数据挖掘诊断X 油田低渗透稠油油藏 压裂效果的主控因素
2020-01-13聂帅帅唐世星徐康泰李江飞王少征
石油地质与工程 2019年6期
聂帅帅,唐世星,刘 可,徐康泰,李江飞,王少征
(承德石油高等专科学校,河北承德 067000)
水力压裂是低渗透油气藏增产改造的关键技术之一[1]。但是,油气层非均质性强,各井压裂条件参差不齐,使得压裂效果难以保障[2]。因此,如何评价各参数对压裂效果的影响程度,指出制约压裂效果的主控因素,定量优化压裂参数以指导压裂施工,是提高压裂效果的关键所在。
部分学者采用数理统计的方法预测压裂效果。主要分为建立压裂产量的时间序列模型、建立模糊综合评判模型、建立压后产量与压裂影响因素的数学模型3 大类[3-10]。
对压裂效果主控因素诊断尚缺乏较为系统的方法或流程。而当前数据挖掘、大数据等技术的兴起,为决策优化类问题提供了一种新的研究手段或研究角度。为此,本文基于当前较为成熟的R 语言数据挖掘平台,在建模参数筛选和数据标准化的基础上,建立压后产量与压裂参数间的最优数学模型,从而 实现压裂效果的预测、压裂效果主控参数的诊断和优化,达到定量指导压裂方案优化的目的。
X 油田储层孔隙度为9%~21%,渗透率多低于50 ×10-3μm2,50 ℃时原油黏度119~455 mPa·s,原始平均压力系数为0.93,自然条件下平均单井日产油为1 t,是典型的低压、低渗、低产、稠油油藏。因此,水力压裂是提高该油田开发效果的关键。该油田采用活性水压裂液,压裂后日产油低于15 t,压裂井的压裂效果差别较大。
1 参数筛选
根据石油天然气行业标准SY/T5289-2008《油、气、水井压裂设计与施工及效果评估方法》,采用压裂后一个月的平均日产油量来评估压裂效果。……
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