CN113536708B - 一种煤层气直井水力压裂压裂液规模的确定方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种煤层气直井水力压裂压裂液规模的确定方法，包括以下步骤：步骤1：数据采集；步骤2：数据处理；步骤3：单因素方差分析；步骤4：多因素方差分析；步骤5：压裂液用量设计。本发明的有益效果为：该方法利用已开发井的生产数据，并结合了实际的储层地质条件和与之对应压裂液规模的产气量，更能真实准确反应该地质条件下更有利于产气量的水力压裂压裂液规模，给泵注参数设计提供理论依据。相比于现有的水力压裂数值模拟技术确定压裂液规模，更真实和有效，避免了压裂液规模与地质条件不匹配和因压裂液过多带来的负效应影响。

Description

一种煤层气直井水力压裂压裂液规模的确定方法
技术领域
本发明属于煤层气开发技术领域，具体涉及一种煤层气直井水力压裂压裂液规模的确定方法。
背景技术
水力压裂是煤层气直井开发增产改造的主要技术手段，水力压裂的目的是形成高效的导流裂缝，改善煤层渗透性能。水力压裂规模大小与压裂液量的多少和压裂砂的多少有关，压裂规模越大注入的压裂液量和支撑砂就越多。通常认为，压裂规模越大，裂缝会在长度、宽度及高度三维方向均有不同程度的扩展，特别是在长度延伸方向。
压裂液规模是压裂参数设计的重要研究内容之一。目前，压裂参数设计是在给定的储层地质、开发工程条件下，借助油气藏、水力裂缝模型，基于体积平衡原理，通过建立流体压降、裂缝宽度、裂缝高度、初始条件和边界条件等，最后得出施工排量、压裂液量和与裂缝宽度、高度等的关系，为参数优化提供理论依据。而模拟的结果很大程度上决定于裂缝模型的选择，采用数值模拟的手段，从造缝的长、宽、高来设计和调节各个参数，从而确定压裂液用量。
通常数值模拟的方法并没有考虑造缝以后注入液体能否顺利返排出来，是否对储层造成的伤害影响，尤其是对储层内流体的运移影响，毕竟煤层气是排水降压采气，最终的目的不只是造缝，而是要让煤层内的流体能顺利的采出。因此，并不是压裂规模越大，压裂改造的效果就越好，注入压裂液量过大时，可能造成外来液量过多，会带来水锁、水化膨胀、储层压力增大等负效应，影响储层的导流能力和流体的运移。这就导致了在实际的煤层气开发过程中，因压裂液规模不合适，而出现压裂规模与煤储层地质条件不匹配产生的大量低效井，因此，需要提出更好的确定压裂液规模的新方法。
发明内容
有鉴于此，为确定煤层气直井水力压裂压裂液的最佳用量，提高煤层气直井水力压裂效率，本发明的提供一种煤层气直井水力压裂压裂液规模的确定方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：数据采集：收集煤层气直井临界解吸压力、储层压力、临储比、压裂液量和煤层气井峰值产气量；
步骤2：数据处理：对收集的数据进行筛选、整理和转换，建立spss数据文件；
步骤3：单因素方差分析：以临储比、压裂液量为控制变量，以煤层气井峰值产气量为观察量，分别单独对临储比、压裂液量对煤层气井峰值产气量作显著性影响分析，从而确定临储比和压裂液量简单、适宜且便于分析的分组水平。
步骤4：多因素方差分析：利用步骤3中得到的临储比与压裂液量的分组水平，进行不同的临储比和压裂液量组合对产气量显著性影响分析，确定哪种组合搭配更有利于煤层气井峰值产气量。
步骤5：压裂液用量设计：计算待开发煤储层临储比，结合步骤4中确定的临储比与压裂液用量的组合关系，选择有利于最优产气量的压裂液用量。
进一步地，所述步骤1中，直接采集的数据为临界解吸压力、储层压力、压裂液量和煤层气井峰值产气量，其中，所述临界解吸压力为煤层气排采过程中实际产气压力；所述储层压力为煤层气储层的原始地层压力；所述压裂液量为已改造煤层气直井水力压裂实际压裂液用量；所述煤层气井峰值产气量为只经历一次压裂改造没有经过后期增产改造的峰值产气量；所述临储比由所述临界解吸压力与所述储层压力的比值得出。
进一步地，步骤3中单因素方差分析的过程具体包括：对采集到的数据中，以井压裂液量进行分组，接着将不同的分组之间进行两两比较分析，并采用最小显著差数法检验不同分组两两之间的显著性，通过多重比较显著性水平来判断不同分组之间的显著性，结合控制变量的实际意义将有些相邻的且显著性不明显的分组进行合并，从而得到压裂液量简单、适宜且便于分析的分组水平；重复上述过程得到临储比简单、适宜且便于分析的分组水平。
