低渗透储层水力压裂垂直井中分配示踪剂的瞬态输运与返排行为

《ACS Omega》：Transient Transport and Flowback Behavior of Partitioning Tracers in Low-Permeability Reservoirs with a Hydraulically Fractured Vertical Well

　　

中文翻译：复杂裂缝网络对压裂储层的储层表征和生产预测构成了重大挑战。分配示踪剂测试可为确定残余油和评价井间连通性提供一种有效方法；然而，分配示踪剂在压裂储层中的输运机制仍知之甚少，且示踪剂朝向压裂井的返排响应仍未受到足够关注。本研究建立了一个考虑复杂流体物性和裂缝动力学的综合数值模型，以模拟此类分配示踪剂的瞬态输运和返排行为。具体而言，两种分配示踪剂分别随前置液和携砂液依次注入。同时，所提出的数值模型考虑了示踪剂的平流、弥散和吸附作用。随后，开展了敏感性分析，以研究不同因素（包括储层渗透率、裂缝长度、裂缝导流能力、裂缝垂向穿透比和示踪剂弥散）对两种分配示踪剂返排响应的影响。结果表明，在水相和油相中，随携砂液注入的示踪剂相比随前置液注入的示踪剂表现出更高的峰值浓度、更短的峰值到达时间以及更高的累计示踪剂回收率（CTR）。

论文解读：低渗透储层水力压裂垂直井中分配示踪剂输运与返排行为的数值模拟研究

一、研究背景与意义

随着常规油气资源的逐渐枯竭，致密和低渗透储层已成为油气开发的重点领域。这类储层的经济有效开发高度依赖水力压裂技术形成的裂缝系统。水力裂缝的性质，包括几何形态、空间分布和导流能力，直接决定了储层改造措施的有效性。因此，准确表征水力裂缝对于优化压裂设计和预测储层产能至关重要。尽管传统的裂缝表征方法（如微地震监测和试井技术）能够提供压裂区域的初步评估，但在量化有效裂缝体积、裂缝导流能力和各段贡献方面存在局限性。

近年来，示踪剂监测技术，特别是示踪剂返排测试，在裂缝网络表征中发挥着越来越重要的作用。通过在水力压裂过程中注入特定示踪剂并监测其在返排流体中的动态变化，示踪剂返排测试能够有效描述裂缝几何形态、裂缝连通性和储层改造体积（SRV）。示踪剂能够随流体在储层中运移，其监测结果可可靠、直接地反映流体优势流动路径和流动行为。此外，示踪剂返排测试在操作简便性、成本效益和快速响应方面具有显著优势。

示踪剂主要分为非分配型和分配型两大类。非分配型示踪剂仅溶解于单一相中，其中水相示踪剂可用于识别优势水流通道。分配型示踪剂则同时溶解于油相和水相中，其在两相间的分配行为能够揭示裂缝-基质相互作用以及压裂液和残余油的分布。然而，分配示踪剂在压裂储层中的输运机制仍未被充分理解，且示踪剂朝向压裂井的返排响应仍未受到足够关注。因此，开展分配示踪剂在低渗透储层水力压裂垂直井中的输运与返排行为研究具有重要的理论和实际意义。

二、研究方法概述

研究人员建立了一个考虑复杂流体物性和裂缝动力学的综合数值模型，以模拟分配示踪剂在低渗透储层水力压裂垂直井中的瞬态输运和返排行为。研究中采用了商业数值模拟器（即ECLIPSE）对计算域进行非均匀网格空间离散，在裂缝附近采用局部网格加密技术。模型考虑了压裂液的流变性质及其破胶行为，将前置液粘度从40 mPa·s降至5.3 mPa·s，携砂液粘度从100 mPa·s降至13.3 mPa·s。同时，模型还考虑了裂缝闭合效应，在注入阶段裂缝导流能力设为1000 D·m，生产阶段设为2 D·m。两种分配示踪剂（AT1和AT2）分别随前置液和携砂液注入，模型同时考虑了示踪剂的平流、弥散和吸附机制。研究建立了油-水两相、四组分（油、水、聚合物和分配示踪剂）的数学模型，并采用有限体积法进行空间离散，利用Newton-Raphson方法求解非线性方程组。该模型为两相四组分系统，其中示踪剂为分配型，其在油水两相间的浓度分布由分配系数控制（本研究取0.3）。

三、主要研究结果

3.1 典型曲线分析

研究表明，在水相中，示踪剂AT1和AT2的返排曲线均呈单峰形态。尽管以相同浓度注入，随携砂液注入的AT2的返排浓度峰值显著高于随前置液注入的AT1，且AT2的峰值到达时间更早。AT1在水相中的峰值浓度为4.02×10?? kg/m3，峰值到达时间为3.16天；而AT2的峰值浓度为2.84×10?3 kg/m3，峰值到达时间仅为0.37天。这归因于携砂液主要占据射孔段附近的主裂缝网络，流动阻力较低、流动路径更直接，使AT2能够更快、更集中地沿主裂缝返排。相比之下，随前置液注入的AT1倾向于输运更远距离，导致返排延迟和浓度稀释。油相中两种示踪剂的返排曲线表现出与水相相似的模式和趋势，但返排浓度和峰值浓度均显著低于水相，这由示踪剂的分配行为决定，其优先滞留于水相并随时间逐渐分配至油相。

