一种考虑裂缝干扰的油井产能预测方法及其微观物模装置与流程

1.本发明涉及油气田开发技术领域，尤其涉及一种考虑裂缝干扰的油井产能预测方法及其微观物模装置。


背景技术：

2.裂缝性油藏已成为我国重要的油藏类型，储量和产量都占有一定的比重。裂缝性油藏因其复杂的结构而比非裂缝油藏的开发更为复杂，该类油藏具有较强的非均质性和复杂的油水关系。为了改善开发效果，有必要对裂缝性油藏的开发进行深入的研究，优化方案，以提高产量。
3.专利cn 104196503 a报道了一种裂缝性油藏可视化水驱油物理模型和物理模拟实验装置，所述裂缝性油藏可视化水驱油物理模型包括基体，基体的表面设有三个级别的裂缝，三个级别的裂缝分别为大级别裂缝、中级别裂缝和小级别裂缝。该裂缝性油藏可视化水驱油物理模型和物理模拟实验装置可用于复杂裂缝性油藏的可视化水驱油物理模拟实验，研究裂缝系统中油水运动方式和不同阶段采收率和含水率，研究复杂裂缝性油藏中的复杂结构井汇流干扰及水淹规律，为复杂裂缝性油藏注水开发提供理论依据和技术支持。
4.专利cn 105913155a报道了一种考虑应力干扰及压裂液滤失的致密油产能预测方法及系统，包括：获取基本参数；计算在致密油水平井多级压裂中，每级压裂缝产生的诱导应力对地应力造成的影响数据；在压裂施工后，计算在储层基质中的压裂液对储层基质孔隙压力的影响数据；计算应力干扰和滤失对人工裂缝尺寸的影响数据；计算应力干扰和滤失对人工裂缝渗透率的影响数据；构建致密油产能预测模型，获得致密油产能预测结果。
5.但由于裂缝性油藏因其复杂的结构而比非裂缝油藏的开发更为复杂，该类油藏具有较强的非均质性和复杂的油水关系，且由于地层裂缝间的干扰严重，常用的产能预测模型与实际产能常常较大的偏差，失去了指导和参考价值。