本发明的优点在于，其所提供的一种水力压裂压裂液规模的确定方法是利用已开发井的生产数据，并结合了实际的储层地质条件和与之对应压裂液规模的产气量，更能真实准确反应该地质条件下更有利于产气量的水力压裂压裂液规模，给泵注参数设计提供理论依据。相比于现有的水力压裂数值模拟技术确定压裂液规模，更真实和有效，避免了压裂液规模与地质条件不匹配和因压裂液过多带来的负效应影响。
附图说明
图1为本发明一种煤层气直井水力压裂压裂液规模的确定方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地描述。
请参考图1，一种煤层气直井水力压裂压裂液规模的确定方法，为了解决上述的技术问题，本发明实施例提供一种煤层气直井水力压裂压裂液规模的确定方法，该方法是利用收集的大量煤层气直井开采数据，通过spss软件方差分析确定不同地质条件下合适的压裂液用量，以提高水力压裂的效果。具体而言，该方法包括以下技术方案：
步骤1：数据采集
影响煤层气产气量的因素很多，收集多个煤层气直井与产气量相关的地质和工程数据。每一收集煤层气直井的多个地质和工程数据为一组数据，一组数据具体包括：临界解吸压力、储层压力、临储比、压裂液量、煤层气井峰值产气量。其中临界解吸压力为煤层气排采过程中实际产气压力，储层压力是煤层气储层的原始地层压力，压裂液量为已改造煤层气直井水力压裂实际压裂液用量，煤层气井峰值产气量为只经历一次压裂改造没有经过后期增产改造的峰值产气量，临储比即临界解吸压力与储层压力的比值，临界解吸压力、储层压力、压裂液量、煤层气井峰值产气量由直接测得，临储比由临界解吸压力与储层压力的比值得到。
煤层气水力压裂作用以后，液体进入并滞留在孔裂隙内，孔裂隙内流体要运移出来，孔裂隙内的气体驱动压力必须要能克服流体运移阻力：
ΔP＝Po-Pm-f-G
示中：
ΔP——为孔裂隙内液体运移出来的合力；
Po——为孔裂隙内的气体驱动压力；
Pm——为毛细管作用力；
f——为液体运移受壁面的摩擦阻力；
G——为液体自身的重力；
由上式可知，当ΔP为正时，其内的流体才能运移出来。
所述气体驱动压力与临储比成正相关关系，储层压力一定时，临界解吸压力越大，临储比越大，气体驱动压力越大。
步骤2：数据处理
对收集到的多组数据进行筛选、整理和转换，建立成高质量的spss数据文件(每组数据包括均包括临界解吸压力、储层压力、临储比、压裂液量、煤层气井峰值产气量数据)。
步骤3：单因素方差分析
单因素方差分析即研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。所述的观测变量为煤层气井峰值产气量。所述的控制变量为临储比和压裂液量。具体过程为:
a、首先，对每个控制变量大小区间进行分组，第一步以尽量多的分组区间进行对观测变量的显著性影响分析，进而来判断不同的分组水平是否对观测变量产生了显著影响。
所述的显著性影响通过检验统计量的观测值F和概率P值来判断。
进一步的，若F值显著大于1，则认为控制变量对观测变量造成了显著影响；若F值接近1，则认为控制变量没有对观测变量造成显著影响。
进一步的，给定显著水平α(通常默认为0.05)，与概率P值进行比较：若概率P<0.05，认为在控制变量不同水平下观测变量各总体的均值显著性差异，控制变量的不同水平对观测变量产生了显著影响；若概率P>0.05，认为在控制变量不同水平下观测变量各总体的均值无显著性差异，控制变量的不同水平对观测变量没有产生显著影响。
b、如果产生了显著性影响，接着将不同的分组之间进行两两比较分析，并采用最小显著差数法(LSD)检验不同分组两两之间的显著性，通过多重比较显著性水平来判断不同分组之间的显著性，结合控制变量的实际意义将相邻的且显著性不明显的分组进行合并。
c、对控制变量合并后的分组进行单因素方差分析，重复上述a和b两个步骤，直到找到简单、适宜且便于应用的分组水平。
步骤4：多因素方差分析
多因素方差分析用来研究两个及两个以上的控制变量是否对观察变量产生显著性影响。多因素方差分析不仅能够分析多个因素对观测变量的影响，更能够分析多个控制变量的交互作用能否对观测变量的分布产生影响，进而找到有利于观测量的最优组合。
