CN111364970A - 一种井间连通系数量化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种井间连通系数量化方法，通过采集注水井的注水量和生产井的产油量、产水量，而获得基础数据库；通过对基础数据库进行注水总量求和，再计算油产量的比率矩阵和水产量的比率矩阵，并根据注水自然损失的系数拟合其与水、油连通系数之间的关系，从而能较为快速简单的对水连通系数、油连通系数进行量化；并可采用系数微调法对得到的水连通系数和油连通系数进行优化。采用本案的显著效果是，能根据历史注采数据即可得到较为准确的井间油连通系数和水连通系数，估计精度高，从而能对油井的产油量和产水量进行高可信度的预测，在实际生产中能进行现实、可靠的应用。

Description

一种井间连通系数量化方法

技术领域

本发明涉及油井注采作用时井间连通性分析，具体涉及到井间连通系数的量化方法。

背景技术

储层表征和生产优化是油田运营商永恒追求的目标。注采连通性分析是油田生产优化的重要组成部分，是提高最终采收率的有效方法，也是节省生产成本的一项重要工作。井间连通性分析对最大化采收率和稳水控油方案的制订与调整具有重要指导意义。注采井之间的连通性分析可分为调整注采层位、完善注水***、加密井网、增加注水井点、细层划分、堵水调剖等等。随着向注水井不断注入水，注入的水必将扩散和影响到周围的生产井的生产量。这种影响可以用井间连通系数衡量，井间连通系数包括油连通系数(用

