确定气井高速湍流系数方法的应用与对比

高速湍流系数又称为高速惯性阻力系数,是判断气井流动状态的一个重要参数.在气井生产的条件下,流向气井井底的气体,因渗流面积的不断减小,气体流动速度不断增加,致使在近井地带形成了非达西流动的湍流影响,引起了附加的压力损失,产生了湍流表皮因子,降低了气井的产能.气井高速湍流的影响程度,还可以利用非迭西流动常数和湍流表皮因子描述.在气井二项式的基础上,提出了确定气井高速湍流系数的多点法和一点法,即利用气井的多点或单井测试资料,确定气井的高速湍流系数,并用于非达西流动常数和湍流表皮因子的确定.通过实例的应用表明,提供的方法是实用有效的.同时,还列出了在文献中常用的一些相关经验公式.     

确定气井湍流系数和湍流表皮系数的新方法

在气体高速流动条件下，湍流是普遍存在的现象，而且流速愈高，则井底附近地带的湍流区愈大。湍流不仅增加了流动阻力和表皮系数，而降低了气井的产能。基于文献（2）的研究成果，提出了确定湍流系数和湍汉表皮系数的新方法。     

确定气井高速湍流系数的新相关经验公式

在井底附近地带，对于高速气体的流动，湍流或非达西流动的产生是不可避免的。湍流不公增加了表皮系数，而且降低了气井的产能。新的确定气井高速湍流系数的相关经验公式，较以前文献的相关经验公式，具有更好的代表性，可以用于确定不同渗透率储层的高速湍流系数和非达西流动常数。     

确定非达西流动常数的方法及应用

对于一口新的气井,在稳定生产条件下,由关井测试压力恢复曲线,可以利用Horner法确定气层有效渗透率K和视表皮因子Sa。视表皮因子由完井表皮因子Sc和湍流表皮因子St两部分组成。由于St=Dqg,需先确定D值,才能确定St和Sc的数值。利用系统试井的二项式和压力恢复曲线的Horner法,提出了确定非达西流动常数D的方法,并用于确定湍流表皮因子St和完井表皮因子Sc。当获取比较多的测试数据后,可直接建立D与K的相关经验公式。当由Horner法确定有效渗透率K值后,可利用该关系式确定D、St和Sc的数据。     

考虑地层损害和高速非达西流动影响的气井不稳定压力分析

在分析地层中气体流动动态时，常常要考虑地层损害和气体的高速非达西流动的影响。文中由Wattenbarger和Ramey(1968a，b)提出的描述在径向油藏恒定流量下的真实气体的流动动态的公式出发，通过把此公式进行合理的变形、推导，使之可以用来解释气井生产中因地层损害和气体非达西流动的影响。提出了一种利用一次恒定压力生产的测试就可以确定地层渗透率、机械表皮系数因子以及非达西流动系数的方法。这种方法简单直接而且有效。     

确定气井真表皮系数的方法

气井真表皮系数，就是指气井因打开性质不完善，打开程度不完善和入井液对储层的伤害所引起的表皮系数。气井生产过程中因湍流效应大，确定真表皮系数，有利于对气井完善性进行正确评价。     

自喷井井底流动压力上升的测试资料解释

自喷井流压上升的测试资料解释方法与软件在国内外是空白，针对这一情况，建立了变表皮系数、变形双孔介质、高速非达西渗流的数学模型与数值模型，并研制了解释评价软件，它可解释其它试井分析软件不能解释的自喷井流动期井底压力上升的测试资料，且能得到随时间变化的表皮系数及气井的真实绝对无阻流量。应用表明，所介绍的方法不仅具有可行性，且解释结果也比较符合实际。     

考虑地层损害和高速非达西流动影响的气井不稳定压力分析

在分析地层中气体流动动态时,常常要考虑地层损害和气体的高速非达西流动的影响。文中由Wattenbarger和Ramey(1968a,b)提出的描述在径向油藏恒定流量下的真实气体的流动动态的公式出发,通过把此公式进行合理的变形、推导,使之可以用来解释气井生产中因地层损害和气体非达西流动的影响。提出了一种利用一次恒定压力生产的测试就可以确定地层渗透率、机械表皮系数因子以及非达西流动系数的方法。这种方法简单直接而且有效。     