所述的观测变量为煤层气井峰值产气量。
所述的控制变量为压裂液量和临储比。
利用步骤3中最后得到的压裂液量和临储比的分组水平作为控制变量进行多因素方差分析，依然采用F值和P值来检验临储比与和压裂液量的交互作用是否对产气量具有显著影响，即不同的临储比和不同的压裂液量组合对产气量是否产生了显著的影响；以及哪种组合搭配更有利于峰值产气量，即在多大临储比的地方使用多大的压裂液量能获得更理想的产气效果。
步骤5：水力压裂压裂液用量设计
在待开发的煤层气区块，计算煤储层的临储比，结合步骤4中确定的临储比与压裂液用量的组合关系，选择有利于最优产气量的压裂液用量。将压裂液用量代入到压裂设计分析软件，为泵注参数设计提供依据。
下面通过两个具体实施例对本发明的方法进行说明。
实施例1：沁水盆地南部某些区块生产数据分析
步骤1：数据采集
沁水盆地南部是我国高煤阶煤层气成功商业开发比较典型的区域，目前在该盆地投产了大量的煤层气井。煤层气开发一般实施滚动开发，收集将要开发临近区块已投产煤层气井生产数据，包括临界解吸压力、储层压力、临储比、压裂液量、煤层气井峰值产气量等。
步骤2：数据处理
对收集到的临界解吸压力、储层压力、临储比、压裂液量、煤层气井峰值产气量数据进行筛选、整理和转换，建立成高质量的spss数据文件。本实施例，以沁水盆地南部某些区块为例，最后将采用1609口煤层气井数据建立spss数据文件。
步骤3：单因素方差分析
单因素方差分析即研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。所述的观测变量为煤层气井峰值产气量。所述的控制变量为临储比和压裂液量。
a、首先，对每个控制变量大小区间进行分组，第一步以尽量多的分组区间进行对观测变量的显著性影响分析，进而来判断不同的分组水平是否对观测变量产生了显著影响。
以压裂液量对产气量的显著性影响分析为例，1609口煤层气井压裂液量规模范围是200m3-1000m3，第一步将压裂液量作为控制变量分成8组：200～300、 300～400、400～500、500～600、600～700、700～800、800～900、900～1000(压裂液量单位均为m3)，分析8组不同的压裂液量是否对产气量有显著影响。
单因素方差分析SPSS结果所得的F统计量为21.372，F值显著大于1；对应的概率P值为0.000，***默认的显著性水平为0.05，P值小于0.05。所以认为压裂液作为控制变量对峰值产气量造成了显著影响，压裂液的不同8组液量对峰值产气量产生了显著影响。
b、如果产生了显著性影响，接着将不同的分组之间进行两两比较分析，并采用最小显著差数法(LSD)检验不同分组两两之间的显著性，通过多重比较显著性水平来判断不同分组之间的显著性，结合控制变量的实际意义将相邻的且显著性不明显的分组进行合并。
将8组不同液量采用LSD法进行两两分析比较，从两两比较的结果可知， 200-300与400-500、200-300与500-600、300-400与500-600、300-400与700-800、 300-400与800-900、400-500与500-600、400-500与700-800、400-500与800-900、 500-600与600-700、500-600与700-800、500-600与800-900、500-600与900-1000、 600-700与700-800、600-700与800-900分组之间的差异是显著的。
而从两两比较的结果可知，200-300与300-400分组之间差异不显著，700-800 与800-900、700-800与800-900、700-800与900-1000、800-900与900-1000分组之间差异不显著。因此，将200-300与300-400合并为新的分组200-400，将 700-800、800-900、900-1000合并为新的分组700-1000。
c、对控制变量合并后的分组进行单因素方差分析，重复上述a和b两个步骤，直到找到简单、适宜且便于应用的分组水平。
