基于流动制度的速率瞬态分析方法在多裂缝水平井中的应用——用于生产性能诊断与预测

《Geoenergy Science and Engineering》：A Flow-Regime-Based Rate-Transient Analysis to Multi-Fractured Horizontal Wells for Production Performance Diagnosis and Forecast

　　杨正明|李晓山|潘红
中国北京，坐标技术发展有限公司

**摘要**
本文将基于单裂缝单生产井的流量制度分析方法扩展应用于多裂缝水平井（MFHW）的生产情况。该方法可用于现有多裂缝水平井的生产性能诊断和预测。开发RTA分析过程的步骤包括：识别双线性流动制度和地层线性流动制度；根据历史生产数据确定这两种流动制度之间的斜率值及转换时间；总结同一储层中多个MFHW的斜率关系。生产性能预测主要分为两种情况：
1. 对于同时存在双线性流动制度和地层线性流动制度的MFHW，可以通过外推地层线性流动制度到其他径向流动制度或边界主导流动（BDF）之前的合理时间来预测其生产性能；同时，可以从现场生产数据中总结这两种流动制度之间的斜率关系；
2. 对于在现有生产历史中仅存在双线性流动制度的MFHW，可以应用RTA分析方法，根据总结出的斜率关系预测地层线性流动制度的斜率值和转换时间，进而预测剩余的双线性流动阶段及之后的地层线性流动阶段。
模型研究阐明了RTA分析方法中时间步长的数值敏感性以及构建RTA模型预测的流程。现场案例研究展示了该方法对单个MFHW或包含多个MFHW的整个储层块的生产性能预测效果，并将其应用于现场监测中的生产性能诊断和优化。

**引言**
多裂缝水平井（MFHW）是开采非常规油气资源的主要方法。理论上，MFHW生产井包含多种流动制度（Zhao, 2020），如图1所示：
① 井筒储存初期；
② 皮效应期；
③ 双线性流动制度；
④ 地层线性流动制度；
⑤ 第一径向流动制度；
⑥ 和 ⑦ 两种过渡流动制度；
⑧ 后期径向流动制度。
从理论分析和现场生产性能来看，在现场生产数据收集和报告的时间频率（通常为每日或每月）下，①和②两种流动制度通常不可见或影响较小。对经济可行回收期而言，重要性依次递减的流动制度是③双线性流动和④地层线性流动，以及⑤径向流动及其后续流动制度。目前，多年的现场生产数据主要显示了③双线性流动（有限导电性）和④地层线性流动（无限导电性），而⑤第一径向流动及其后续流动制度在主要回收期并未被广泛观察到。本研究开发的RTA分析方法仅包括③双线性流动制度和④地层线性流动制度。

**生产性能分析及预测**
生产性能分析及预测（RTA）是MFHW生产井的重要方法。RTA有时也被称为“井性能分析”（WPA）或“生产分析”（PA）（Blasingame, 2023），其主要目标是通过对时间-速率-压力数据的诊断性分析提供解释（Blasingame, 2023）。在RTA分析中，需要重点研究不同类型的线性流动及其随时间的变化。然而，在实际应用中，双线性流动制度常被忽视。最常用的生产性能预测方法之一是平方根时间法（Wattenbarger, 1998）。该方法假设速率倒数随时间完全连续，并据此预测生产性能（参见Al-Lawati, 2018, Luo, 2019, Yu, 2017）。尽管在常规水库中该方法有效，但在非常规水库中应用时可能会出现较大误差（Yuan and Clarkson, 2019）。双线性流动制度的存在是导致该方法不准确的根本原因（Sureshjani and Clarkson, 2015）。这种做法往往忽略了双线性流动制度和地层线性流动制度之间的性能差异。对于非常规水库，平方根时间法作为生产性能诊断和优化工具的准确性会降低。图2展示了该方法在天然气生产数据中的应用（Sureshjani and Clarkson, 2015）：在50天及以后时间范围内匹配度较好；而在50天之前的匹配度较差，这归因于早期忽略了双线性流动制度。图2A显示，在约48天时天然气产量开始下降。作为简单平滑的分析方法，平方根时间图无法准确模拟产量下降前的阶段。这种不准确性的根本原因是忽略了双线性流动制度（有限导电性）并将整个时期强行拟合为地层线性流动（无限导电性）。对于非常规水库，忽略双线性流动制度导致的偏差较为显著。因此，平方根时间图作为分析方法会降低准确性，削弱生产性能诊断和预测的能力。

在水库模拟领域，有半解析模拟方法可用于处理这种随时间变化的油产量下降现象。Chu（2020）提出了适用于MFHW的半解析模拟方法，并将其与现场生产数据进行了对比（见图3），图中显示在4160小时（180天）左右油产量明显下降。Thompson（2017）使用半解析叠加建模技术模拟了同一油田案例。在该技术中，通过减小裂缝半长来模拟新井干扰引起的油产量下降。从图2A和图3中的现场生产率曲线可以看出，半解析建模方法也能模拟由流动制度引起的油产量下降。然而，由于以下原因，这些半解析模拟技术不适用于现场监测中的生产性能诊断和预测：
（1）模拟所需的多数参数（尤其是裂缝相关参数如导电性、宽度、半长等）通常无法获取；
（2）如果将流动制度转换时间定义为相邻井的开发时间，半解析模拟技术难以准确预测。