技术实现要素：

6.为了解决现有技术的预测模型与实际产能偏差较大的问题，本发明提供了一种考虑裂缝干扰的油井产能预测方法及其微观物模装置
7.本发明的技术方案如下：
8.一种考虑裂缝干扰的油井产能预测方法，具体包括以下步骤：
9.s1)通过微观可视化实验，得到在不同模型、不同原油粘度和/或不同级差中水驱油流动现象的图像数据；
10.s2)根据采集到的图像数据，进行定量识别，并得到100:100um到100:600um模型小裂缝采出程度曲线，将裂缝之间的干扰程度进行量化表征，将不同模型、不同尺度、不同原油粘度的参数都纳入相对干扰系数rif体系中进行对比；
11.s3)分别确认裂缝级差、原油粘度、裂缝长度与相对干扰系数rif的关系式，并采用正交试验分析裂缝级差、原油粘度、裂缝长度对相对干扰系数rif的影响，获得相对干扰系
数rif的表达式；
12.s4)通过ct在线驱替试验，确立相对干扰系数rif计算式中的系数，得到rif的计算式；
13.s5)根据预测的油井的投产初期的原油参数、地层参数和生产参数获得裂缝件等效渗透率的比值nk，并带入相对干扰系数rif计算式中，获得相对干扰系数rif的值，并根据产剖，获得优势裂缝的采收率；
14.s6)根据优势裂缝的采收率和优势裂缝的采出程度，获得劣势裂缝的采收率。
15.优选的所述步骤s1)包括以下步骤：
16.s11)在水相和油相中分别加入不同颜色的燃料，并测定油相和水相的粘度；
17.s12)构建多个不同渗透率、不同裂缝的微观模型，并启动微观物模装置中的控制器和数据采集器、监控器；
18.s13)分别向不同的微观模型中通入饱和油，待微观模型油饱和后，进行水驱，并记录水驱数据；
19.s14)对获得的水驱数据进行分析处理；
20.s15)清洗模型并烘干，采用不同原油粘度重复步骤s13)、s14)。
21.优选的所述不同模型指的是双缝模型或缝网模型。
22.所述裂缝级差与相对干扰系数rif的关系式为：
23.qr(nk)＝1-1.5693(nk)
(-1.77076)
。
24.所述原油粘度与相对干扰系数rif的关系式为：
25.hr(μ)＝0.76525μ
0.02863
。
26.所述裂缝长度与相对干扰系数rif的关系式为：
27.gr(l)＝0.84886l
(-0.03948)
。
28.优选的所述ct在线驱替试验包括以下步骤：
29.s41)设计3块缝洞型碳酸盐岩树脂胶结岩心；
30.s42)向岩心中注入饱和油后进行水驱，并通过数字岩心获得大小裂缝的采收率变化规律；
31.s43)根据采收率变化规律，确定相对干扰系数rif计算式中的系数。
32.所述相对干扰系数rif的计算式具体为：
33.rif＝0.855
·
[1-1.5693(nk)
(-1.77076)
]。
[0034]
所述优势裂缝的采收程度n1与劣势裂缝的采收程度n2的关系式为：
[0035]
n2＝(1-rif)
×
n1。
[0036]
前述方法使用的一种微观物模装置，其特征在于包括微型裂缝岩心模型、显微镜、微流控泵、数据采集器、图像采集器，所述图像采集器连接显微镜，采集显微镜的目镜观察到的图像数据；所述微型裂缝岩心模型安装在所述显微镜的载物台上并连接所述微流控泵；所述微流控泵通过控制器和外接的储液箱注入油相或者水相；所述数据采集器连接所述微流控泵和图像采集器。
[0037]
本发明的技术效果如下：
[0038]
本发明公开的一种考虑裂缝干扰的油井产能预测方法及其微观物模装置采用了微观物模装置，在不同模型中，固定某一级差，调整原油粘度，测定粘度对屏蔽的影响，或固
定某一粘度，测定不同级差时对屏蔽的影响，模拟不同模型、原油粘度下，大小裂缝中水驱油流动现象和差异，构建引入了干扰系数的产能预测模型，为后续堵水采油提供具有价值的参考数据，可适用于裂缝性油藏堵水后产能预测，特别适用于具有较强的非均质性和复杂的油水关系，且由于地层裂缝间的干扰严重的裂缝性油藏。
附图说明
[0039]
图1为本发明的微观物模装置的示意图，
[0040]
图2为本发明应用过程流程示意图。
具体实施方式
[0041]
为了更好的理解本发明，下面结合具体实施例对本发明进行进一步的解释。
[0042]
实施例
[0043]
本实施例提供了一种考虑裂缝干扰的油井产能预测方法，使用如下的微观物模装置，如图1所示其包括微型裂缝岩心模型、显微镜、微流控泵、数据采集器、图像采集器。所述图像采集器连接显微镜，采集显微镜的目镜观察到的图像数据；所述微型裂缝岩心模型安装在所述显微镜的载物台上并连接所述微流控泵；所述微流控泵通过控制器和外接的储液箱注入油相或者水相；所述数据采集器连接所述微流控泵和图像采集器。
