗统一下白垩统瓦卡穆尔塔组(VacaMuerta)(VM)是阿根廷很多常规油气田的重要烃源岩。随着该国页岩油气勘探开发的兴起,很多公司开始对瓦卡穆尔塔组页岩区带进行描述。用于识别页岩区带的特征参数比较多,其中之一就是总有机碳(TOC)含量;TOC较高的地方产量也较高。不过我们无法直接通过地震资料对其进行测量,只能通过间接方法进行估测。考虑到TOC对纵波和横波速度以及密度的影响,地球科学家试图利用TOC与P-波阻抗之间的线性或非线性关系来计算TOC。我们认为,利用该方法对瓦卡穆尔塔组进行描述存在较大的不确定性,因此提出了一种不同的描述方法。由于伽马值(GR)和TOC之间可能存在线性关系,所以除P-波阻抗之外,伽马值是另一个可以用来描述瓦卡穆尔塔组的参数。利用P-波阻抗和GR数据体和贝叶斯分类法,基于TOC及其相关的不确定性建立了由不同岩相构成的储层模型。首先,根据由测井数据计算的GR和P-波阻抗的截止值识别不同的岩相。然后利用高斯椭圆法确定GR与P-波阻抗的交会图上数据的分布。接下来,根据高斯椭圆确定每个岩相的二维概率密度函数(PDFs)。将这些PDFs与GR及P-波阻抗数据体相结合,就可以在3D数据体(3Dvolume)内识别不同的岩相。通过基于模型的叠后反演来计算P一波阻抗,同时使用概率神经网络(PNN)法来计算GR。用此方法得到的P-波阻抗和GR与3D数据体内的盲井具有很好的一致性,这增强了我们利用该方法对瓦卡穆尔塔组进行描述的信心。把以曲率线性特征(curvaturelineaments)表示的不连续性叠加在目的层的TOC图上,有助于得出更全面的认识,进而帮助优化水平井的部署方案。
简介:为了研究阿拉巴马州侏罗系风成诺夫利特组(NorphletFormation)早期颗粒包壳及其对深部储层物性的影响,我们开发了基于过程的模型,研究成果将有助于其他陆相的常规及致密气藏的勘探与开发。诺夫利特组是一套主要的含气储层,埋深为6645m,温度为215℃,其中成分接近、具交错层理的风成砂岩储层物性相差很大,有的是优质储层,而有的是劣质储层。研究结果表明,在沉积之后不久形成的颗粒包壳是造成深部诺夫利特组孔隙度差异高达20%、渗透率差异高达200md的原因。我们在诺夫利特组沙丘砂中共识别出了3类颗粒包壳,它们形成于浅层地下水系统的不同部位,并且对深部储层物性具有不同的影响。在沙丘下陷到浅层超咸地下水中的地方,形成有成岩绿泥石包壳,它们保存了很高的深部孔隙度(20%)和渗透率(200md)。而在有周期性淡水注入的稳定沙丘的渗流带,形成有连续的切向伊利石包壳,这类颗粒包壳保存了比较高的深层孔隙度(高达15%),但渗透率却较差(小于1md),这种现象与后期高温成岩伊利石的连锁形成有关。在颗粒因风力搬运而遭受磨蚀的活动沙丘中,形成有不连续的颗粒包壳,这类包壳出现在深部致密层中,石英胶结物普遍存在,孔隙度比较低(小于8%),渗透率也较低(小于1md)。这些认识与60口井的资料相结合,用于绘制整个莫比尔海湾地区致密层和多孔层的预测性等厚图,这些图件可用于布井、地质建模和油田开发。
简介:钻孔岩屑分析技术在时间上早于现代碳酸盐岩岩相分析、层序地层学、地震反射法勘探和先期的地球物理测井技术。这些较新的方法导致作为资料主要来源的钻孔岩屑在进行高分辨率地下岩石分析中的重要性减弱。完全固结的古生代钻孔岩屑的双目镜分析能够依靠电缆测井建立井中详细的垂直岩相层序。因而,相分析能用于建立高分辨层序地层格架和等时切片。这种方法在弗吉尼亚西部阿巴拉契亚盆地密西西比系碳酸盐岩中已进行过试验。对每个层段岩屑样品的冲洗粗粒部分(1-2mm)进行了分析、按照Dunham的岩石类型进行分类、确定相对丰度并绘制出每口井的岩性百分比与深度关系图。考虑到钻井滞后的情况,对数字电缆测井和岩屑百分比的钻井记录进行了调整(一般为3m左右),岩性柱是根据综合资料产生的,同时还进行了层序拾取。使用伽马射线标准层进行了剖面对比并建立了层序地层横剖面。生成的时间切片图显示出了单个层序的厚度和体系域内的主要岩相分布。这种方法形成了以岩石为基础的高分辨率储层格架,并有助于更好地了解控制储层分布和叠加的因素。