对压裂液量新合并的5组(200-400、400-500、500-600、600-700和700-1000) 进行单因素方差分析。单因素方差分析SPSS结果所得的F统计量为36.398，F 值显著大于1；对应的概率P值为0.000，***默认的显著性水平为0.05，P值小于0.05。所以认为压裂液作为控制变量对峰值产气量造成了显著影响，压裂液的不同5组液量对峰值产气量产生了显著影响。
将5组不同压裂液量采用LSD法进行两两分析比较，从两两比较的结果可知，200-400与400-500、200-400与500-600、200-400与700-1000、400-500与500-600、400-500与700-1000、500-600与600-700、500-600与700-1000、600-700 与700-1000分组之间的差异是显著的。
而从两两比较的结果可知，200-400与600-700、400-500与600-700分组之间的差异不显著。结合本实施例操作实际，对压裂液量新合并为4组(200-400、 400-500、500-700和700-1000)
对压裂液量新合并的4组(200-400、400-500、500-700和700-1000)进行单因素方差分析。单因素方差分析SPSS结果所得的F统计量为40.806，F值显著大于1；对应的概率P值为0.000，***默认的显著性水平为0.05，P值小于 0.05。所以认为压裂液作为控制变量对峰值产气量造成了显著影响，压裂液的不同5组液量对峰值产气量产生了显著影响。
将4组不同压裂液量采用LSD法进行两两分析比较，从两两比较的结果可知，200-400与400-500、200-400与500-700、200-400与700-1000、400-500与 500-700、400-500与700-1000、500-700与700-1000所有两两分组之间的差异均是显著的。
因此，本实施例认为压裂液量4组(200-400、400-500、500-700和700-1000) 不同水平对于说明本发明实施例比较简单适宜。
同理，将临储比作为控制变量进行步骤3的单因素方差分析。最后本实施例中简单且适宜分析的临储比分组为4组(0-0.3、0.3-0.5、0.5-0.8和0.8-1)，单因素方差分析SPSS结果所得的F统计量为110.184，F值显著大于1；对应的概率P值为0.000，***默认的显著性水平为0.05，P值小于0.05。所以，临储比作为控制变量对峰值产气量造成了显著影响，4组不同临储比对峰值产气量产生了显著影响。
将4组不同临储比采用LSD法进行两两分析比较，从两两比较的结果可知，0-0.3与0.3-0.5、0-0.3与0.5-0.8、0-0.3与0.8-1、0.3-0.5与0.5-0.8、0.3-0.5与 0.8-1、0.5-0.8与0.8-1所有两两分组之间的差异均是显著的。
从步骤3单因素方差分析中可以总结，不同地质条件的临储比和压裂液量都对峰值产气量产生了显著影响。本实施例简单、适宜且便于应用的压裂液量不同分组水平为4组(200-400、400-500、500-700和700-1000)，临储比不同分组水平为4组(0-0.3、0.3-0.5、0.5-0.8和0.8-1)。
步骤4：多因素方差分析
多因素方差分析用来研究两个及两个以上的控制变量是否对观察变量产生显著性影响。多因素方差分析不仅能够分析多个因素对观测变量的影响，更能够分析多个控制变量的交互作用能否对观测变量的分布产生影响，进而找到有利于观测量的最优组合。
所述的观测变量为煤层气井峰值产气量。
所述的控制变量为压裂液量和临储比。
利用步骤3中最后得到的4组不同水平(200-400、400-500、500-700和 700-1000)压裂液量和4组不同水平(0-0.3、0.3-0.5、0.5-0.8和0.8-1)临储比的分组水平作为控制变量进行多因素方差分析。
表1为主体间效应检验分析表，方差分析的模型检验F＝28.873，Sig.＝0.000，说明所以模型有统计学意义。多因素方差分析中临储比对峰值产气量有显著影响(F＝58.156，Sig.＝0.000)，压裂液量对峰值产气量有显著影响(F＝11.076， Sig.＝0.000)，临储比和压裂液量的交互作用对峰值产气量具有显著影响 (F＝4.309，Sig.＝0.000)，这说明不同大小的临储比和不同用量的压裂液量的交互作用对峰值产气量产生了极显著影响。