**研究目的**
本研究旨在开发一种RTA分析方法，以在大多数水库、流体和裂缝参数未知或具有较大不确定性的情况下分析现场MFHW的生产数据。现场生产性能数据已经包含了所有这些参数的物理影响和贡献，这些参数在RTA分析方法中被定义为“斜率”。在这种情况下，利用现场生产数据开发的RTA分析方法无需获取或精确定义单个水库、流体或裂缝参数。通过RTA分析方法得到的预测结果将用于现场监测中的MFHW生产性能诊断和优化。图4基于现场案例研究中低渗透率储层中MFHW生产井‘X12-100’的生产性能预测。图4展示了RTA分析方法的三个关键要素：双线性流动制度、地层线性流动制度以及两者之间的转换时间。RTA分析方法将通过量化定义这些要素与现场生产数据的关系来进行开发。通过不同线性流动制度（t3/4-双线性或有限导电性，斜率kBL；t1/2-地层线性或无限导电性，斜率kFL）与时间的关系来识别线性流动制度。获取和应用斜率kBL和kFL是RTA分析的基础。这两种线性流动斜率之间的关系可以总结自同一储层中多个具有较长生产历史的MFHW的现场生产数据。RTA分析方法可应用于多种应用场景，例如图2和图3所示的油/气产量下降现象，可分析其是由线性流动制度变化还是新井干扰引起的。该方法已成功应用于现场案例研究中的生产性能诊断、预测和优化，并提高了现场监测的准确性。尽管如此，还需进一步扩展应用范围：首先需要将径向流动制度和边界主导流动（BDF）纳入基于流动制度的分析方法；其次需拓展应用场景。该方法基于现有生产数据，随着更多数据的获取，应用不确定性会降低。具体应用场景包括：
1. 对于具有长期生产数据且同时存在双线性流动制度和地层线性流动制度及其斜率的MFHW，RTA模型预测的不确定性最低；
2. 对于历史数据较少且已知双线性流动斜率的MFHW，需依赖场景1中总结的斜率关系来预测地层线性流动斜率，从而预测生产性能，此时不确定性会增加；
3. 对于没有生产历史的新井，可以根据水库和裂缝参数估算双线性流动斜率，再根据场景1中总结的斜率关系计算地层线性流动斜率。即使该方法可行，场景3的不确定性仍最高。只有当这些扩展的流动制度识别和应用场景变得可行时，该方法才能更实际地应用于现场监测、开发和规划。

**方法论**
如图1所示，MFHW生产包含多种线性流动和过渡流动制度。从获取生产数据的时间频率和经济可行生产期的角度来看，双线性流动制度和地层线性流动制度是最重要的流动制度，因此将在本研究中纳入RTA分析方法。

**现场案例研究**
现场案例研究针对低渗透率储层中的MFHW。通用储层、流体和裂缝参数如下：平均渗透率km=2.27～5 md；孔隙度?=10.4%；油粘度μo=0.23～0.64 mPaS；平均MFHW长度1150 m，平均裂缝阶段数40个；平均地层厚度h=10.8 m，典型井间距300～350 m。案例研究将分析多个MFHW的生产性能以进行诊断和预测。

**结论**
基于对单生产井/单裂缝的分析方法，提出了适用于MFHW的RTA分析方法。通过将RTA分析方法应用于现场生产数据，可以获得双线性流动制度和地层线性流动制度的斜率值以及两者之间的转换时间。通过分析生产性能，可以总结这两种流动制度之间的斜率关系。

**作者贡献声明**
杨正明：撰写——审稿与编辑、原始稿撰写、可视化、验证、软件开发、方法论研究、数据分析、概念化；
李晓山：监督、资源协调、项目管理、资金筹集。洪攀：资源管理、项目协调、资金筹集、数据整理
未引用的参考文献：Al-Lawati和Blasingsme，2018年；Cinco-Ley和Samaniego，2018年；Luo和Lee，2019年；Luo等人，2019年；Perz Donoso等人，2020年；Tompson，2017年；Wattenbarger等人，1998年；Yadav和Motealleh，2017年；Yu和Rezk，2017年；Yuan等人，2019年10月；Zhao和Du，2020年。

利益冲突声明：
作者声明他们没有已知的财务利益冲突或个人关系，这些因素可能会影响本文所述的工作。

致谢：
作者感谢中国新疆克拉玛依市中石油新疆油田勘探开发研究院以及中国北京的技术开发协调公司，在资助和开展这项研究项目方面所做出的共同努力，并感谢他们允许发表本文。