CN113674100B - 油藏注采优化方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents

油藏注采优化方法、装置、存储介质及电子设备 Download PDF

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Abstract

本申请涉及油藏数值模拟应用及提高油藏采收率技术领域，具体涉及一种油藏注采优化方法、装置、存储介质及电子设备，解决了现有技术中不能实现在温敏复合调驱体系特性的影响下准确评价油藏开采率的问题。该方法通过水相粘度与温敏调堵剂组分浓度和温度变化的关系模型表征每个网格块中存在温敏调堵剂组分后粘度的变化规律，水相中水溶性降粘剂组分与油相中原有组分的化学关系模型表征化学降粘过程，油相相对渗透率曲线随改进毛管数的变化关系模型修正渗透率曲线变化规律，对每一个网格每次迭代计算的储层物性、流体流变性参数的动态变化进行更新，根据得到的第二水相相对渗透率和第二油相相对渗透率对油藏注采进行优化。

Description

油藏注采优化方法、装置、存储介质及电子设备
技术领域
本申请涉及油藏数值模拟应用及优化油藏注采技术领域，特别地涉及一种油藏注采优化方法、装置、存储介质及电子设备。
背景技术
目前油藏数值模拟技术是对于某种油田开发方式效果评价最重要的手段。但目前国内外开发的油藏数值模拟软件中一般只有针对聚合物驱、表面活性剂驱、ASP三元复合驱等成熟的化学驱数值模拟方法，这些方法一般都假设化学驱过程油藏处于恒温状态(油藏温度)或者温度变化在一定范围内对化学驱作用的影响可以忽略不计，而室内实验研究表明，基于温敏复合调驱体系的驱油技术，可以显著扩大波及，大幅度提高油藏采收率。
但相关技术中不能合理地表征温度引起的驱替相(调堵剂)流变性变化、化学剂物理化学作用引起的被驱替相(原油)流变性变化及当驱替相为温敏复合调驱体系时驱油作用变化，对于预测温敏复合调驱体系的驱油效果、剩余宏观分布及潜力评价存在较大误差。而温敏复合调驱体系可通过改变油藏中温敏调堵剂的浓度和粘度，使得该油藏的累计产油量和采收率发生变化，现有技术中没有在温敏复合调驱体系特性的影响下实现油藏注采优化。
发明内容
针对上述问题，本申请提供一种油藏注采优化方法、装置、存储介质及电子设备，解决了相关技术中没有在温敏复合调驱体系特性的影响下实现油藏注采优化的技术问题。
第一方面，本申请提供了一种油藏注采优化方法，所述方法包括：
步骤S110：基于油藏参数建立油藏开采模型，获取所述油藏开采模型中每个网格块的初始数据场，其中，所述数据场包括饱和度数据场、压力数据场、温度数据场、粘度数据场以及相对渗透率数据场；
步骤S120：获取所述油藏开采模型中每个网格块的累计流量，根据所述累计流量获得所述每个网格块中第一饱和度数据场、第一温度数据场以及第一压力数据场；
步骤S130：根据水相粘度与温敏调堵剂组分浓度和温度变化的关系模型获得所述每个网格块中水相第一粘度数据场；
步骤S140：根据水相中降粘剂组分与油相中原油组分的化学反应关系模型获得所述每个网格块中油相第二粘度数据场、油相第二饱和度数据场、水相第二粘度数据场以及水相第二饱和度数据场；
步骤S150：根据水相中温敏调堵剂组分在单位孔隙体积的吸附量和水相相对渗透率变化的关系模型获取所述每个网格块中第一水相相对渗透率数据场；
步骤S160根据油相相对渗透率数据场随毛管数的变化关系模型获得第一油相相对渗透率数据场；
步骤S170：根据所述第一饱和度数据场、第一温度数据场以及第一压力数据场、所述水相第一粘度数据场、所述油相第二粘度数据场、油相第二饱和度数据场、水相第二粘度数据场以及水相第二饱和度数据场、第一水相相对渗透率数据场、第一油相相对渗透率数据场获得更新后的数据场；
步骤S180：将所述更新后的数据场替代所述步骤S120中所述初始数据场，在预设时间内循环执行步骤S120～S170，得到第二水相相对渗透率和第二油相相对渗透率；
