一种不同水驱类型油藏实际可采储量预测方法

摘要

本发明提供了一种不同水驱类型油藏可采储量预测方法。该油藏水驱可采储量预测方法是在获取油藏实际累积产油量和累积产水量的基础上，通过丙型水驱曲线和丁型水驱曲线分别计算得到该油藏的水驱可采储量，再结合该水驱油藏层状水驱动用地质储量和天然能量充足的底水动用地质储量占比计算得到广适水驱曲线最终可采储量NR值，再根据油田无因次采液指数趋势拟合曲线确定油田产液量趋势，能够预测出与时间相关的可采储量NR值。该方法能够得到水驱开采任何年限的可采储量值，能够考虑油田实际开采年限，计算得到水驱可采储量值更为合理。

说明书

技术领域

本发明属于油田开发技术领域，具体涉及一种不同水驱类型油藏实际可采储量预测方法。

背景技术

水驱油藏可采储量预测，是油藏开发中必不可少的环节之一。而水驱特征曲线法又是进入中高含水期的水驱开发油藏水驱可采储量的重要手段之一。传统的水驱特征曲线主要包括甲型、乙型、丙型、丁型四种类型，但甲型和乙型水驱特征曲线在高含水后期预测水驱可采储量值通常偏大，丙型和丁型水驱特征曲线预测值又偏保守。按照水驱方式，水驱油藏可划分为层状水驱和底水水驱两大类型，不同类型水驱油藏适用的水驱曲线不同，对于同时存在这两种水驱情况的油藏，传统的水驱特征曲线的优选存在较大的不确定性。

发明内容

为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种不同水驱类型油藏实际可采储量预测方法。

本发明提供一种不同水驱类型油藏实际可采储量预测方法，在获取待预测油藏实际累积产油量与累积产水量数据的基础上，结合丙型水驱特征曲线和丁型水驱特征曲线所求取的油藏可采储量值，利用广适水驱特征曲线进行油藏水驱可采储量的预测。

其中，包括如下步骤：

1)确定待预测油藏的相关数据；

2)基于步骤1)中的相关数据，分别结合丙型水驱特征曲线和丁型水驱特征曲线，得到广适水驱特征曲线表达式；

3)基于步骤1)中的相关数据，得到无因次采液指数曲线表达式；

4)结合步骤2)中的广适水驱特征曲线表达式和步骤3)中的无因次采液指数曲线表达式得到预测的产油量、产液量以及含水率；

5)给定不同的含水率，根据步骤2)中的的广适水驱曲线表达式即可得到所给定的各含水率值下的水驱可采储量。

其中，所述步骤1)中的相关数据包括待预测油田的累积产油量Np、累计产水量Wp、累积产液量Lp数据和含水率。

其中，所述步骤2)包括：

21)以累积液油比L

22)以累积液油比L

23)对于目标水驱油藏，明确该水驱油藏层状水驱动用地质储量N

24)将步骤23)所述的已求出的NR值作为已知参数代入广适水驱特征曲线表达式，以累积产油N

其中，所述步骤3)中根据油田实际生产数据，统计所有油井不同含水率下的产液量，对同一含水率区间产液量进行平均，根据初始产液能力进行无因次化，得到无因次产液指数，通过含水率和无因次采液指数绘制无因次采液指数拟合曲线，得到的无因次采液指数曲线表达式。

其中，在回归无因次采液指数时，通常采用三次多项式进行拟合如下：

J

式中：J

其中，所述水驱油藏为常规水驱油藏。适用于层状水驱、底水水驱及二者混合驱动的油藏可采储量预测。

上述的不同水驱类型油藏实际可采储量预测方法在层状水驱、底水水驱或者二者混合驱动的油藏可采储量预测中的应用也应在本发明的保护范围之内。

本发明根据现有油藏的水驱动用地质储量构成特征，结合丙型水驱特征曲线和丁型水驱特征曲线适用于特定水驱类型油藏可采储量预测的优点，进行确定广适水驱特征曲线的可采储量Nr值，在一定程度上减小了常规甲乙丙丁水驱特征曲线预测方法的误差，提高了不同水驱类型油藏可采储量预测的精度。再结合油田实际产液量趋势，逐步预测求解了将来逐月的产油量，进而可以得到受开采年限约束的可采储量，该结果在油田实际开发生产过程中参考价值更大。

附图说明

图1为B油田丙型水驱特征曲线求解示意图；

图2为B油田丁型水驱特征曲线求解示意图；

图3为B油田广适水驱特征曲线求解示意图；

图4为B油田无因次采液指数曲线拟合示意图；

图5为B油田采用液量约束的有效开发期限内的将来产液量、产液量以及含水率趋势示意图；

图6为B油田甲、乙、丙、丁、广适五种水驱特征曲线水驱可采储量预测结果对比图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。

