[发明专利]低渗透储层天然气产能预测方法有效

专利信息
申请号: 201410352055.9 申请日: 2014-07-23
公开(公告)号: CN104134101B 公开(公告)日: 2017-09-22
发明(设计)人: 罗利;常俊;杨嘉;陈邦定 申请(专利权)人: 中国石油集团川庆钻探工程有限公司
主分类号: G06F19/00 分类号: G06F19/00;G06Q10/04;G06Q50/06
代理公司: 成都天嘉专利事务所(普通合伙)51211 代理人: 毛光军
地址: 610051 四川省成都市成*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 渗透 天然气 产能 预测 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种低渗透储层天然气层产能预测方法,属于测井资料应用技术领域。

背景技术

除孔隙度、含气饱和度、有效厚度、地层压力等参数外,决定储层产能高低的关键参数还有渗透率,渗透率越大,产能越高。储层渗透率的好坏与孔隙吼道、裂缝张开度等密切相关。目前,常用的天然气产能测井预测模型多针对中高孔隙度储层进行,例如,《石油天然气学报》 2013年01期中基于超低渗透储层分类的油层产能预测方法研究与应用公开了如下内容:鄂尔多斯盆地三叠系延长组长6~8油层组属典型的超低渗透储层,孔隙结构复杂、非均质性强导致测井有效储层识别与产能定量评价难度大。研究中注重超低渗储层的有效性,优选含油孔隙体积、可动流体饱和度、峰点喉道半径、油相对渗透率建立了超低渗透储层分类标准。在储层精细分类的基础上,引入加权储能系数,建立了超低渗透储层产能预测方法。

对这类储层,测井资料能较好反映储层的物性,特别是能较好的反映储层渗透性。此时,用孔隙度、渗透率及有效厚度等参数,建立起产能预测模型,能见到较好的预测效果。

对低渗透储层,由于孔隙连通性差,孔喉半径小,裂缝不发育,天然气的自然产能很低,只有经过压裂或酸化后,储层渗透率得到改善,才能获得天然气工业产能。由于储层原始渗透率低,储层需要改造,用孔隙度、渗透率及有效厚度等静态参数建立的产能预测模型已经不再适用。如何利用测井资料,提前预测低渗透储层改造后将会获得多少天然气产能,还需要不断改进。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术存在的上述问题,提供一种低渗透储层天然气产能预测方法。本发明不仅考虑了储层的孔隙度、渗透率、含气饱和度等储层物性参数,还考虑了孔喉半径、裂缝张开度等表征天然气层产出通道大小的参数指标,考虑了储层可改造性及改造规模等参数指标,能改善预测效果。

为实现上述目的,本发明采用的技术方案如下:

一种低渗透储层天然气产能预测方法,其特征在于:选取经储层改造后获得天然气产能的井,根据选取井的储层的相应指标,形成产能样本数据库;根据样本数据,建立产能预测模型;对新井,输入相应参数,使用产能预测模型,在储层改造前预测出储层改造后可获得的天然气产能。

所述相应指标包括储层的有效厚度H、孔隙度POR、渗透率PERM、含气饱和度SG、孔喉半径KHB、裂缝张开度LFK、储层可改造性指标CCG、储层改造规模指标GZG等。

所述储层的有效厚度H通过测量得出,得出过程为:选取一批低渗透储层,收集储层改造后获得的天然气产能,根据测井解释的储层和储层改造井段,测量出储层的有效厚度H。

所述孔隙度POR、渗透率PERM、含气饱和度SG通过计算得出,计算过程为:根据体积模型、地区经验公式、阿尔奇公式,用测井资料计算出储层的孔隙度、渗透率、含气饱和度,根据储层的有效厚度,得到平均孔隙度EPOR、平均渗透率EPERM、平均含气饱和度ESG。

所述储层的孔喉半径KHB获取过程为:将核磁共振测井得到的T2谱经纵横向刻度转换成伪毛管压力曲线,根据孔喉半径计算方法,计算出储层的孔喉半径;在没有核磁共振测井资料时,用岩心分析的孔喉半径与常规测井资料建立关系后获得孔喉半径KHB。

所述储层的裂缝张开度LFK获取过程为:对成像测井数据进行处理,在图像上标出裂缝,经统计分析获得储层的裂缝张开度LFK;在没有成像测井资料时,用深浅电阻率资料计算得出。

所述储层可改造性指标CCG建立过程为:对测井资料进行岩性分析、岩石力学参数分析和破裂压力分析,计算出储层的岩石破裂压力、储层改造施工压力、地层孔隙流体压力,储层改造施工压力减去地层孔隙流体压力的差除以岩石破裂压力得到储层可改造性指标CCG。

所述储层改造规模指标GZG形成过程为:结合储层的有效厚度H,得到每米的加砂量或加酸量,加砂量或加酸量除以储层的有效厚度H得到储层改造规模指标GZG。

所述产能样本数据库形成过程为:根据地层孔隙压力、井口压力资料,将经改造后的天然气产能换算成无阻流量Q,将无阻流量Q与储层的有效厚度H及孔隙度POR、渗透率PERM、含气饱和度SG、孔喉半径KHB、裂缝张开度LFK、储层可改造性指标CCG、储层改造规模指标GZG参数指标输入数据库,形成产能样本数据。

所述产能预测模型建立如下:

模型一:

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