步骤S190：基于所述第二水相相对渗透率和第二油相相对渗透率对油藏注采进行优化。
根据本申请的实施例，可选的，上述油藏注采优化方法中，所述基于油藏参数建立油藏开采模型包括基于以下计算式建立：
其中，Fi表示对流项，Ai表示积累相，Bi表示产量项，t表示时间，i的取值范围3～4。
根据本申请的实施例，可选的，上述油藏注采优化方法中，所述步骤S110：基于油藏参数建立油藏开采模型，获取所述油藏开采模型中每个所述网格块的初始数据场，包括：获取所述油藏开采模型中每个所述网格块的每一相所有组分的数据场。
根据本申请的实施例，可选的，上述油藏注采优化方法中，所述步骤S120：获取所述油藏开采模型中每个网格块的累计流量，根据所述累计流量获得所述每个网格块中第一饱和度数据场、第一温度数据场以及第一压力数据场，包括：
根据所述压力数据场分别获取每个网格块各个方向每一相所有组分的流量，根据所述流量分别获取每个网格块所有方向每一相的累计流量；
根据每个网格块所有方向每一相的累计流量和状态方程分别获取每个网格块所有方向每一相的第一饱和度数据场、第一温度数据场以及第一压力数据场；
其中，所述累计流量包括单位时间步累计通过每个网格块X、Y、Z方向每一相的流体总质量和每个网格块所有组分的质量。
根据本申请的实施例，可选的，上述油藏注采优化方法中，所述步骤S130：根据水相粘度与温敏调堵剂组分浓度和温度变化的关系模型获得所述每个网格块中水相的第一粘度数据场，包括：
根据每个网格块中加入温敏调堵剂后的温敏调堵剂组分粘度和水相组分粘度基于以下计算式获得每个所述网格块中水相的第一粘度场：
其中，μaq表示水相混合粘度，wp表示聚合物的摩尔浓度，μw表示水相粘度，M表示油藏中液体质量，μp(C,T)表示温敏调堵剂粘度，nc表示水相的组分数，S为预设范围，i的取值范围为3～4，wi表示j相i组分摩尔分数，μi表示水相i组分粘度。
根据本申请的实施例，可选的，上述油藏注采优化方法中，所述步骤S140：根据水相中降粘剂组分与油相中原油组分的化学反应关系模型获得所述每个网格块中油相第二粘度数据场、油相第二饱和度数据场、水相第二粘度数据场以及水相第二饱和度数据场，包括：
根据水相中降粘剂组分与油相中原油组分在化学反应过程中的化学反应式获得所述每个网格块中油相第二粘度数据场、油相第二饱和度数据场、水相第二粘度数据场以及水相第二饱和度数据场。
根据本申请的实施例，可选的，上述油藏注采优化方法中，所述步骤S150：根据水相中温敏调堵剂组分在单位孔隙体积的吸附量和水相相对渗透率变化的关系模型获取所述每个网格块中第一水相相对渗透率数据场，包括：
根据每个网格水相中温敏调堵剂组分在单位孔隙体积的吸附量和水相相对渗透率，基于以下计算式获取所述每个网格块中第一水相相对渗透率数据场：
其中，kw表示堵塞后水相有效渗透率，krw为水相相渗率，kabs表示岩石绝对渗透率，Rkw表示水相渗透率降低因子。
第二方面，本申请提供了一种油藏注采优化装置，该装置包括：
模型构建模块，所述模型构建模块被配置成基于油藏参数建立油藏开采模型，获取所述油藏开采模型中每个所述网格块的初始数据场，其中，所述数据场包括饱和度数据场、压力数据场、温度数据场、粘度数据场以及相对渗透率数据场；
第一数据获取模块，所述第一数据获取模块被配置成获取所述油藏开采模型中每个网格块的累计流量，根据所述累计流量获得所述每个网格块中第一饱和度数据场、第一温度数据场以及第一压力数据场；
第二数据获取模块，所述第二数据获取模块被配置成根据水相粘度与温敏调堵剂组分浓度和温度变化的关系模型获得所述每个网格块中水相第一粘度数据场；
第三数据获取模块，所述第三数据获取模块被配置成根据水相中降粘剂组分与油相中原油组分的化学反应关系模型获得所述每个网格块中油相第二粘度数据场、油相第二饱和度数据场、水相第二粘度数据场以及水相第二饱和度数据场；
第四数据获取模块，所述第四数据获取模块被配置成根据水相中温敏调堵剂组分在单位孔隙体积的吸附量和水相相对渗透率变化的关系模型获取所述每个网格块中第一水相相对渗透率数据场；
