筛管砾石充填油井产能预测研究(I)－基本模型

在常规套管射孔井产能预测的基础上,考虑射孔炮眼内的充填砾石、筛套环空砾石层以及筛管造成的附加表皮,建立了筛管砾石充填防砂井的产能预测模型。计算分析表明,炮眼砾石层及地层是主要压降区域,充填后砾石层的渗透率及射孔参数是影响砾石充填井产能的主要因素。     

筛管砾石充填油井产能预测研究（Ⅰ）——基本模型

在常规套管射孔井产能预测的基础上,考虑射孔炮眼内的充填砾石、筛套环空砾石层以及筛管造成的附加表皮,建立了筛管砾石充填防砂井的产能预测模型。计算分析表明,炮眼砾石层及地层是主要压降区域,充填后砾石层的渗透率及射孔参数是影响砾石充填井产能的主要因素。     

压裂充填防砂井产能预测方法

产能预测是进行压裂防砂优化设计的基础。首先预测压裂对产能的影响,得到压裂增产倍数;计算射孔孔眼砾石层及环空砾石层的附加表皮因数,用砾石充填后产能比考虑炮眼和筛套环空砾石充填对产能的影响;压裂增产倍数与砾石充填产能比的乘积即为压裂充填防砂后的总产能比。根据防砂前流入动态可得压裂充填防砂后的流入动态曲线。采用该方法对吐哈油田颜6-8井进行了产能预测,计算结果与实际产能基本吻合。     

无筛管压裂充填防砂优化设计研究

无筛管压裂充填防砂既可以有效地控制地层砂进入井筒,又不影响措施井的产能,也不影响措施井后续的修井作业。以无筛管压裂充填的净现值为目标函数,以砂量、砂比和施工排量为决策变量,建立了无筛管压裂充填防砂技术优化设计模型,并给出了优化方法——因素交替法。所建立的优化设计模型不依赖于裂缝几何尺寸模型与产能预测模型,可在保证防砂效果的基础上,从经济角度确定最优的包覆支撑剂量、包覆支撑剂段的砂比和包覆支撑剂段的施工排量。该模型对指导现场施工有着积极意义。     

防砂井产能预测与经济优化方法

1 技术理论与模型的建立( 1 )防砂井产能预测基本模型。对于防砂井 ,在近井地带尤其射孔炮眼内 ,流体流速较高 ,紊流流动造成的压力损失不可忽略。以达西定律和Forchheimer压力梯度方程为基础 ,考虑达西流动和非达西流动、单相和油水两相情况下 ,计算从油藏到井筒各流动区域的压降 ,计算相应的各种表皮系数 (包括射孔表皮、地层伤害表皮、射孔压实带表皮 (新井 )、砾石充填炮眼表皮、砾石充填环空表皮以及筛管流动表皮等 ) ,建立防砂井产能预测基本模型。( 2 )防砂方法优选决策模型。防砂方法多种多样 ,但每种防砂方法都有各自的特点和适应…     

砾石充填介质复合堵塞对天然气水合物储层产能的影响规律研究

砾石充填层堵塞是影响天然气水合物储层砾石充填防砂井产能优化的关键因素。在考虑泥质粉砂与二次生成水合物对砾石充填层复合堵塞情形的基础上,针对人造陶粒与石英砂充填介质,分别开展了泥质粉砂和水合物二次生成堵塞充填层的模拟试验,系统分析了堵塞过程。基于复合堵塞充填层机理及渗透率变化规律,构建了天然气水合物砾石充填防砂井砾石充填层堵塞后的产能预测模型并进行了案例分析。研究结果表明,在泥质粉砂和二次生成水合物堵塞条件下,充填层渗透率的降幅分别达93%与98%;复合堵塞造成充填层渗透率降低对产能的影响显著,堵塞后防砂井产能比的降幅达97%。大粒径砾石充填虽然能缓解产能受损,但效果不明显。研究认为,预防复合堵塞的关键是优化生产制度,避免水合物二次生成。      

