二类油层井组分类研究

2022-03-21 09:47:36 | 浏览次数：

摘要：大庆油田A区属二类油层，小层层位较多，储层结构复杂，为了取得更好的开发效果需要对储层进行油层井组分类。运用灰色关联方法与阶段采出程度关联度较大因素。运用单因素分析排除与阶段采出程度趋势关联度小的因素。结合所确定的因素并运用模糊数学，实现二类油层井组分类。并通过矿场实验模拟，确定油层井组分类有实际意义。

关键词：井组分类；灰色关联分析；单因素分析；模糊综合评判

中图分类号：TE 324 文献标识码： A 文章编号： 1671-0460（2016）08-1780-04

Abstract： Block A in Daqing oilfield belongs to the second type reservoir， single layers are more， reservoir structure is complexed. In order to get better development effect， well group in the reservoir need to be classified. The grey correlation method was used to determine the degree of correlation with periodical recovery percent of reserves. Single factor analysis was used to determine the factor which is more related to periodical recovery percent of reserves. At last， combined with determined factors， fuzzy mathematics theory was used to classify well group in the class II reservoir. The field experiment simulation show that it is practical significance to determine the classification of oil reservoir well group.

Key words： well group classification； grey relational analysis； single factor analysis； fuzzy synthetic evaluation

大庆油田A区块储层主要发育二类油层，同时存在大量的表外相，平面和纵向上的非均质性较强。油田开发情况的转变，决定了水驱的提高采收率效果甚微，而应用三采油技术[1-3]，需打破传统井组分类，才能难满足当前生产的需要。将油层井组重新分类划分，从而重新制定合理生产制度，改进增产措施显得尤为重要。本文应用灰色关联分析[4-7]、单因素分析法[8-10]、以及模糊综合评判法[11-13]相结合，实现油层井组分类，从而油田合理开发提供指导意义。

1 灰色关联方法

灰色关联分析方法是利用“灰色关联度”即利用各因素之间发展的相似程度或者相异程度进行分析的方法。进行关联分析时，需要进行六步，首先需要考虑比较与参考序列，进而进行关联度分析。

（1）参考数列（评价对象）和比较数列（评价指标）的确定。

本文选取采出程度作为参考序列，以有效厚度、渗透率、地质储量、渗透率极差、聚前采出程度、单层突进系数、聚前含水饱和度、控制程度以及初含水9个因素作为比较序列来进行分析。

（2）数据的归一化处理。消除原始数据的量纲以及数量级的存在，使各数据间存在可比。

从阶段采出程度与关联度关系图（图1）中我们可以看出，与采出程度的关联度，从聚前采出程度到地质储量依次降低。以关联度0.75为临界点，认为小于0.75为该影响因素与采出程度较弱。则从聚前采出程度到渗透率极差与阶段采出程度关联度较高。

2 单因素分析方法

2.1 单因素比较分析

减少次要因素的影响，规避不必要因素的重复影响，确定某一因素影响程度，是单因素分析的突出特点。本文应用单因素方法回归出阶段猜出程度与其相关因素的趋势线。由于各影响因素的单位不一致，绝对数值相差悬殊，因此，同样需要将各影响因素进行归一化处理。经过归一化处理后的影响因素与阶段采出程度之间的相关系数不变。

单因素归一化处理A区块232口资料井数据后，同阶段采出程度作图，再进行对比、分析。其中将与阶段采出程度关系较好的各因素做出的关系图如图2-5：

从图2-5可以看出各因素与阶段采出程度之间存在关系且相关系数也较大。其他关系一般趋势效果不明显的各因素不在列举。

2.2 主要影响因素的确定

影响阶段采出程度的因素较多，因而需要对各单井地质、开发因素进行数学方法分析，从而找出主要影响因素，这是后续利用其实现井组分类的前提。所以需要综合分析，筛选出阶段采出程度与哪些因素具有较强的相关性（表1）。