第五数据获取模块，所述第五数据获取模块被配置成根据油相相对渗透率数据场随毛管数的变化关系模型获得第一油相相对渗透率数据场；
第六数据获取模块，所述第六数据获取模块被配置成根据所述第一饱和度数据场、第一温度数据场以及第一压力数据场、所述水相第一粘度数据场、所述油相第二粘度数据场、油相第二饱和度数据场、水相第二粘度数据场以及水相第二饱和度数据场、第一水相相对渗透率数据场、第一油相相对渗透率数据场获得更新后的数据场；
控制模块，所述控制模块被配置成根据将所述更新后的数据场替代所述油藏开采模型中所述初始数据场，控制所述油藏开采模型在预设时间内进行迭代计算，得到第二水相相对渗透率和第二油相相对渗透率；
优化模块，所述优化模块被配置成基于所述第二水相相对渗透率和第二油相相对渗透率对油藏注采进行优化。
根据本申请的实施例，可选的，上述油藏注采优化装置中，所述基于油藏参数建立油藏开采模型包括基于以下计算式建立：
其中，Fi表示对流项，Ai表示积累相，Bi表示产量项，t表示时间，i的取值范围3～4。
根据本申请的实施例，可选的，上述油藏注采优化装置中，所述步骤S110：基于油藏参数建立油藏开采模型，获取所述油藏开采模型中每个所述网格块的初始数据场，包括：获取所述油藏开采模型中每个所述网格块的每一相所有组分的数据场。
根据本申请的实施例，可选的，上述油藏注采优化装置中，所述步骤S120：获取所述油藏开采模型中每个网格块的累计流量，根据所述累计流量获得所述每个网格块中第一饱和度数据场、第一温度数据场以及第一压力数据场，包括：
根据所述压力数据场分别获取每个网格块各个方向每一相所有组分的流量，根据所述流量分别获取每个网格块所有方向每一相的累计流量；
根据每个网格块所有方向每一相的累计流量和状态方程分别获取每个网格块所有方向每一相的第一饱和度数据场、第一温度数据场以及第一压力数据场；
其中，所述累计流量包括单位时间步累计通过每个网格块X、Y、Z方向每一相的流体总质量和每个网格块所有组分的质量。
根据本申请的实施例，可选的，上述油藏注采优化装置中，所述步骤S130：根据水相粘度与温敏调堵剂组分浓度和温度变化的关系模型获得所述每个网格块中水相的第一粘度数据场，包括：
根据每个网格块中加入温敏调堵剂后的温敏调堵剂组分粘度和水相组分粘度基于以下计算式获得每个所述网格块中水相的第一粘度场：
其中，μaq表示水相混合粘度，wp表示聚合物的摩尔浓度，μw表示水相粘度，M表示油藏中液体质量，μp(C,T)表示温敏调堵剂粘度，nc表示水相的组分数，S为预设范围，i的取值范围为3～4，wi表示水相i组分摩尔分数，μi表示水相i组分粘度。
根据本申请的实施例，可选的，上述油藏注采优化装置中，所述步骤S140：根据水相中降粘剂组分与油相中原油组分的化学反应关系模型获得所述每个网格块中油相第二粘度数据场、油相第二饱和度数据场、水相第二粘度数据场以及水相第二饱和度数据场，包括：
根据水相中降粘剂组分与油相中原油组分在化学反应过程中的化学反应式获得所述每个网格块中油相第二粘度数据场、油相第二饱和度数据场、水相第二粘度数据场以及水相第二饱和度数据场。
根据本申请的实施例，可选的，上述油藏注采优化装置中，所述步骤S150：根据水相中温敏调堵剂组分在单位孔隙体积的吸附量和水相相对渗透率变化的关系模型获取所述每个网格块中水相第一水相相对渗透率数据场，包括：
根据每个网格水相中温敏调堵剂组分在单位孔隙体积的吸附量和水相相对渗透率，基于以下计算式获取所述每个网格块中第一水相相对渗透率数据场：
其中，kw表示堵塞后水相有效渗透率，krw为水相相渗率，kabs表示岩石绝对渗透率，Rkw表示水相渗透率降低因子。
第三方面，本申请提供了一种存储介质，该存储介质存储的计算机程序，可被一个或多个处理器执行，可用来实现如上述的油藏注采优化方法。
第四方面，本申请提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，该计算机程序被所述处理器执行时，执行上述的油藏注采优化方法。
