胡海光

（西南石油大学理学院，四川成都 610500）

储层的微观孔隙结构参数是影响驱油效率最重要的因素之一。关于孔隙结构参数对驱油效率的影响，前人做了大量的工作。其中，蔡忠[1]（2000）研究表明：孔隙结构的非均质性越强，驱油效率越低，当非均质性越弱，驱油效率越高；唐许平[2]（2012）通过研究得出储层越均匀，注水开发时，水驱油效率越高；孔喉比越大，驱油效率越低。但是以上均研究了孔隙结构中某些单因素对水驱油效率影响，忽略了多因素对驱油效率的影响。 因此，笔者利用灰色关联理论分析孔隙结构参数对驱油效率的影响。

1 灰色关联分析的基本理论

灰色关联分析是灰色系统理论的基本内容，它的基本思想是根据曲线间的相似程度来判断因素间的关联程度[3-4]。灰色关联分析从其思想方法上来看，属于几何处理的范畴，是对反映各因素变化特性的数据序列所进行的几何比较。用于度量因素之间关联程度的关联度，就是通过因素之间的关联曲线的比较而得到的。该方法突破了传统精确数学绝不容许模棱两可的约束，具有原理简单、易于掌握、计算简便、排序明确、对数据分布类型及变量之间的相关类型无特殊要求等特点，故具有极大的实际应用价值[5-7]。

2 孔隙结构参数对驱油效率的灰色关联分析

2.1 灰色关联步骤分析[8]

结合影响驱油效率的孔隙结构参数及灰色关联分析相关理论，确定具体分析步骤如下。

2.1.1 确定参考序列和比较序列 由于孔隙结构参数与驱油效率存在因果关系，现将孔隙结构参数做为比较序列，驱油效率做为参考序列，具体如下：

（1）比较序列：

（2）参考序列：

2.1.2 原始数据处理

（1）原始数据归一化：由于各因素各有不同的计量单位，因而原始数据存在量纲和数量级上的差异，不同的量纲和数量级不便于比较，或者比较时难以得出正确结论。因此，在计算关联度之前，通常要对原始数据进行无量纲化处理，对于数据归一化处理的方法很多，但是比较麻烦，本次采用SPSS 统计软件，直接对原始数据做归一化处理。

（3）计算极差

2.1.3 计算关联系数

其中：ρ 是分辨系数，ρ∈0，［］1 ，ρ 一般取0.5。

2.1.5 排关联序为准确评价及理顺各子序列对母序列的关联程度,需要将关联度依大小排成一列,称关联序。对于各比较序列来说,要比较其对同一参考序列的孰大孰小,可以明确及理顺各比较序列与对于参考序列的主次优劣关系。

2.2 孔隙结构参数对驱油效率的影响因素分析

为了研究方便，以某油田一组油层为例，选取其中的20个作为样本，经过实验测定得出影响驱油效率的孔隙结构参数主要有束缚水饱和度、结构系数、均质系数、歪度、分选系数及退出效率，具体数据（见表1）。

表1 某油田影响水驱油效率的孔隙结构参数基础数据

表2 各影响因素与驱油效率在不同井下的关联系数

表3 各影响因素与驱油效率的关联度及关联序

通过对上述数据进行处理,结合关联系数计算公式，得到不同孔隙结构参数与驱油效率的关联系数（见表2）。对表2 中的各孔隙结构参数的关联系数求平均值，可得到驱油效率与孔隙结构参数的关联度及关联序（见表3）。

3 结论与认识

（1）利用灰色关联分析理论对影响驱油效率的孔隙结构参数进行多因素分析，确定了各孔隙结构参数对驱油效率的影响程度，即：歪度＞分选系数＞均质系数＞结构系数＞退出效率＞束缚水饱和度。

（2）目前关于驱油效率影响研究大多局限于单因素研究，可以将此方法应用到后续研究中，定量描述多因素对驱油效率的影响，提高预测驱油效率的精度。

［1］蔡中.储集层孔隙结构与驱油效率关系研究［J］.石油勘探与开发，2000，27（6）：45-48.

［2］唐许平.长垣及以西地区特低渗透油层水驱动用界限研究［D］.东北石油大学博士论文，2012.

［3］刘思峰，党耀国，方志耕.灰色系统理论及其应用［M］.北京：科学出版社，2004.

［4］邓聚龙.灰色系统基本方法［M］.武汉：华中理工大学出版社，1988.

［5］肖新平，宋中民，李峰.灰技术基础及其应用［M］.北京:科学出版社，2005.

［6］李学全，李松仁，韩旭里.灰色系统理论研究［J］.灰色关联度，系统工程理论与实践，1996，（11）：91-95.

［7］邓聚龙.灰理论基础［M］.武汉：华中理工大学出版社，2002.

［8］连承波，等.油田产量影响因素的灰色关联分析［J］.天然气地球科学，2006，17（6）：851-853.