本发明提供一种不同水驱类型油藏实际可采储量预测方法，在获取油藏实际累积产油量与累积产水量数据的基础上，结合丙型水驱特征曲线和丁型水驱特征曲线所求取的油藏可采储量值，利用广适水驱特征曲线进行油藏水驱可采储量的预测；

其中，所述广适水驱特征曲线表达式为：

所述丙型水驱特征曲线表达式为：

所述丁型水驱特征曲线表达式为：

上述关系式中，N

优选地，所述水驱油藏为常规水驱油藏。

对广适水驱特征曲线表达式两边求导，可得得产水量与产油量之间的关系：

为便于方程的迭代求解，此处采用显示求解法来处理油田含水率和累产油，根据油田产油量、产水量、含水率之间的关系可得：

考虑海上油田最大产液量受到设施处理能力的限制。当产液量未达到设施处理能力上限Q

式中：W

根据油田实际生产数据，统计所有油井不同含水率下的产液量，对同一含水率区间产液量进行平均，根据初始产液能力进行无因次化，回归无因次产液指数曲线，在回归无因次采液指数时，通常采用三次多项式进行拟合如下：

J

式中：J

广适水驱特征曲线表达式的确定方法，包括以下步骤：

步骤1，以累积液油比L

步骤2，以累积液油比L

步骤3，对于目标水驱油藏，明确该水驱油藏层状水驱动用地质储量N

步骤4，将步骤3所述的已求出的NR值作为已知参数代入广适水驱特征曲线表达式，以累积产油N

在具体计算时采用最后一个月的含水率，代入式(8)中(J

根据上述方法可以预测得到将来油田实际开发生产年限内每个月的产油量，确定在开采最后年限的含水率，即可得到在达到次含水率时的油田实际可采储量，考虑了开发年限，结果更为合理。

根据广适水驱特征曲线表达式，即可计算得到后续水驱各时间点的累积产油量NP，累积产水量WP，从而预测不同开采时期条件下累产油量以及油田有限寿命期内的水驱可采储量。

上述方法中所述水驱油藏为常规水驱油藏，适用于层状水驱、底水水驱及二者混合驱动的油藏可采储量预测。

实施例1

本实施例提供了一种不同水驱类型油藏实际可采储量预测方法，以下结合B油田水驱可采储量的预测过程来对本发明作具体说明。该油田的水驱可采储量的预测步骤如下：

步骤1、收集整理B油田累积产油量Np、累计产水量Wp、累积产液量Lp数据、含水率，以及计算得到的累积液油比Lp/Np，实际数据见表1。

表1 B油田实际生产数据表

步骤2、明确B油田的地质储量类型，该油田层状水驱动用地质储量N

步骤3、基于步骤1所得到的数据点，以累积液油比L

步骤4、基于步骤1所得到的数据点，以累积液油比L

步骤5、通过公式

步骤6、将步骤5所述的已求出的N

步骤7、根据油田实际生产月数据，统计所有油井不同含水率下的产液量，对同一含水率区间产液量进行平均，根据初始产液能力进行无因次化，回归无因次产液指数曲线，具体统计数据如下表2。

表2 B油田无因次采液指数统计

通过含水率和无因次采液指数绘制无因次采液指数拟合曲线，如图4所示。拟合得到的无因次采液指数曲线表达式为：

J

步骤8、根据上式求得当含水率为99％时，油田最大无因次产液指数为5.72，求得最大月产液量

步骤9、根据步骤8求解得到的无因次采液指数曲线表达式，联立公式7及步骤5求得的NR值，即可求得将来逐月的产油量、产液量以及含水率。本例结合油田实际生产情况，给出了油田开发生产45年左右的生产状况，即在历史数据截止到2019年底再预测未来20年的月产油量、产液量以及含水率，绘图如图5所示。由此得到在2039年12月份的含水率为99％，累产油量为2728万方，月产油1.03万方，月产液109.4万方。

步骤10、给定不同的含水率f

步骤11、根据图6可以发现，广适水驱曲线预测的可采储量曲线介于甲乙和丙丁曲线之间，且略高于丙型水驱曲线。由于其他曲线未采用液量约束发进行将来产油量的预测，因此未能得知含水率在达到99％的实际年限。本例中根据实际情况油田在开发45年时，含水率达到99％，在含水率99％的约束下，求得的水驱可采储量为2632万方，小于甲乙丙计算得到的可采储量值，更为符合实际情况。可以看出，本文提出的水驱可采储量预测方法能够考虑到层状水驱和底水驱两种地质储量类型，且能够考虑油田实际开发年限，能够更精确的进行全过程水驱可采储量预测。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。