本申请提供的一种油藏注采优化方法、存储介质及电子设备，相较于现有技术存在有益效果包括：
通过水相粘度与温敏调堵剂组分浓度和温度变化的关系模型表征每个网格块中存在温敏调堵剂组分后粘度的变化规律，水相中水溶性降粘剂组分与油相中原有组分的化学关系模型表征化学降粘过程，油相相对渗透率曲线随改进毛管数的变化关系模型修正渗透率曲线变化规律，在油藏开采模型迭代计算过程中对每一个网格中的数据场进行更新，得到了在敏复合调驱体系特性影响下优化了油藏注采方案，提升了对水溶性降粘剂化学降粘和驱油效果的数值模拟预测结果的精度，保证了油藏开采模型模拟结果的稳定性和可靠性，为合理优化油田开发技术政策、准确评价油藏提高采收率潜力、有效制定油田开发方案提供有力的支持。
附图说明
在下文中将基于实施例并参考附图来对本申请进行更详细的描述：
图1为本申请实施例提供的一种油藏注采优化方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的温敏粘弹性高分子调堵剂组分浓度和温度变化关系的示意图；
图3为本申请实施例提供的温敏粘弹性高分子调堵剂组分单位孔隙体积吸附量和水相相对渗透率变化关系的示意图；
图4为本申请实施例提供的改进毛管数与相渗端点值关系的示意图；
图5为本申请实施例提供的不考虑温敏复合调驱体系特性和考虑温敏复合调驱体系特征的采收率对比图；
图6为本申请实施例提供的一种油藏注采优化装置的连接框图。
在附图中，相同的部件使用相同的附图标记，附图并未按照实际的比例绘制。
具体实施方式
以下将结合附图及实施例来详细说明本申请的实施方式，借此对本申请如何应用技术手段来解决技术问题，并达到相应技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。本申请实施例以及实施例中的各个特征，在不相冲突前提下可以相互结合，所形成的技术方案均在本申请的保护范围之内。
本公开提供一种油藏注采优化方法、存储介质及电子设备方法、存储介质及电子设备，该方法通过水相粘度与温敏调堵剂组分浓度和温度变化的关系模型表征每个网格块中存在温敏调堵剂组分后粘度的变化规律，水相中水溶性降粘剂组分与油相中原有组分的化学关系模型表征化学降粘过程，油相相对渗透率曲线随改进毛管数的变化关系模型修正渗透率曲线变化规律，对每一个网格每次迭代计算的储层物性、流体流变性参数的动态变化进行更新，可实现基于温敏复合调驱体系特征的快速、连续、准确地模拟计算，保证了油藏开采模型模拟结果的稳定性和可靠性。
实施例一
图1为本申请实施例提供的一种油藏注采优化方法的流程示意图，如图1所示，本方法包括：
步骤S110：基于油藏参数建立油藏开采模型，获取所述油藏开采模型中每个所述网格块的初始数据场，其中，所述数据场包括饱和度数据场、压力数据场、温度数据场、粘度数据场以及相对渗透率数据场；
步骤S120：获取所述油藏开采模型中每个网格块的累计流量，根据所述累计流量获得所述每个网格块中第一饱和度数据场、第一温度数据场以及第一压力数据场；
步骤S130：根据水相粘度与温敏调堵剂组分浓度和温度变化的关系模型获得所述每个网格块中水相第一粘度数据场；
步骤S140：根据水相中降粘剂组分与油相中原油组分的化学反应关系模型获得所述每个网格块中油相第二粘度数据场、油相第二饱和度数据场、水相第二粘度数据场以及水相第二饱和度数据场；
步骤S150：根据水相中温敏调堵剂组分单位孔隙体积的吸附量和水相相对渗透率变化的关系模型获取所述每个网格块中第一水相相对渗透率数据场；
步骤S160根据油相相对渗透率数据场随毛管数的变化关系模型获得第一油相相对渗透率数据场；
步骤S170：根据所述第一饱和度数据场、第一温度数据场以及第一压力数据场、所述水相第一粘度数据场、所述油相第二粘度数据场、油相第二饱和度数据场、水相第二粘度数据场以及水相第二饱和度数据场、第一水相相对渗透率数据场、第一油相相对渗透率数据场获得更新后的数据场；