在累计示踪剂回收率（CTR）方面，AT1（随前置液注入）的总返排率仅为1.22%，其在水相中的CTR为0.0014 kg，油相中为0.0084 kg，液相总CTR为0.0098 kg。AT2（随携砂液注入）表现出显著更高的总返排率，达11.5%，其油相CTR为0.065 kg，水相CTR为0.050 kg，液相总CTR为0.115 kg。这一差异归因于前置液粘度低、流动阻力小，导致更多AT1滤失进入基质；同时AT1输运远离井筒、与储层接触面积更大，导致更多示踪剂被岩石吸附。携砂液因粘度高而趋向滞留在裂缝中，裂缝内滞留的携砂液成为返排液的主要来源，AT2在其中富集，故CTR显著高于AT1。

3.2 储层渗透率的影响

基质渗透率对两种示踪剂的返排特征具有不同影响。对于随前置液注入的AT1，基质渗透率越高，其水相峰值浓度越高、峰值到达越早、浓度下降越快。这是因为AT1随低粘度的前置液注入，倾向于输运至远离井筒的区域，高渗透率基质加速了AT1的返排。对于随携砂液注入的AT2，基质渗透率越低，其水相返排峰值浓度越高。这是因为当基质渗透率较低时，AT2难以输运并滤失进入基质，从而在近井裂缝网络中富集，导致返排过程中浓度峰值更高。油相中两种示踪剂的返排特征与水相一致。

3.3 裂缝半长的影响

裂缝半长对AT1的返排浓度影响显著，但对AT2影响较小。随着裂缝半长增加，AT1的返排浓度和峰值浓度显著降低。这是因为较长的裂缝导致前置液与基质的接触面积增大，更多示踪剂滤失进入基质，从而降低AT1的返排浓度。对于AT2，除峰值浓度略有下降外，返排浓度曲线随裂缝长度增加基本不变。这是因为AT2主要富集在近井高渗透裂缝区域，其弥散效应弱于AT1，返排响应更快，受裂缝半长影响极小。油相中两种示踪剂的返排特征与水相类似。

3.4 裂缝导流能力的影响

裂缝导流能力对两种示踪剂返排行为的影响存在差异。对于AT1，当裂缝导流能力较低时，返排浓度随导流能力增加而显著增加；当导流能力较高时，返排浓度变化很小。这是因为低导流能力条件下，导流能力的增加大大改善了示踪剂的输运能力，导致示踪剂更集中地返排；高导流能力条件下，裂缝内流动阻力已降至很低水平，返排浓度对导流能力不敏感。对于AT2，裂缝导流能力越高，示踪剂返排浓度峰值越高。这归因于AT2的输运和返排过程主要受裂缝控制，导流能力增加可降低携砂液的返排阻力，从而提高AT2的返排浓度。油相中规律与水相类似。

3.5 裂缝垂向穿透比的影响

裂缝垂向穿透比对两种示踪剂的返排浓度均有显著影响，但作用方向相反。垂向穿透比越低，AT1的返排浓度越高。裂缝垂向穿透比的增加意味着裂缝纵向扩展更充分，导致裂缝与基质间接触面积增大，更多AT1滤失并滞留在储层中，返排液中示踪剂量减少，因此AT1返排浓度随垂向穿透比增大而降低。相反，AT2的返排浓度随裂缝垂向穿透比增大而升高。较大的垂向穿透比意味着更大、更顺畅的有效流动空间，降低了携砂液在裂缝内的流动阻力，使得更多AT2能够返排。

3.6 示踪剂弥散系数的影响

示踪剂弥散系数对两种示踪剂的返排峰值浓度具有显著影响。当弥散系数最小（0.005 m2/d）时，AT1和AT2在油相和水相中的返排峰值浓度均最高。这是因为最小的弥散系数使示踪剂输运最慢、最接近井筒，从而导致最高的峰值返排浓度。随着弥散系数增大，返排峰值浓度降低。

四、讨论与结论

研究结果表明，分配示踪剂的返排行为受多种因素综合控制。随携砂液注入的示踪剂AT2因其滞留于高导流裂缝网络而表现出更快的返排响应和更高的回收率，这对于优化示踪剂注入方案设计具有重要指导意义。储层渗透率对前置液示踪剂和携砂液示踪剂的影响机制不同，反映了不同注入阶段示踪剂在储层中分布特征的差异。裂缝半长主要影响前置液示踪剂的返排特征，归因于裂缝延伸增加示踪剂与基质的接触面积和滤失量。裂缝导流能力对两种示踪剂的影响表明，裂缝输运能力是控制示踪剂返排效率的关键因素。裂缝垂向穿透比的影响揭示了裂缝纵向延伸程度对示踪剂分布和返排的控制作用。示踪剂弥散系数的敏感性分析强调了弥散效应对示踪剂返排峰值浓度的影响。

本研究建立的数值模型综合考虑了压裂液复杂物性、破胶行为、裂缝闭合以及示踪剂平流、弥散和吸附等机制，为低渗透储层水力压裂垂直井中分配示踪剂返排行为的研究提供了系统的数值模拟方法。研究结果深化了对分配示踪剂在压裂储层中输运机制的理解，为压裂示踪剂测试方案优化和裂缝参数反演解释提供了理论依据。该模型可进一步扩展应用于其他储层类型，特别是具有多级裂缝网络的致密油水平井，但需修改储层相关参数并纳入多级裂缝网络。