确定气井表皮系数的一点法

气井的表皮系数是气井射开程度不完善、泥浆等入井液对储层侵害及气井在生产时湍流影响程度的无因次度量,它是评价气井的一个重要指标。以往确定表皮系数,需要压力恢复曲线的测试资料,需进行关井测压等作业。给出了估算气井表皮系数的一点法,在已知地层压力条件下,只需一个工作制度下的产量和井底流压,即可估算出气井表皮系数;现场应用表明该方法具有一定的实用价值。     

气藏高速湍流系数新的经验公式的确定

常规产能方程的确定有2个途径,一是通过产能试井来确定;另外就是在试井（包括不稳定试井）提供全部所需参数的基础上,利用产能公式来确定迭西项系数A和非达西项系数B。2种方法在理论上是等价的。如果试井数据足够准确,利用不稳定试井资料计算得到达西项系数和产能试井资料回归达西项系数应该相等,湍流系数只与非达西项B有关。但是实际不稳定试井过程中得到的参数与其真实值之间肯定有偏差。由于这些误差的存在,产能公式预测产能的准确性降低,使得常规湍流系数直接应用计算的误差很大。文中考虑到将不稳定试井资料和产能试井资料结合起来,理论和实际相结合,通过把A,B及无阻流量整体的综合起来得到综合湍流系数。这样既考虑了试井解释参数的误差,又提高了油田预测的准确性．得到适合于气藏的湍流系数。     

On the determination of the skin factor and the turbulence term coefficient through a single constant gas pressure test

The best correlation for evaluating the turbulence term coefficient, D(μ), for transient flow in gas wells under constant flow rate conditions is currently that of Lee et al. [Lee, R.L., Logan, R.W., Tek, M.R., 1987. Effect of turbulence on transient flow of real gas through porous media. SPE Form. Eval. (March), 108–120]. Several authors have used this correlation to calculate the production decline for wells that produce under constant bottomhole pressure conditions, but it is not clear if this is correct. When exploiting any gas reservoir, the flow rate and the average reservoir pressure decrease with time. This process makes D(μ) increase, whereas D(μ)q_sc decreases with time; in contrast, when a well is produced under constant flow rate conditions, D(μ)q_sc increases with time. Due to this fact, it can be of considerable practical interest to analyze the behavior of the high velocity pseudoskin factor, D(μ)q_sc, for gas wells that produce under constant bottomhole pressure conditions. This paper presents the results of a study aimed at obtaining a correlation of both the mechanical skin factor, s, and the turbulence term coefficient, D(μ), for constant bottomhole pressure conditions through the analysis of a single test. Results obtained through a radial real gas flow simulator, carefully validated for pseudosteady state conditions were used as a database for the development of the new correlations. The skin effect considered varies from 0 to 10. Two different gases are considered. Other variables studied are the constant pressure, the reservoir size r_e/r_w and formation permeability. The correlation is presented by means of straight-line fits of s_t/[s(1−r_w/r_d)] in the vertical axis and D(μ_i)q_sc in the horizontal axis. The correlation coefficient was 0.9976. The error obtained when one evaluates the skin factor, s, using the correlation presented in this work is less than 10%. The error is substantially less when production rates are low. These rates strictly correspond to the case of low permeability reservoirs, where the constant pressure boundary condition considered is this study closely apply.     