具体的，根据所述第一饱和度数据场、第一温度数据场以及第一压力数据场、所述水相第一粘度数据场、所述油相第二粘度数据场、油相第二饱和度数据场、水相第二粘度数据场以及水相第二饱和度数据场、第一水相相对渗透率数据场、第一油相相对渗透率数据场，通过有限差分法获得更新后的数据场。
其中，通过有限差分法获得更新后的数据场为本领域技术人员所熟知的技术手段，本申请在此不做详细赘述。
步骤S180：将所述更新后的数据场替代所述步骤S120中所述初始数据场，在预设时间内循环执行步骤S120～S170，得到第二水相相对渗透率和第二油相相对渗透率；
其中，在本实施例中，预设时间为10年。
步骤S190：基于所述第二水相相对渗透率和第二油相相对渗透率对油藏注采进行优化。
其中，步骤S130～S150的顺序可调整。
进一步的，基于油藏参数建立油藏开采模型包括基于以下计算式建立：
其中，i为组分数，i＝1,2,......，n；
Fi为对流项；
Ai为累积项；
Bi为产量项。
具体的：
对流项
其中，Yij为相浓度，表示i组分在j相中的浓度；
ρj表示j相浓度，相数j＝1,2，......，m；
Vj表示达西速度，单位为m3/d。
具体的，达西速度的计算式如下：
其中，pj表示j相压力，相数j＝1,2，......，m；
K表示岩石绝对渗透率，单位为mD；
Krj表示j相相对渗透率，为小数；
λj表示j相流动修正系数，单位为mPa·s；
Yij为相浓度，表示i组分在j相中的浓度。
具体的，
产量项Bi＝Qi+Ri (4)
其中，Qi表示i组分的注入/产出量；
Ri表示i组分由于化学反应等引起的质量增加或减少。
进一步的，步骤S110：基于油藏参数建立油藏开采模型，获取所述油藏开采模型中每个所述网格块的初始数据场，包括：获取所述油藏开采模型中每个所述网格块的每一相所有组分的数据场。
其中，每一相包括水相、油相，在存在气藏时还包括气相；所有组分包括该油藏中包括的所有的组分，例如油藏中的水组分、油组分、加入温敏调堵剂后的聚合物组分(乳化液组分)等。
进一步的，步骤S120：获取所述油藏开采模型中每个网格块的累计流量，根据所述累计流量获得所述每个网格块中第一饱和度数据场、第一温度数据场以及第一压力数据场，包括：
根据所述压力数据场分别获取每个网格块各个方向每一相所有组分的流量，根据所述流量分别获取每个网格块所有方向每一相的累计流量；
根据每个网格块所有方向每一相的累计流量和状态方程分别获取每个网格块所有方向每一相的第一饱和度数据场、第一温度数据场以及第一压力数据场；
其中，所述累计流量包括单位时间步累计通过每个网格块X、Y、Z方向每一相的流体总质量和每个网格块所有组分的质量。
其中，状态方程指描述流体密度与温度和压力之间关系的方程。
状态方程包括：ρ＝ρ0[1+CL(P-P0)] (5)
其中，ρ表示当前密度；
ρ0表示初始密度；
CL表示弹性压缩系数；
P当前压力；
P0表示初始压力。
进一步的，步骤S130：根据水相粘度与温敏调堵剂组分浓度和温度变化的关系模型获得所述每个网格块中水相的第一粘度数据场，包括：
根据每个网格块中加入温敏调堵剂后的温敏调堵剂组分粘度和水相组分粘度基于以下计算式获得每个所述网格块中水相的第一粘度场：
其中，μaq表示水相混合粘度；
μp(C,T)表示温敏调堵剂粘度；
μi表示水相i组分粘度；
wp表示聚合物的摩尔浓度；
wi表示水相i组分摩尔分数；
nc表示水相的组分数；
S为预设范围；
i的取值范围为3～4。
具体的，
其中，μaq表示水相混合粘度；
μp(C,T)表示温敏调堵剂粘度；
μi表示水相i组分粘度；
wp表示聚合物的摩尔组分浓度；
wi表示水相i组分摩尔分数；
M表示油藏中液体质量，μw表示水相粘度；
i的取值范围为3～4。
其中，温敏调堵剂包括温敏性高分子调堵剂。
进一步的，步骤S140：根据水相中降粘剂组分与油相中原油组分的化学反应关系模型获得所述每个网格块中油相第二粘度数据场、油相第二饱和度数据场、水相第二粘度数据场以及水相第二饱和度数据场，包括：