单因素分析：有效厚度、渗透率、聚前采出程度、渗透率极差、控制程度、聚前含水饱和度有很强趋势关系。

灰色关联分析：聚前采出程度>控制程度>聚前含水饱和度>有效厚度>渗透率>渗透率级差>0.75>初含水>单层突进系数>地质儲量。

确定主要因素为聚前采出程度、渗透率极差、渗透率、有效厚度、控制程度、聚前含水饱和度（这些因素的关联系数>0.75且单因素分析又很强的趋势关系，其他三个因素关联系数<0.75，且单因素分析趋势不强，所以未确定为影响因素）。

3 模糊数学实现井组分类

将定性转变为定量的评价方法，是模糊数学的重要特点。该方法依据最大隶属原则，实现评价指标分区。本文利用上边灰色关联以及单因素分析所确定的影响因素，进行井组分类。

3.1 影响因素归一化

首先将确定的各影响因素根据各井组的参数范围划分区间值后进行归一化处理（表2）。

3.2 计算评价矩阵

（1）级别划分

根据大庆油田地质类型以及大庆油田公司实际项目的需要，可以將参数级别分为可操作的细分区间，如表3，本文中把区间[0，1]分成4个级别。

3.3 影响因素的综合评价

根据最大隶属度原则：指的是把最大的评判指标maxsj相对应的评价等级集代作为最终的评价结果。maxsj=4.6420对应“二类”区间，所以N2-D20-P227井组的评价结果是二类井组。

通过统计所计算的各类井组实际参数平均值情况，得到参数情况如表4。

4 井组分类后矿场实验的指导意义

由于目前现场的聚驱效果逐渐减弱，需要对目前矿场进行措施压裂，根据数学方法的油层井组分类，由于不同井组所对应的地质情况不同，压裂时机以及方案需要区别对待（图6）。

根据各井组地质情况不同，经过一系列的地质模拟以及数值模拟研究计算，发现，不同井组不同时机压裂存在明显差别。从四类井组压裂时机与提高采收率幅度关系图中我们可以看出，一、二、三、四类井组，由于物性参数关系，压裂提高采收率幅度存在较大差异。一、二、三类井组分别在其区域内含水稳定期内压裂的效果好，而四类井组在含水回升初期压裂效果好。由此可以看出，将油层井组分类，可以根据井组地质情况的不同，可以采取不同措施，以及选取不同措施优化的时机。油层井组分类具有极大意义。

5 结论

（1）通过灰色关联分析法，以阶段采出程度为比较数列，计算出聚前采出程度、控制程度、聚前含水饱和度、有效厚度、渗透率、渗透率极差与阶段采出程度关联度较高。

（2）运用单因素分析法，确定有效厚度、渗透率、渗透率极差、聚前采出程度、聚前含水饱和度、控制程度同阶段采出程度都存在较强的趋势关系，同时结合灰色关联分析，确定聚前采出程度、渗透率极差、渗透率、有效厚度、控制程度、聚前含水饱和度为主要影响因素。

（3）在确定的影响因素基础上，运用模糊数学方法，将油层井组根据地质情况以及现场实际需要，分成四类。

（4）通过矿场实验分析，将油层井组分类，可以根据井组地质情况的不同，可以采取不同措施，以及选取不同措施优化的时机，从而取得更好效果。

参考文献：

[1] 牟建海，李干佐. 三次采油技术的发展现状及展望[J]. 化工科技市场，2000，23（7）：17-20.

[2] 杨海龙，卓兴家. 三次采油技术的现状及发展趋势[J]. 内蒙古石油化工，2010，36（22）：92-94.

[3] 李建江，赵玲莉. 三次采油技术的发展[J]. 油气田地面工程，1999，18（2）：8-9.

[4] 李胜利，于兴河，高兴军，王庆如，梁卫，周锦. 剩余油分布研究新方法——灰色关联法[J]. 石油与天然气地质，2003（02）：175-179.

[5] 彭得兵，唐海，李呈祥，等. 灰色关联法在剩余油分布研究中的应用[J]. 岩性油气藏，2010（03）：133-136.

[6] 徐恒振. 灰色关联度聚类分析在溢油鉴别中的应用[J]. 中国环境科学，1995（01）：22-28.