基于灰狼算法优化的支持向量机产能预测

针对常规的线性回归以及经验公式等油井初期产能预测方法应用范围有限、预测误差较大,并且难以表征初产在多因素影响下的非线性变化规律等问题,提出了基于机器学习算法的产能预测方法。以某特低渗油田为例,从地质、开发和工程3个方面,选择了影响初期产能的10种因素,采用皮尔逊相关关系分析了各因素之间的线性相关性,使用随机森林方法确定了初期产能的主控因素,首次采用灰狼算法（GWO）优化的支持向量机（SVM）建立了油井初期产能的预测模型。结果表明：特低渗油田初期产能的主控因素为：压裂加砂量,射孔段厚度,初始含水饱和度,油层有效厚度和加砂强度;与多元线性回归模型和网格寻优的支持向量机模型相比,灰狼算法优化的支持向量机初期产能预测模型精度高而且运算速度快。研究结果可为油井初期产能评估提供参考。     

砾石充填层渗透率实验研究

针对实际生产过程中砾石充填层会被地层砂侵入的问题,通过室内模拟实验,深入研究砾石充填层被地层砂侵入之后的渗透率变化。实验结果表明:砾石充填层的防砂效果与砾石和地层砂匹配程度有密切关系;砾石充填层渗透率与地层砂的粒度中值、不均匀系数、泥质含量和生产压差等因素有关,在其它影响因素不变的情况下,砾石层渗透率与地层砂粒度中值成正比,与不均匀系数、泥质含量和生产压差成反比。该研究为砾石充填井产能预测中砾石充填层渗透率的变化提供依据,对指导工程实践具有一定意义。     

稠油热采防砂井动态产能评价方法及其应用

稠油热采井防砂后由于挡砂介质堵塞和生产条件改变,防砂井表皮系数和产能将随时间动态变化,但目前尚无相应的动态产能评价方法。通过实验手段研究砾石层堵塞规律与时间、黏土与细质含量、流体黏度、流速、砾砂中值比等生产条件的关系,拟合建立了砾石层堵塞渗透率比随时间变化规律预测模型,通过热采井近井温度变化和原油黏温关系计算温度对产液指数的影响,建立了一套稠油热采防砂井动态产能评价方法,用于预测投产后产液指数和产量随时间的动态变化规律。孤东油田典型井实例分析表明：防砂介质堵塞和热损失是稠油热采防砂井产能下降的的主要原因,两者对油井产能降低的贡献分别为47%和53%,基本相当;投产早期,油井产能下降较快,然后下降速度减缓,最终产能趋于稳定;具体变化规律取决于油井地质特征、防砂参数和生产条件。该研究结果对提高防砂井产能和优化防砂措施有指导意义。     

高压砾石充填防砂气井产能预测与评价

提出了以防砂产能比作为防砂措施对气井产能造成影响的评价指标。高压砾石充填防砂后在井筒附近形成管外砾石层、孔眼砾石层、筛套环空砾石层等附加阻力区域。考虑气体紊流特征,计算上述附加区域中的单向流和径向流压降方程,推导出各种情况下防砂后产能比的计算方法;结合防砂前气井流入动态,根据防砂产能比可预测防砂后气井流入动态。形成一套简单实用的高压砾石充填防砂气井产能评价与预测方法。该方法计算简单,需要的基础数据少且易于提供,计算结果可靠。     

一种基于支撑向量机学习预测井眼轨迹的新方法

对影响井眼轨迹的几个主要因素进行了分析,提出了一种利用小样本统计学习理论中的支撑向量机来进行井眼轨迹预测的新方法,介绍了用于非线性回归估计的支撑向量机的基本原理,通过对一口或几口已钻井的轨迹数据、钻进方式和底部钻具组合结构参数进行学习训练支撑向量机,建立了井眼轨迹的支撑向量机预测模型,并利用多口实钻井的轨迹数据进行了验证。结果表明,这种新方法的预测精度远高于传统的定曲率几何预测方法。     