根据水相中降粘剂组分与油相中原油组分在化学反应过程中的化学反应式获得所述每个网格块中油相第二粘度数据场、油相第二饱和度数据场、水相第二粘度数据场以及水相第二饱和度数据场。
其中，水相中降粘剂组分与油相中原有组分的化学反应过程中的化学反应式包括：
其中，oil为原油，A为原油在该化学反应式中所占的比例，reducer为降粘剂，B为降粘剂在该化学反应式中所占的比例，Emulsion为乳化液，C为乳化液在该化学反应式中所占的比例。
进一步的，所述步骤S150：根据水相中温敏调堵剂组分单位孔隙体积的吸附量和水相相对渗透率变化的关系模型获取所述每个网格块中第一水相相对渗透率数据场，包括：
根据每个网格水相中温敏调堵剂组分在单位孔隙体积的吸附量和水相相对渗透率，基于以下计算式获取所述每个网格块中水相第一水相相对渗透率数据场：
其中，kw表示堵塞后水相有效渗透率，mD；
krw为水相相渗率；
kabs表示岩石绝对渗透率；
Rkw表示水相渗透率降低因子。
其中，
其中，Rkw表示水相渗透率降低因子；
RRFw表示水相残余阻力因子；
Adcell表示单位体积网格中调堵剂的吸附量，mol；
ADMAXT表示单位体积网格中调堵剂的最大吸附量，mol。
相对渗透率作为一个重要的油藏物性参数，其值的精确性对于可靠地预测油藏行为具有重要的现实意义。
进一步的，步骤S190：基于所述第二水相相对渗透率和第二油相相对渗透率对油藏注采优化，包括：根据所述第二水相相对渗透率和第二油相相对渗透率得到该油田的在温敏调堵剂不同浓度和用量下的采收率和累积产油量，比较不同条件下采收率的大小和累计产油量的多少，从而确定最优油藏注采方案实现油藏注采优化。
其中，可根据相对渗透率估算出油田每一小层的产量和水驱油动态分析，其估算结果与物理实验结果的拟合度达到了90％以上。
具体的，在预设时间内，油藏开采模型在每次迭代计算过程中都会得到新的水相相对渗透率和油相相对渗透率，不同的水相相对渗透率和油相相对渗透率可体现出温敏调堵剂不同浓度和不同用量，在温敏调堵剂不同浓度和不同用量下该油藏的累计产油量和采收率也不同。在该油藏的累计产油量较低和/或采收率低时，可通过调整温敏调堵剂的浓度和用量来改变该油藏的累计产油量和/或采收率得到油藏注采方案，实现对油藏注采优化。
本实施例提供一种油藏注采优化方法，包括：基于油藏参数建立油藏开采模型，通过水相粘度与温敏调堵剂组分浓度和温度变化的关系模型表征每个网格块中存在温敏调堵剂组分后粘度的变化规律，水相中水溶性降粘剂组分与油相中原有组分的化学关系模型表征化学降粘过程，油相相对渗透率曲线随改进毛管数的变化关系模型修正渗透率曲线变化规律，在油藏开采模型迭代计算过程中对每一个网格中的数据场进行更新，得到了基于敏复合调驱体系特性的油藏开采模型；对于水溶性降粘剂和驱油效果，油藏开采模型的模拟预测结果满足了工业应用精度要求；且油藏开采模拟模型的模拟结果对温敏复合调驱体系协同效应进行了合理的评价，保证了油藏注采的较优性和可靠性，为合理优化油田开发技术政策、准确评价油藏提高采收率潜力、有效制定油田开发方案提供有力的支持。
实施例二
在油藏中，温敏复合调驱体系是根据油藏非均质特征以及剩余油分布规律进行设计构建的，是一种复合驱油体系，它由温敏粘弹性高分子调堵剂和水溶性降粘剂按一定的比例以段塞方式组合而成，兼具中深部调堵和乳化降粘驱油的功能。大量室内实验研究数据表明，基于温敏复合调驱体系的驱油技术，可以显著扩大波及，大幅度提高油藏采收率。
其中，温敏粘弹性高分子调堵剂是在选择合适的共聚单体基础上，通过自由基水溶液聚合方法，制备出的具有温敏特性的多元共聚物。温敏粘性高分子调堵剂主要特性是针对目标油藏地质条件与开发特点，调堵设定在某一温度或某一温度区间自身粘度产生巨大变化，如当温度升高超过某个临界值并在某一个区间内逐渐升高时，该调堵剂溶液体系粘度会骤然增大。其在多孔介质中的特性为当温敏粘弹性高分子调堵剂溶液刚进入储层时，自身温度较低，粘度低，流动能力较强，随注入水进入储层高含水、高渗孔隙介质中；在向储层深部运移过程中，受到地层加热作用，溶液温度逐步升高，当达到临界温度时，其自身粘度骤然升高，对高含水、高渗窜流通道进行封堵，使得后续注入流体发生转向绕流；从而实现近井地带承压、剪切减少，远井地带调堵、波及扩大。
