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區塊整體調剖優化設計范文

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《中國石油和化工雜志》2015年第二期

1多參數模糊評判法

多參數模糊評判法將評判分為兩個層次,通過分析將歸一化后的影響因素劃分為三大部分:儲層非均質性、注水井吸水能力以及周圍油井動態,利用(3)式進行初次加權評判。在初次評判的基礎上,再利用(3)式對吸水能力、非均質性和周圍油井生產動態三方面的因素進行加權計算,從而求出調剖井的多因素模糊決策因子來選擇調剖井。考慮油田實際數據的完成性,在評判過程中,采用變權模糊評判法,提高了軟件的實用性。

1.1堵劑選擇建立常用堵劑的堵劑庫,包含堵劑基本性能參數。根據儲層靜動態參數(溫度、壓力、礦化度、PH值、孔道半徑、PI值),采用產生式推理方式,結合專家經驗選取適合儲層的堵劑。

1.2調剖半徑假設注入壓力一定,根據調剖效果要求,從達西定律出發,推導出調剖半徑表達式。采用BP神經網絡進行調剖效果預測,利用隸屬函數對輸入參數進行歸一化處理后,運用收集的大量已調剖井資料訓練BP神經網絡,預測調剖效果。輸入調剖井影響因素:PI值、滲透率變異系數、平均含水率、調剖劑用量、平均注入壓力和平均注水量,預測量:無因次增油量和降水量。

運用多種方法(區塊增油量、區塊開采曲線、單井吸水剖面、單井壓降曲線、經濟評價)評價調剖效果。在區塊增油量評價中,調剖前區塊產量的遞減采用指數遞減、雙曲遞減和調和遞減方法擬合,選取擬合誤差最小計算增油量。

2應用實例

現場油田XX區塊進行分析,采用多參數模糊評判法進行選井決策,并進行施工參數設計以及應用BP神經網絡法進行了效果預測。

2.1選井決策通過表1,可以看出調剖井選取順序為E、C、A、B、D、F、G、H、J,通過計算可以得出該區塊平均決策因子為0.4147,如果選取大于區塊平均決策因子為調剖井,A、B、C、F井多參數模糊評判法決策因子均大于0.4147,則選取對A、B、C、F井實施調剖措施。在實際現場應用中,選擇了A、B、C、D、E、F、G這7口井進行了調剖,這與多參數模糊評判因子排序是一致的。

2.2單井施工設計

經過分析,A井需要對2、3層進行調剖,調剖半徑為4.603m,調剖厚度為9.4m,堵劑用量為95.204m3。當注入泵排量為5m3/h,泵壓為8.394MPa。根據A井當前注入狀況,應用BP神經網絡進行調剖效果預測,可得無因次增油量0.035,降水量167.81486m3。

3結論

1.綜合考慮影響調剖效果各方面的因素以及油田的實際情況,應用隸屬函數、模糊評判法選取調剖,確保選井可靠性,采用BP神經網絡預測調剖效果,多種指標評價調剖效果,形成一套完整的區塊整體調剖決策及施工設計的數學模型。2.編制《區塊整體調剖決策及施工設計軟件》,利用XX區塊的實際生產數據對軟件進行測試,測試結果與實際相符,是油田可靠的工具。

作者:史贊絨鐵成軍鄧晗李雪琴劉暢單位:中國石油大學(北京)北京雅丹石油技術開發有限公司中石油長慶油田采油八廠

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