低渗透气藏水平井产能计算新公式

低渗透气藏由于储层的特殊性,常出现应力敏感、启动压力梯度、高速非达西效应等现象。因此,在低渗透气藏水平井产能分析时,应该考虑这些因素的影响。通过保角变换方法,推导得到同时考虑高速非达西效应、应力敏感和启动压力梯度的低渗透气藏水平井产能新公式。研究结果表明:高速非达西效应、应力敏感、启动压力梯度将使低渗透气藏水平井产量减小;在同一井底压力下,随着应力敏感系数、启动压力梯度的增加,水平井产量降低。该公式对应力敏感性较强的低渗透气藏的开发具有重要的指导意义。     

低渗气藏中分支水平井的产能预测公式

本文采用齐成伟的环形裂缝群复势通式,重复陈小凡等人的推导过程,得出了低渗气藏中分支水平井的产能预测公式。结果证明,该预测公式可以严格退化为陈小凡等人的低渗气藏水平井产能修正公式。     

倾斜气井积液临界气相流速预测新模型

井筒积液是气井生产过程中常见的现象,特别对于页岩气、致密气等低渗透性气井,积液产生一定的背压会使得气井产量进一步降低,严重情况下会导致气井停产。准确预测气井积液临界气相流速可以指导生产者及时采取积液防治措施。斜井中液膜在重力作用下不均匀分布,使得其内部的积液研究较为复杂。通过对比已有的实验和理论研究,分析认为液膜的反向流动是积液的主要原因,并且起始于井筒横截面底部最厚处的液膜;通过分析斜井井筒中液膜速度分布规律,确定以液膜与井壁剪切应力为0作为积液判定条件。基于环雾流型并考虑斜井井筒中液膜周向不均匀分布、气芯液滴夹带的影响,建立适用于不同管径、不同液相流量的全倾角气井积液预测新模型。利用井斜角为0°～88°的实验数据、直井和斜井的现场生产数据对新模型及已有的6种积液预测模型进行分析验证的结果显示,基于零液壁剪切应力的新模型相比于其他模型更能准确地预测全倾角气井积液临界气相流速。     

长庆气田下古生界气井单点法经验产能公式及测试条件研究

研究长庆气田下古生界气井高精度的修正等时试井资料发现，单点法经验产能公式中关键参数α与气层非均质性对应关系明显，因此分别建立较均质、非均质气层的单点法经验产能公式。在此基础上，提出了必须满足的气井单点测试条件。使单点法确定的气井无阻流量误差一般小于10%。     

一种新型天然气压缩因子数值计算方法

天然气压缩因子是天然气重要的物性参数之一,传统计算方法对于高压天然气的计算存在较大误差。综合利用传统压缩因子图版与高压天然气压缩因子实验数据进行拟合,得到了同时适用于中低压及高压范围的天然气压缩因子计算公式。计算显示在低压段平均误差为3.3%,在高压段平均误差为2.5%。将这一公式应用于气井压力的计算中,取得了较高的计算精度。     

正确认识气藏高速非达西流湍流系数

文中给出了Forchheimer非达西渗流方程的二项式解。试井实例表明,利用二项式得到的非达西渗流湍流系数计算的产能与经验公式计算结果一致,说明了湍流系数可用于气藏工程产能预测和气藏方案设计。笔者导出的非达西渗流湍流系数理论方程与湍流系数经验公式具有一致性。理论方程分析可知,渗透率越低,非达西渗流湍流系数越高;高渗透储层不一定比低渗透储层更易产生高速非达西流气藏,不能根据非达西渗流的湍流系数来判断,而应根据储层流动的雷诺数高低来判断。     

非达西流下水平井裸眼完井表皮因子研究

在高产量水平井井眼附近,压降与流量的关系不符合达西定律。从表皮因子的概念出发,推导出非达西流下水平井裸眼完井表皮因子的解析模型,并用有限元法计算结果验证了所推导模型的正确性。     

大斜度气井临界携液产量预测新方法

目前广泛应用的天然气临界产量计算模型都是建立在直井的基础上,没有考虑井斜角对携液的影响.根据大斜度天然气井中液滴运动特点,以应用最普遍的Turner模型为基础,考虑井斜角的影响对Turner模型进行了修正,推导出大斜度气井临界携液产量预测公式,并给出了Turner公式修正系数.