所以，在考虑温敏复合调驱体系对油藏模拟结果的影响时，需在油藏开采模型工作过程中，考虑到在温敏复合调驱体系的影响下，油藏开采模型中每个网格块各个组分的数据场的变化。
在本实施例中，通过水相粘度与温敏调堵剂组分浓度和温度变化的关系模型表征每个网格块中存在温敏粘弹性调堵剂组分后粘度的变化规律。
举例说明，图2为本申请实施例提供的温敏粘弹性高分子调堵剂组分浓度和温度变化关系的示意图，如图2所示，在同为40℃的温度状态下，温敏粘性高分子调堵剂的浓度为1500ppm时水相粘度大于浓度为3000ppm时的水相粘度，当温度升高超过某个临界值并在某一个区间内逐渐升高时，温敏粘弹性高分子调堵剂溶液体系粘度会骤然增大，在注入流体后对流体中的粘度产生影响。
图3为本申请实施例提供的温敏粘弹性高分子调堵剂组分单位孔隙体积吸附量和水相相对渗透率变化关系的示意图，如图3所示，温敏粘弹性高分子调堵剂的吸附量组分单位孔隙体积吸附量与水相相对渗透率成正比，在温敏粘弹性高分子调堵剂组分单位孔隙体积吸附量的不断增大过程中，水相相对渗透率也随之增大，在温敏粘弹性高分子调堵剂注入流体后对流体中的水相相对渗透率也产生影响。
利用温敏调堵剂和水溶性降粘剂相互配合产生协同效应，相同条件下，温敏复合调驱体系的驱油效率不仅高于单一药剂驱油效率，还超过单一药剂驱油效率之和，说明协同增效作用也是温敏复合调驱体系主要特性之一。
而一般SP(Surfactant-Polymer Flooding，聚表二元驱)、ASP(Alkali-Surfactant-Polymer Flooding，碱、聚合物、表面活性剂三元复合驱)等化学复合驱油体系的协同增效特性，是通过一种基于毛管数模型的相渗曲线差值计算方法描述的。
但是，近年来国内外学者研究发现，当原油性质与驱油体系发生改变时，由于传统毛管数模型不适用于描述这种情况下的相渗端点值与温敏复合调驱体系参数之间的关系，化学剂之间的协同增效作用被忽略，使得传统毛管数模型与采收率并不一定具有良好相关性。
图4为本申请实施例提供的改进毛管数与相渗端点值关系的示意图，如图4所示，在同一改进毛管数1E-07下，残余油饱和度值对应的相渗端点值大于残余油饱和度下水相渗透率对应的相渗端点值，此时需对相渗端点值进行修正。
水溶性降粘剂分子由主体疏水结构和客体亲水结构两部分组成，水溶性降粘剂分子主要的降粘驱油机理是通过主体疏水结构与稠油重组分所携带的官能发生化学反应，将稠油重组分物质以稳定的共价键方式连接到降粘剂主体上后，降粘剂主体上的环糊精与客体上的苄基疏水集团产生自组装；在客体亲水高分子链的牵引作用下，破坏稠油大分子聚集体间由芳香多环共轭所形成的大π键，形成较小的稠油分子聚集体。
由于分散后的乳化油滴直径远小于对渗透率的主要贡献孔喉直径，同时稠油乳化后形成的液相具有较小表观粘度，增加了稠油的流动能力，提高了驱油效率。
所以，在考虑温敏复合调驱体系对油藏注采方案的影响时，需在油藏开采模型工作过程中，考虑到在温敏复合调驱体系的影响下，油藏模拟模型中每个网格块各个组分的数据场的变化。
举例说明，根据预设油藏参数建立油藏开采模型，油藏开采模型的X方向有29个网格，Y方向有31个网格，Z方向有5个网格，该油藏开采模型的平面网格步长为10m，纵向网格步长未0.7m；该油藏开采模型的孔隙度对0.32，平面渗透率均为1300mD，纵向渗透率为平面渗透率的0.5倍，初始含油饱和度0.65，当设定为1注2采，注入速度为0.1PV/a，注采比为1.1:1时，根据该油藏开采模型结果可得到该油藏可生产12年。
图5为本申请实施例提供的不考虑温敏复合调驱体系特性和考虑温敏复合调驱体系特征的采收率对比图。如图5所示，模拟结果表明：