表示)和水连通系数(水连通系数用

表示)，其中油连通系数

可以衡量注水井注水后，对周围的生产井的生产油量的影响；水连通系数

可以衡量注水井注水后，对周围的生产井的生产水量的影响。

发明内容

为了对井间的油连通系数和水连通系数进行量化，本案提出了一种井间连通系数量化方法，能较为简单快速的对油连通系数和水连通系数进行量化，

具体方案如下：

一种井间连通系数量化方法，包括以下步骤：

步骤一、从同一零时刻开始采集以下数据：

采集N口注水井在每一时刻的注水量w_i,t，其中i＝1,2,3,…,N，t＝0,1,2,…,T；

采集M口生产井在每一时刻的产油量po_j,t，其中j＝1,2,3,…,M， t＝0,1,2,…,T；

采集M口生产井在每一时刻的产水量pw_j,t，其中j＝1,2,3,…,M， t＝0,1,2,…,T；

其中，T为结束数据采集时的时刻；

步骤二、根据采集的数据，按照公式1计算N口注水井在第t个时间点的注水总量W_t：

公式1：

其中：

w_i,t表示采集得到的第i口注水井在第t个时间点的注水量；

步骤三、按照公式2计算能消除生产井中油产量的比率矩阵Ro_j,t， j＝0,1,2…,M；t＝0,1,2,…,T；

公式2：

其中：

po_j,t表示采集得到的第j口生产井在第t个时间点的产油量；

步骤四、按照公式3计算能消除生产井中水产量的比率矩阵Rw_j,t， j＝0,1,2…,M；t＝0,1,2,…,T；

公式3：

其中：

pw_j,t表示采集得到的第j口生产井在第t个时间点的产水量；

步骤五、按照公式4计算注水自然损失的系数α；

公式4：

其中：

步骤六、按照公式5计算第i口注水井与第j口生产井之间的水连通系数

以及第i口注水井与第j口生产井之间的油连通系数

和

的取值范围均为[0,1)；

公式5：

其中：

n表示井位图中距第j口生产井范围为2的注水井的数量；

w_i为第i口注水井的注水量的时间序列；

po_j表示第j口生产井的产油量的时间序列；

pw_j表示第j口生产井的产水量的时间序列；

std为统计方法中的标准差计算公式。

作为优选，还包括步骤七，采用系数微调法计算优化油连通系数

和优化水连通系数

c₁按照公式6计算得到：

公式6：

c₂按照公式7计算得到：

公式7：

y_j是第j口生产井的油产量的时间序列。

附图说明

图1为采集并绘制得到的某17口注水井的注水量-时间曲线；

图2为采集并绘制得到的某18口生产井的产油量-时间曲线；

图3为采集并绘制得到的某18口生产井的产水量-时间曲线；

图4为计算并标注有优化油连通系数

的井位图；

图5为计算并标注有优化水连通系数

的井位图；

图6为由产油量

序列计算得到的预测总产油量与同期实际产油量的产量对比图；

图7为由产油量

序列计算得到的预测总产油量与同期实际产油量的产量对比图；

图8为由产水量

序列计算得到的预测总产水量与同期实际产水量的产量对比图；

图9为由产油量

序列计算得到的预测总产水量与同期实际产水量的产量对比图。

具体实施方式

以下结合实施例和附图对本发明作进一步说明。

实施例1：

一种井间连通系数量化方法，包括以下步骤：

步骤一、从同一零时刻开始采集以下数据：

采集N口注水井在每一时刻的注水量w_i,t，其中i＝1,2,3,…,N，t＝0,1,2,…,T；

采集M口生产井在每一时刻的产油量po_j,t，其中j＝1,2,3,…,M， t＝0,1,2,…,T；

采集M口生产井在每一时刻的产水量pw_j,t，其中j＝1,2,3,…,M， t＝0,1,2,…,T；

其中，T为结束数据采集时的时刻；

步骤二、根据采集的数据，按照公式1计算N口注水井在第t个时间点的注水总量W_t：

公式1：

其中：

w_i,t表示采集得到的第i口注水井在第t个时间点的注水量；

步骤三、按照公式2计算能消除生产井中油产量的比率矩阵Ro_j,t， j＝0,1,2…,M；t＝0,1,2,…,T；

公式2：

其中：

po_j,t表示采集得到的第j口生产井在第t个时间点的产油量；

步骤四、按照公式3计算能消除生产井中水产量的比率矩阵Rw_j,t， j＝0,1,2…,M；t＝0,1,2,…,T；

公式3：

其中：

pw_j,t表示采集得到的第j口生产井在第t个时间点的产水量；

步骤五、按照公式4计算注水自然损失的系数α；

公式4：

其中：

步骤六、按照公式5计算第i口注水井与第j口生产井之间的水连通系数

以及第i口注水井与第j口生产井之间的油连通系数

和

的取值范围均为[0,1)；

公式5：

其中：

n表示井位图中距第j口生产井范围为2的注水井的数量；

w_i为第i口注水井的注水量的时间序列；

po_j表示第j口生产井的产油量的时间序列；

pw_j表示第j口生产井的产水量的时间序列；

std为统计方法中的标准差计算公式；

步骤七、采用系数微调法计算优化油连通系数

和优化水连通系数

c₁按照公式6计算得到：

公式6：

c₂按照公式7计算得到：

公式7：

y_j是第j口生产井的油产量的时间序列。

实施例2：

采用实施例1所述的方法，对美国德克萨斯州某油田井网(包含17口注水井，18口生产井)的油连通系数和水连通系数进行量化计算。

采集得到的17口(第4、5、8、9、14、16、20、21、22、24、26、30、 31、33、36、39、41口)注水井的注水量-时间曲线见图1；

采集得到的18口(1、2、6、7、12、13、15、17、19、25、27、28、29、 32、35、37、38、40口)生产井的产油量-时间曲线见图2，产水量-时间曲线见图3。

从图1可知，除了1997年4月至1997年10月这段时间的注水波动较大以外，历史注水数据相对来说是比较平稳的。图2显示出原始各生产井有一个很强地长期下降的趋势，这种趋势是在持续注水的情况下长期持续的。图3 显示出原始各生产井的水产量曲线在持续注水的情况下一直保持长期持续上升的趋势。

由以上采集得到的注水量w_i,t、产油量po_j,t、产水量pw_j,t数据，依次按照公式1、2、3、4、5计算得到的井间油连通系数

和井间水连通系数

其中公式5中，n＝2。

再按照公式6和公式7对油连通系数和水连通系数进行系数微调，得到优化油连通系数和优化水连通系数；优化计算结果标记在图4和图5中，其中图4显示了各井间的优化油连通系数

图5显示了各井间的优化水连通系数

实施例3：

采用实施例2得到的连通系数进行产量预测，并与采集得到的同期实际产量进行比较。

根据以下公式预测第j口的产油量

或

序列为：

或

其中：Ro_j表示第j口生产井的油产量比率序列；

根据以下公式预测第j口的产水量

或

序列为：

或

其中：Ro_j表示第j口生产井的水产量比率序列。

根据预测的产油量序列和产水量序列计算第j口井某时间段(连续三个月)的总产油量和总产水量，并与采集得到的同期实际总产油量和实际总产水量进行对比，绘制产量对比图，如图6～9所示：其中预测总产量与同期实际总产量是通过圈的大小表示，二者基本重合表示很接近，不重合表示具有差值，且二者相差的面积大小与数值差值大小呈正相关。