表1主体间效应检验分析表
因变量：产气峰值
Figure BDA0003171954770000111
a.R方＝.214(调整R方＝.206)
从表2临储比*压裂液量组合关系表中可以直观看出，临储比为小于0.5时，压裂液用量为400-500时峰值产气量均值最高；临储比为0.5-1时，压裂液量为 500-700时峰值产气量均值最高。从峰值产气量均值可以看出，当临储比一定，压裂液量超过一定的规模以后，随着压裂液量增加峰值产气量均值反而降低。
表2临储比*压裂液量组合关系表
因变量：产气峰值
Figure BDA0003171954770000112
实施例2：沁水盆地南部某区块某开发单元两开发井组不同压裂规模实施例
在研究区某开发单元内相邻的两开发井组(井组1和井组2)进行不同压裂规模开发，井组附近已有生产井资料显示临储比为0.39～0.6，平均临储比0.49。
井组1共压裂9口井，利用常规数值模拟手段和经验设计该区域压裂液用量为700方，实际压裂液用量为715.3～728.5方，平均压裂液用量721.2方，峰值产气量为458～1868方，平均峰值产气量为854方。
井组2共压裂5口井，利用本专利压裂液规模的确定方法，通过查找表2，临储比为0.49时，均值最高产气量的压裂液用量是400-500方。因此，井组25 口井实际压裂液用量441.6～481.3方，平均压裂液用量459.4方，峰值产气量为 1709～2684方，平均峰值产气量为2109方。
可以看出，井组2比井组1峰值产气量明显高，井组2比井组1采用不同的压裂规模，若其他因素对产气量的影响除外，说明该开发单元临储比为0.49 时，400～500方压裂液规模比其他压裂液规模更有利于产气。
在本文中，所涉及的前、后、上、下等方位词是以附图中零部件位于图中以及零部件相互之间的位置来定义的，只是为了表达技术方案的清楚及方便。应当理解，所述方位词的使用不应限制本申请请求保护的范围。
在不冲突的情况下，本文中上述实施例及实施例中的特征可以相互结合。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种煤层气直井水力压裂压裂液规模的确定方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：数据采集：收集煤层气直井临界解吸压力、储层压力、临储比、压裂液量和煤层气井峰值产气量；其中，临储比由临界解吸压力与储层压力的比值得出，煤层气井峰值产气量为只经历一次压裂改造没有经过后期增产改造的峰值产气量；
步骤2：数据处理：对收集的数据进行筛选、整理和转换，建立spss数据文件；
步骤3：单因素方差分析：以临储比、压裂液量为控制变量，以煤层气井峰值产气量为观察量，分别单独利用临储比、压裂液量对煤层气井峰值产气量作显著性影响分析，从而确定临储比和压裂液量简单、适宜且便于分析的分组水平；
步骤4：多因素方差分析：利用步骤3中得到的临储比与压裂液量的分组水平，进行不同的临储比和压裂液量组合对产气量显著性影响分析，确定哪种组合搭配更有利于煤层气井峰值产气量；
步骤5：压裂液用量设计：计算待开发煤储层临储比，结合步骤4中确定的临储比与压裂液用量的组合关系，选择有利于最优产气量的压裂液用量。
2.根据权利要求1所述的一种煤层气直井水力压裂压裂液规模的确定方法，其特征在于：所述步骤1中，直接采集的数据为临界解吸压力、储层压力、压裂液量和煤层气井峰值产气量，其中，所述临界解吸压力为煤层气排采过程中实际产气压力；所述储层压力为煤层气储层的原始地层压力；所述压裂液量为已改造煤层气直井水力压裂实际压裂液用量。
3.根据权利要求1所述的一种煤层气直井水力压裂压裂液规模的确定方法，其特征在于：步骤3中单因素方差分析的过程具体包括：对采集到的数据中，以井压裂液量进行分组，接着将不同的分组之间进行两两比较分析，并采用最小显著差数法检验不同分组两两之间的显著性，通过多重比较显著性水平来判断不同分组之间的显著性，结合控制变量的实际意义将有些相邻的且显著性不明显的分组进行合并，从而得到压裂液量简单、适宜且便于分析的分组水平；重复上述过程得到临储比简单、适宜且便于分析的分组水平。
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