影响防砂气井产能的因素分析

研究了出砂后砾石充填防砂气井的流动模式。认为气体从供给边缘到井筒的流动是由流动规律不同的4部分组成；在考虑紊流对流动阻力影响的基础上，研究了各部分流动阻力的计算方法，从而建立了防砂气井产能预测模型；通过计算分析了影响气井产能的主要因素。研究表明：（1）防砂气井的压降主要发生在射孔孔眼内及其附近地层；（2）射孔孔眼内填满地层砂比填满砾石时的流动阻力大的多。因此，将每个孔眼填满砾石是提高防砂气井产能及防砂有效期的根本保证：（3）井筒内按单向流，径向流及发散流计算流动阻力时，三者有较大差别，因此，井筒内流动阻力模型的选择将影响产能预测的准确性。     

复杂碳酸盐岩储层多数据融合预测技术——以千米桥潜山奥陶系为例

单一储层预测方法在实际应用中存在一定局限性,在特殊地区不能全面反映多因素控储的实际地质情况.为此,综合前人研究成果,针对千米桥潜山奥陶系碳酸盐岩储层地质特征,提出基于波形指示参数反演和敏感地震属性的多数据融合方法,以准确表征受层状溶蚀孔洞和裂缝控制的复杂缝洞储层.利用波形指示反演结合曲线重构技术有效预测层状溶蚀孔洞分布...     

基于风险矩阵和支持向量机的套管寿命预测

普通预测方法无法有效预测套管寿命,为此,建立了套管寿命预测模型。该模型基于支持向量机方法建立,通过对32个套管失效因素的影响等级及相应因素发生概率等级的定量分析,求得各因素对于套管失效影响的风险矩阵,并确定了油气井套管8种失效形式的危险性能指标。对60口非训练样本的套损井寿命进行预测,通过寿命预测值与现场实际寿命值的对比分析表明,该套管寿命预测方法对中长寿命油气井套管具有较高的预测精度。     

鱼骨井产能预测及影响因素分析

与常规直井和水平井相比,鱼骨井因其泄油面积大、相同液量下压差小、能更为经济有效地开发隐蔽油藏、复杂断块油藏等复杂构造油气藏而在油田获得成功应用。准确评价鱼骨井产能对于产能建设、措施优化具有一定的指导意义。鱼骨井井身结构的复杂性增加了该种井型产能预测的难度。以渤海××油田已投产的6口鱼骨井为样本,构造BP神经网络模型,对多因素非线性影响下的鱼骨井产能进行预测,并根据权重分析理论找出影响渤海××油田鱼骨井产能的主控因素。现场实例计算表明：该方法能综合考虑鱼骨井产能的各种影响因素,预测精度高,计算速度快,是鱼骨井产能预测的一种有效手段。渤海××油田鱼骨井产能的主控因素为：垂向渗透率与水平渗透率之比、储层有效厚度、地层孔隙度、主井筒长度、各分支长度、溶解气油比和原油黏度。     

四川盆地威远区块页岩气单井产量预测方法及应用

针对四川盆地威远区块页岩气单井产量主控因素不明的问题,基于该区132口投产1 a以上气井的地质与工程数据及生产数据,使用灰色关联法对影响页岩气单井产量的主控因素进行分析研究。研究表明:影响页岩气单井首年累计产量的主控因素为支撑剂量、压裂改造段数、水平井垂深的中值、压裂段长度、压裂液量、孔隙度、压力系数和加砂强度。通过机器学习方法与传统经验公式法对比预测首年累计产量及初期产量,明确了机器学习法精度更高。同时,基于主控因素分析的基础上,优选出适用于研究区的机器学习法为支持向量机法,其预测精度高于90%。研究结果对同类页岩气区块产能评价具有重要意义。     

基于支持向量机的致密油藏水平井体积压裂初期产能预测

水平井产能预测和评价是致密油藏合理有效开发的关键环节.由于体积压裂后,缝网分布复杂且相互干扰,传统经验公式法和数学解析法在低渗-致密油藏的产能预测普遍误差较大.本文基于大庆油田M2区块20口水平井体积压裂的钻遇、压裂和试油数据,首先采用皮尔森系数、斯皮尔曼系数和肯德尔系数进行了主控因素分析,筛选和评价了7个主要参数.在...