[0044]
所述方法具体包括以下步骤：
[0045]
s1)通过微观可视化实验，得到在不同微型裂缝岩心模型、不同原油粘度、不同级双裂缝中水驱油流动现象的图像数据；
[0046]
s11)在水相和油相中分别加入不同颜色的燃料，并测定油相和水相的粘度；
[0047]
s12)构建多个不同渗透率、不同裂缝的微观模型，并启动微观物模装置中的控制器和数据采集器、监控器；
[0048]
s13)分别向不同的微观模型中通入饱和油，待微观模型油饱和后，进行水驱，并记录水驱数据；
[0049]
s14)对获得的水驱数据进行分析处理；
[0050]
s15)清洗模型并烘干，采用不同原油粘度重复步骤s13)、s14)。
[0051]
s2)根据采集到的图像数据，进行定量识别，并得到100:100um到100:600um模型小裂缝采出程度曲线，将裂缝之间的干扰程度进行量化表征，将不同模型、不同尺度、不同原油粘度的参数都纳入相对干扰系数rif这一体系中进行对比；
[0052]
其中，所述小裂缝采出程度曲线通过二值化算法定量识别。
[0053]
所述二值化算法具体为：根据步骤s1)中获得的图像数据提取图像数据中颜色的rgb值，并结合最小误差法进行优化，得到高精度的图像识别结果，进而得到100:100um到100:600um模型小裂缝采出程度曲线。
[0054]
s3)分别确认裂缝级差、原油粘度、裂缝长度与相对干扰系数rif的关系式，并采用正交试验分析裂缝级差、原油粘度、裂缝长度对相对干扰系数rif的影响，获得相对干扰系数rif的表达式；
[0055]
其中，所述裂缝级差与相对干扰系数rif的关系式为：
[0056]
qr(nk)＝1-1.5693(nk)
(-1.77076)
[0057]
其中，所述原油粘度与相对干扰系数rif的关系式为：
[0058]hr
(μ)＝0.76525μ
0.02863
[0059]
其中，所述裂缝长度与相对干扰系数rif的关系式为：
[0060]gr
(l)＝0.84886l
(-0.03948)
[0061]
s4)通过ct在线驱替试验，确立相对干扰系数rif计算式中的系数，得到rif的计算式；
[0062]
s41)设计3块缝洞型碳酸盐岩树脂胶结岩心；
[0063]
s42)向岩心中注入饱和油后进行水驱，并通过数字岩心获得大小裂缝的采收率变化规律；
[0064]
s43)根据采收率变化规律，确定相对干扰系数rif计算式中的系数。
[0065]
其中，所述相对干扰系数rif的计算式具体为：
[0066]
rif＝0.855
·
[1-1.5693(nk)
(-1.77076)
]
[0067]
s5)根据预测的油井的投产初期的原油参数、地层参数和生产参数获得裂缝件等效渗透率的比值nk，并带入相对干扰系数rif计算式中，获得相对干扰系数rif的值，并根据产剖，获得优势裂缝的采收率；
[0068]
s6)根据优势裂缝的采收率和优势裂缝的采出程度，获得劣势裂缝的采收率；
[0069]
优势裂缝的采收程度n1与劣势裂缝的采收程度n2的关系式为：
[0070]
n2＝(1-rif)
×
n1。
[0071]
如图2所示，结合投产初期产液剖面资料，将不同裂缝层的原油、地层、生产参数带入分层压力恢复试井数据，可以推算出优势裂缝层和劣势裂缝层的等效渗透率比值nk，带入公式中可得出实施井的相对干扰系数rif，再结合优势裂缝采油情况，计算出优势裂缝的采收率n1，通过优势裂缝的采收程度n1与劣势裂缝的采收程度n2的关系式，可推算出劣势裂缝采收率n2。基于n2的数值划分为四个等级，用于堵水潜力的判断。
[0072]
劣势缝采收率0-0.250.25-0.50..5-0.750.75-1.0堵水潜力分级大较大较小小
[0073]
以下以某地油藏的某油井为例，该井产剖曲线显示分层产出，且随着生产推进，下层逐步水淹，上层产液量降低，故判断下层为优势裂缝层，上层为劣势裂缝层，各层间的等效渗透率根据油藏厚度、产量等参数计算得到等效渗透率比值为1.69，并将其代入相对干扰系数的计算公式中，得到相对干扰系数的值为0.325，同时，根据优势裂缝层的累产油量，计算优势裂缝层的采收率为0.55，并将相对干扰系数带入n2＝(1-rif)
×
n1中，即可获得劣势裂缝层的采收率为0.37，因此该井具有较大的堵水潜力。