复杂致密气藏产能预测方法与流程

本发明涉及的是对产能进行预测的方法，具体涉及的是复杂致密气藏产能预测方法。

背景技术：

产能是未动用储量评价的核心，产能预测是油田开发规划部署、开发方案设计、开发动态分析、油井配产及开发方案调整的重要内容。

地层压力的变化是影响气井产能的外在因素。构造部位的差异或施工过程中地层能量损失均会造成地层压力变化。从渗流基本理论出发，在生产初期，当不考虑井筒储集效应和表皮系数效应影响时，压力波传播到边界之前，分层产量贡献近似等于地层系数；当压力波到达边界之后，经过一段生产过渡期，逐渐过渡为按地层储量比进行分配，压力并不影响气藏多层合采时小层的产量分配。因此，不把地层压力作为产能预测的参数。

技术实现要素：

本发明的目的是提供复杂致密气藏产能预测方法，这种复杂致密气藏产能预测方法利用似地层系数法进行产能预测，预测的产气量与实际的产气量符合程度较高，可以应用该方法对日产气量进行有效预测。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：这种复杂致密气藏产能预测方法包括以下步骤：

步骤一：获取目标层的储层物性参数，储层物性参数包括有效厚度、有效孔隙度、渗透率、含气饱和度；

步骤二：将有效孔隙度与有效厚度结合，建立“似地层系数”进行产能预测，作为预测产能的一个参数标准；

似地层系数＝ф·h

式中：φ——有效孔隙度，小数

h——地层有效厚度，m；

步骤三：将含气饱和度与有效孔隙度结合，采取乘积形式，即φ·sg，作为预测产能的另一个参数标准；

步骤四：将试气井的日产气量与对应的似地层系数、φ·sg分别绘制拟合关系图；

步骤五：将各试气井段的岩性分为火山岩、碎屑岩两个系列，分别作出似地层系数、φ·sg与日产气量的关系图；

步骤六：从似地层系数与日产气量的关系图上，找出碎屑岩的似地层系数与日产气量关系曲线或火山岩的似地层系数与日产气量关系曲线是否出现异常点；

步骤七：剔除异常点后，根据试气井似地层系数与初期单井产能的关系曲线，分别对火山岩储层和碎屑岩储层回归出以下关系式：

火山岩拟合关系式：

qg＝19.952φh+2.2929

r²＝0.9963

碎屑岩拟合关系式：

qg＝8.8658φh-2.7078

r²＝0.9904

利用火山岩拟合关系式和碎屑岩拟合关系式进行产能预测。

本发明具有以下有益效果：

1、本发明根据影响产能预测的内在因素，针对研究区火山岩和碎屑岩两种岩性的特点，提出两个组合参数来对产能进行预测，然后将这2种方法的预测结果进行对比分析，通过2口井验证其中的“似地层系数”法对产能预测具有较高的精度，误差仅为4.0％。该方法对于类型相同、地质条件相似的其它气藏的产能预测具有借鉴意义。

2、本发明分岩性建立的“似地层系数”与日产气量具有较好的关系，利用似地层系数法进行产能预测，预测的产气量与实际的产气量符合程度较高，可以应用该方法对日产气量进行有效预测。

四、附图说明：

图1试气井似地层系数与日产气关系图。

图2为试气井φ·sg与日产气关系图。

图3为试气井不同岩性下似地层系数与日产气关系图。

图4为试气井不同岩性下φ·sg与日产气关系图。

图5为异常点分析图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的说明：

这种复杂致密气藏产能预测方法包括以下步骤：

步骤一：获取目标层的储层物性参数，储层物性参数包括有效厚度、有效孔隙度、渗透率、含气饱和度。影响压裂气井产能的主要因素有气层的有效厚度、孔隙度、渗透率、含气饱和度等储层物性参数，属于产能预测的内在因素。随气层厚度的增大，垂直气井产能增加。储层物性整体较好时，储层孔喉较粗，孔隙度较大，分选好——极好，气层渗透率高，实施压裂作业易达到理想的效果，含气饱和度越高的情况下产水率越低，气井产能较高。

步骤二：有效孔隙度是反映油气的储存和连通性的重要指标，有效厚度是了解地层的能量和衡量产量状况的重要依据，依靠任一因素作为量化统计的参数建立产量关系式都具有局限性，因此，将有效孔隙度与有效厚度结合，建立“似地层系数”进行产能预测，作为预测产能的一个参数标准，

似地层系数＝ф·h

式中：φ——有效孔隙度，小数

h——地层有效厚度，m；

步骤三：孔隙度、渗透率、含气饱和度之中，含气饱和度是油气储藏与产出的基础。单一的含气饱和度数值难以与试气产量建立量化统计相关关系，一方面是由于岩心资料和测井资料难以求准气层原始含气饱和度，另一方面是由于试气作业不可能只以含气饱和度为准确量化的依据来选择试气层，因此，将含气饱和度与有效孔隙度结合，采取乘积形式，即φ·sg，作为预测产能的另一个参数标准。

步骤四：将试气井的日产气量与对应的似地层系数、φ·sg分别绘制拟合关系图，对英台地区进行预测，从图1，图2中可以看出，散点分布在从右上角到左下角的区域，似地层系数和φ·sg均与日产气呈现正相关性，即随似地层系数、φ·sg增大，日产气量增多。

步骤五：将各试气井段的岩性分为火山岩、碎屑岩两个系列，分别作出似地层系数、φ·sg与日产气量的关系图，从图3、图4可以看出，φ·sg与岩性对应的日产气量相关性较差，而似地层系数能够较为清晰的反映不同岩性下日产气量规律，即划分岩性后似地层系数与日产气量具有更好的相关性。

步骤六：从似地层系数与日产气量的关系图上，找出碎屑岩的似地层系数与日产气量关系曲线或火山岩的似地层系数与日产气量关系曲线是否出现异常点。碎屑岩的似地层系数与日产气量相关性较好，而火山岩的似地层系数与日产气量关系曲线出现两个异常点：龙深302(1)、龙深206，可以分别从压裂工艺、储层物性及岩性方面进行异常原因分析(图5)。

表1异常点分析数据表

储层物性和岩性是影响储层产气效果的内在原因，压裂施工参数的合理配置是外在因素，加砂强度越大，通常压后产能强度越大。龙深206井异常高值即是由大量加砂所造成的。龙深302井的第一段试气段，有效厚度较大，因此似地层系数值偏大，而每米加砂量较少，火山岩较薄，故呈现异常低值。

步骤七：剔除异常点后，根据试气井似地层系数与初期单井产能的关系曲线，分别对火山岩储层和碎屑岩储层回归出以下关系式：

火山岩拟合关系式：

qg＝19.952φh+2.2929

r²＝0.9963

碎屑岩拟合关系式：

qg＝8.8658φh-2.7078

r²＝0.9904

利用火山岩拟合关系式和碎屑岩拟合关系式进行产能预测。

本发明产能预测验证：

用该地区2口试气井2013年11月的平均日产气量数据验证以上单井产能经验公式，预测相对误差最大为5.3％，平均相对误差仅为4.0％，说明该方法对产能预测具有较高的精度。