致密气藏气井产水主控因素研究

致密气藏气井产水主控因素研究

邵振军

中国石油化工股份有限公司东北油气分公司 邮编：130062

摘要:天然气开采过程中不可避免会出现产水这一情况,产水是导致气井低产低效的主要因素,由于缺少对产水主控因素的准确认识,采用常规排水采气方法复产的效率较低｡为了能够全面地研究产水的主控因素,引入大数据剥茧寻优算法,对可能影响产水的地质因素､工程因素､排采因素等资料建立大数据分析的样本库｡然后进行数据清洗,淘汰无效数据,在此基础上开展单多因素分析,明确各个因素对产水量的影响程度｡研究表明:对产水量影响较大的主控因素为测井可动孔隙度和总孔隙度､试气和生产套压､泥质含量等｡为了避免后期产水影响产气量,压裂段尽量优选可动孔隙度和总孔隙度较高､泥质含量低的储层,且在生产过程中要控制生产制度,防止压差过大加剧地层产水,为后期产水气井采取有效的治理措施提供依据｡

关键词:主控因素;大数据;数据清洗;产水;消元法;多因素分析

1研究区概况

研究区A位于鄂尔多斯盆地东缘,主力层位为石盒子组,深度为1600~1900m,地层压力系数0.98MPa/100m,单层有效厚度3~8m,平均渗透率1.1mD,平均孔隙度9.2%｡

构造是区块产水分布的一项重要影响因素,研究区块位于鄂尔多斯盆地东缘,气田的整体构造相对比较低的部位,对于整个气田来说,处于气藏的东缘边界区域｡反映出了气田整体上的气水过渡带的特点,因此气水同层为主要地层水分布特点,纯气层的储层仅有局部区域存在,因此很难确定天然气的富集区｡另外,在地层水纵向分布上,水层常常由于储层岩性及物性的影响,并没有明显的气水界面,往往是以透镜体的形式与气层交叉分布｡

2产水类型

通常来讲,气藏储层中的气和水的分布是相互影响的｡气藏中水,根据产出的来源,可以划分为以下三种产水类型:①可动水,②毛管束缚水,③泥质束缚水｡这三种产水类型,可动水最容易产出,指的是在气田开发过程中的气井的生产压差下就能够流动到井筒内的地层水;毛细管束缚水和泥质束缚水在正常的生产过程中的生产压差下,通常认为是不会产出的,但是如果通过人工压裂改造,就可以利用人工微裂缝沟通储层的毛细管束缚水,苏里格气田由于储层的低渗透性,气井在进行开发过程中,进行压裂改造施工是一种常见的措施,因此孔隙的毛细管束缚术很大程度上都会被人工改造裂缝范围内连通,在气井生产过程中,由于生产压差的作用,毛细管舒服水也会随天然气产出｡

3分析过程

3.1数据收集

以单井日产水量为研究目标,收集研究区A气田生产井在整个开发过程中产生的地质资料､钻完井资料､储层改造资料､流体资料､生产资料等｡项目收集了284井次现场资料,其中含生产井92口,共整理出162个样表,2965个数据点资料｡在42类数据中,地质资料表格数据较多,共14类;试气资料次之,共12类;生产资料最少,共1类｡因此用常规的方法很难全面地判断各个因素对产水量的影响｡

3.2数据整理

计算数据的真实､有效性直接影响着输出结果的准确性,所以要开展数据整理｡所收集研究区电子数据中存在失值､重复､缺项等情况,为提高计算的准确性,需对原始数据进行数据清洗处理,包括数据标准化､缺失值处理､数据去重和野值剔除,为数据挖掘打下基础｡经过5轮数据清洗,将1979项因素淘汰了1857项,数据淘汰率93.84%｡

通过数据清洗最终得到了122项参数,涉及储层参数､完井参数､测井参数､压裂参数以及生产动态数据等｡这93.84%的数据淘汰率说明研究区现场收集数据的杂音､无效数据多｡

3.3单因素相关性分析

研究区致密气井日产水量是多因素相互作用的结果｡多因素间的相互作用会掩盖单因素对目标函数的作用相关性｡单因素相关性分析即通过目标函数对每一个单因素拟合,获得目标函数与单因素间的正负相关性,为多因素相关性分析提供指导｡以日产水量为目标函数,分别对122项影响因素进行了单因素线性拟合｡获得了122项影响因素与目标函数间的正负相关性关系｡

拟合结果得出,日产水量对122项影响因素拟合方程的系数值分布在-14353至37826之间,分布范围广｡这说明单因素相关性分析,方程系数受参数本身的绝对值大小影响显著｡在不考虑多因素间相互作用的情况下,单因素相关性分析中方程系数的大小不具有参考意义｡但方程系数的正负性表征了各个单因素对日产水量的影响方向,具有一定的参考意义,可为多因素拟合提供指导｡

3.4多因素相关性分析

本步骤需要将日产水量和日产气量对122项因素进行多因素拟合｡为提高拟合精确度,需要对122项因素进行正负性和数值范围的限定｡(1)正负性限定:根据单因素相关性分析结果,对122项影响因素进行正负性限定｡(2)数值范围限定:根据各个因素的现场取值范围或理论取值范围,对每一项因素的取值范围进行限定｡

在正负性限定和数值范围限定的基础上,将日产水量对122项因素进行多因素线性回归拟合,得到日产水量与122项因素间的数学关系式｡在此列出相关性比较紧密的部分因素与日产水量多元回归拟合结果｡通过对比可以看出:各个因素在单因素相关性分析和多因素相关性分析中的相关性系数差别较大｡说明单因素分析中,只考虑单因素对于日产水量的影响是不准确的｡同时说明各个因素之间的相互作用会影响相关性系数的大小,能够更好地反应各个因素对日产水量共同作用的效果｡

3.5产水主控因素分析

采用剥茧寻优算法对日产水量和日产气量的122项影响因素进行消元,得到49项主控因素｡然后利用主成份分析法分析每个主控因素的贡献率｡参照SPSS分析中贡献率要求,以主控因素对于日产水量和日产气量贡献率95%为指标进行筛选,共获得主控因素39项｡39项主控因素相关性系数､贡献率等信息见表1｡

表1日产水量主控因素列表

从建立的产水主控因素方程可以看出,对产水量影响较大的因素为测井的可动孔隙度和总孔隙度､试气和生产套压､泥质含量等｡因此,为了避免后期产水影响产气量,压裂段尽量优选可动孔隙度和总孔隙度较高､泥质含量低的储层,在生产过程中要控制生产制度,防止压差过大,地层产水｡

4结论

(1)现场收集的已作业气井数据呈现杂音大､有效与无效数据参杂等特征｡通过对原始数据进行诸如删除重复值､补充缺失值､统一单位等累计5轮次清洗处理后,筛选后的气井产气､产水潜在影响有效数据占比6.16%,保证后续大数据分析的准确性和可靠性｡(2)剥茧寻优算法筛选出影响研究区气井产水主控因素共39项,涵盖范围包括地层地质､气井开发工程､产气工艺等所有环节,这表明致密气藏气井产水特征是地层地质(内因)与工程工艺技术(外因)相互作用的结果｡(3)从建立的产水主控因素方程可以看出,对产水量起决定作用的主要是可动孔隙度和总孔隙度､试气和生产套压､泥质含量等,因此压裂井段尽量优选可动孔隙度高､泥质含量低的储层,同时生产过程中尽量控制生产压差｡

参考文献

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