[发明专利]一种生产制度变化的页岩气井生产数据分析方法有效
申请号: | 201611126375.8 | 申请日: | 2016-12-09 |
公开(公告)号: | CN108614902B | 公开(公告)日: | 2021-06-22 |
发明(设计)人: | 庞伟;杜娟;张同义;吴琼;赵旭;刘欢乐;翟羽佳;毛军;邸德家 | 申请(专利权)人: | 中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司石油工程技术研究院 |
主分类号: | G06F30/367 | 分类号: | G06F30/367 |
代理公司: | 北京知舟专利事务所(普通合伙) 11550 | 代理人: | 郭韫 |
地址: | 100028 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 生产 制度 变化 页岩 气井 数据 分析 方法 | ||
本发明提供了一种生产制度变化的页岩气井生产数据分析方法,属于油田开发领域。该方法包括:(1)建立页岩气井试井分析模型;(2)获取生产数据及所需基本数据;(3)计算产量规整化压力和产量规整化压力导数,绘制双对数图版,该双对数图版包括产量规整化压力与物质平衡时间的双对数曲线和产量规整化压力导数与物质平衡时间的双对数曲线这两条曲线;或者计算产量规整化压力积分和产量规整化压力积分导数,绘制双对数图版,该双对数图版包括产量规整化压力积分与物质平衡时间的双对数曲线和产量规整化压力积分导数与物质平衡时间的双对数曲线这两条曲线。
技术领域
本发明属于油田开发领域,具体涉及一种生产制度变化的页岩气井生产数据分析方法,应用于页岩气井试井分析和动态描述。
背景技术
试井是以渗流力学为理论基础,以测试仪表为手段,通过测量油气、水、井的压力、产量等生产动态数据,研究和确定测试井和油、气、水层的生产能力、物性参数以及辨别井间或层间连通关系的技术,其对油气田新区勘探开发、老区动态调整都具有极为重要的作用。为了解某特定井及对应储层的参数,根据所有利用的资料来源不同,主要有压力恢复试井(简称压恢试井)、生产数据试井分析两种常用方法。
压恢试井是一种传统试井方法,在井底或井口放置压力井,关井后记录压力变化。优点是压力计采点密精度高,解释结果能反映油气井开井生产早期信息。但由于页岩气藏储层渗透率极低,压恢试井只能记录短期的部分数据,无法反映页岩气井诸如裂缝干扰、裂缝边界等远井信息。因此压恢试井在页岩气井中能提供的信息非常有限。
生产数据试井分析,是利用长期开井生产动态数据进行试井解释,主要方法有PNR方法(压力归一化产量方法,也叫Blasingame方法)、Agarwal-Gardner方法、RNP方法(产量归一化压力方法)。生产数据试井方法优点是不需要关井,不影响正常生产,通过记录的长期生产数据来解释井和储层特征参数,能反映油气井远井信息,因此这种方法非常适用于页岩气井。
文献“Decline Curve Analysis for Variable Pressure Drop/Variable Flowrate Systems(SPE-21513-MS)”和“Decline Curve Analysis Using Type-Curves:Analysis of Gas Well Production Data(SPE-25909-MS)”介绍了Blasingame 方法;文献“Analyzing well production data using combined typer curve and declne curveconcepts(SPE-49222-MS)”介绍了Agarwal-Gardner方法;文献“Rate-NormalizedPressure Analysis for Determination of Shale Gas Well Performance(SPE-144031-MS)”和“水平井生产数据分析模型”(石油勘探与开发,2010,37(1):99-102)介绍了RNP方法;专利“一种测试井的生产数据分析方法”(CN201410188296.4)发明了一种利用生产数据进行试井分析的方法;专利“一种基于压恢试井和生产数据试井的试井解释方法”(CN201410797664.5)针对压恢试井、生产数据试井两种试井分析方法存在的问题,发明了一种耦合试井分析方法,使得压恢和生产数据解释模型相互验证,提高了解释精度。但上述所有的页岩气井生产数据分析方法仍存在两个问题:
(1)主要通过压力和压力导数与物质平衡时间双对数图版的拟合来进行试井分析,而没有或很少关心压力和产量数据的历史拟合效果;
(2)对所分析时间段内没有生产制度改变(开关井、更换油嘴尺寸、井间干扰)的井效果较好,但是当生产制度发生频繁变化时效果非常差。
由于页岩气井在生产过程中经常伴随着频繁的生产制度改变,导致其生产数据质量通常较差,压力和产量数据经常存在间断、波动甚至缺失,所以现有的生产数据分析方法无法实现有效的分析,压力和产量的历史拟合时误差非常大,解释结果具有很强的不确定性和多解性。
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