从图6和图7的对比，以及图8与图9的对比可以看出：采用优化油连通系数

和优化水连通系数

计算得到的预测总产量，相较于未优化的油连通系数

和水连通系数

计算得到的预测总产量，误差更小(油产量在第6、7、15和25号生产井上体现明显，水产量在第1、6、15、25和 27号生产井上体现明显)，因而稳定性更好，预测结果更接近真实值。

为了量化评价以上两种连通系数(未优化的连通系数和优化连通系数) 的预测能力，使用加权相对百分比误差(WMAPE)来进行评估，WMAPE的计算表达式如公式8所示：

公式8：

其中：

y_i表示真实产量值；

表示预测产量值；

m表示观察生产井的个数，为18。

同时，为了说明优化连通系数相对于了未优化的连通系数来说预测准确度提高了多少，按公式9计算提高度：

公式9：

其中，x_i表示模型i的一个统计指标值(本专利中特指WMAPE)；该指标可以计算两种连通系数预测的产量相差多少水平。

表1为分别按照

计算得到的预测产油量与同期真实产油量的加权相对百分比误差(WMAPE)，以及采用

预测的产油量相对于采用

预测的产油量的提高度Improvement

表1.预测生产井的油产量误差和提高度(单位：％)

从表1可以看出：采用优化油连通系数

预测的平均WMAPE误差仅 1.43％，然而采用未优化的油连通系数

预测的平均WMAPE误差却为 2.08％，相应的提高度是31.52％，这说明采用优化油连通系数

预测的产油量的表现力比采用未优化的油连通系数

预测产油量时高出31.52％。

表2为分别按照

计算得到的预测产水量与同期真实产水量的加权相对百分比误差(WMAPE)，以及采用

预测的产油量相对于采用

预测的产油量的提高度Improvement

表2.预测生产井的水产量误差和提高度(单位：％)

从表2可以看出：采用优化水连通系数

预测的平均WMAPE误差仅 1.29％，然而采用未优化的水连通系数

预测的平均WMAPE误差却为 2.07％，相应的提高度是37.94％，这说明采用优化水连通系数

预测的产水量的表现力比采用未优化的水连通系数

预测产水量时高出37.94％。

有益效果：采用本案提供的井间连通系数量化方法，根据历史注采数据即可得到较为准确的井间油连通系数和水连通系数，估计精度高，从而能对油井的产油量和产水量进行高可信度的预测，在实际生产中能进行现实、可靠的应用。

最后需要说明的是，上述描述仅仅为本发明的优选实施例，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不违背本发明宗旨及权利要求的前提下，可以做出多种类似的表示，这样的变换均落入本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种井间连通系数量化方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一、从同一零时刻开始采集以下数据：

采集N口注水井在每一时刻的注水量w_i,t，其中i＝1,2,3,…,N，t＝0,1,2,…,T；

采集M口生产井在每一时刻的产油量po_j,t，其中j＝1,2,3,…,M，t＝0,1,2,…,T；

采集M口生产井在每一时刻的产水量pw_j,t，其中j＝1,2,3,…,M，t＝0,1,2,…,T；

其中，T为结束数据采集时的时刻；

步骤二、根据采集的数据，按照公式1计算N口注水井在第t个时间点的注水总量W_t：

公式1：

其中：

w_i,t表示采集得到的第i口注水井在第t个时间点的注水量；

步骤三、按照公式2计算能消除生产井中油产量的比率矩阵Ro_j,t，j＝0,1,2…,M；t＝0,1,2,…,T；

公式2：

其中：

po_j,t表示采集得到的第j口生产井在第t个时间点的产油量；

步骤四、按照公式3计算能消除生产井中水产量的比率矩阵Rw_j,t，j＝0,1,2…,M；t＝0,1,2,…,T；

公式3：

其中：

pw_j,t表示采集得到的第j口生产井在第t个时间点的产水量；

步骤五、按照公式4计算注水自然损失的系数α；

公式4：

其中：

步骤六、按照公式5计算第i口注水井与第j口生产井之间的水连通系数

以及第i口注水井与第j口生产井之间的油连通系数

和

的取值范围均为[0,1)；

公式5：

其中：

n表示井位图中距第j口生产井范围为2的注水井的数量；

w_i为第i口注水井的注水量的时间序列；

po_j表示第j口生产井的产油量的时间序列；

pw_j表示第j口生产井的产水量的时间序列；

std为统计方法中的标准差计算公式。

2.根据权利要求1所述的井间连通系数量化方法，其特征在于：还包括步骤七，采用系数微调法计算优化油连通系数

和优化水连通系数

c₁按照公式6计算得到：

公式6：

c₂按照公式7计算得到：

公式7：

y_j是第j口生产井的油产量的时间序列。

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