当不考虑温敏复合调驱体系特性时，温敏粘弹性高分子调堵剂仅具有如同普通聚合物一样随浓度变化的粘度，由于油藏开采模型未计算温敏粘弹性高分子调堵剂从地面温度升高至油藏温度时引起的水相粘度进一步增高，导致温敏粘弹性高分子调堵剂的流度调剂作用未能得到发挥；而后续注入的水溶性降粘剂也仅如表面活性剂驱相似，不能反映由于化学降粘提高被驱替相(原油)流动能力的作用；同时由于传统毛管数模型不适用于描述这种情况下的相渗端点值与温敏复合调驱体系参数之间的关系，化学剂之间的协同增效作用被忽略。
因而，不考虑温敏复合调驱体系特性时，模拟预测计算结果含水率高、提高采收率幅度低。
当考虑温敏复合调驱体系特性时，温敏粘弹性高分子调堵剂组分粘度随着温度的升高快速、大幅增加，增加了模拟过程中水相流动阻力、封堵了高渗通道，扩大了波及；而水溶性降粘剂在于原油发生乳化反应后，生成的乳化油组分表观粘度大幅度降低，油相流动能力也得到了改善，同时降低了波及区内部分孔隙中残余油饱和度，提高了洗油效率；最后，由于化学剂间的协同增效作用，使得模拟计算温敏复合调驱体系的采收率增幅不仅大于单一化学剂，而且大于两种化学剂单一驱油是采收率增幅之和。
模拟结果表明，温敏复合调驱体系特性对于驱油效率、见效规律、开发效果的影响非常明显，必须在实际油藏数值模拟研究中充分重视，以准确评价油田开发潜力，深化温敏复合调驱体系驱油规律，得到较优的油藏注采方案，指导油田开发方案的优化部署。
本实施例中，在考虑温敏复合调驱体系特性时，方法步骤的具体实施例过程可参见实施例一，本实施例在此不再重复赘述。
实施例三
图6为本申请实施例提供的一种油藏注采优化装置200的连接框图，如图6所示装置200包括：
模型构建模块201，所述模型构建模块201被配置成基于油藏参数建立油藏开采模型，获取所述油藏开采模型中每个所述网格块的初始数据场，其中，所述数据场包括饱和度数据场、压力数据场、温度数据场、粘度数据场以及相对渗透率数据场；
第一数据获取模块202，所述第一数据获取模块202被配置成获取所述油藏开采模型中每个网格块的累计流量，根据所述累计流量获得所述每个网格块中第一饱和度数据场、第一温度数据场以及第一压力数据场；
第二数据获取模块203，所述第二数据获取模块203被配置成根据水相粘度与温敏调堵剂组分浓度和温度变化的关系模型获得所述每个网格块中水相第一粘度数据场；
第三数据获取模块204，所述第三数据获取模块204被配置成根据水相中降粘剂组分与油相中原油组分的化学反应关系模型获得所述每个网格块中油相第二粘度数据场、油相第二饱和度数据场、水相第二粘度数据场以及水相第二饱和度数据场；
第四数据获取模块205，所述第四数据获取模块205被配置成根据水相中温敏调堵剂组分单位孔隙体积吸附量和水相相对渗透率变化的关系模型获取所述每个网格块中第一水相相对渗透率数据场；
第五数据获取模块206，所述第五数据获取模块206被配置成根据油相相对渗透率数据场随毛管数的变化关系模型获得第一油相相对渗透率数据场；
第六数据获取模块207，所述第六数据获取模块207被配置成根据所述第一饱和度数据场、第一温度数据场以及第一压力数据场、所述水相第一粘度数据场、所述油相第二粘度数据场、油相第二饱和度数据场、水相第二粘度数据场以及水相第二饱和度数据场、第一水相相对渗透率数据场、第一油相相对渗透率数据场获得更新后的数据场；
控制模块208，所述控制模块208被配置成根据将所述更新后的数据场替代所述油藏开采模型中所述初始数据场，控制所述油藏开采模型在预设时间内进行迭代计算，得到第二水相相对渗透率和第二油相相对渗透率；
优化模块209，所述优化模块209被配置成基于所述第二水相相对渗透率和第二油相相对渗透率对油藏注采进行优化。
进一步的，模型构建模块201基于油藏参数和计算式(1)建立油藏开采模型。
进一步的，模型构建模块201基于油藏参数建立油藏开采模型，获取所述油藏开采模型中每个所述网格块的初始数据场，包括：获取所述油藏开采模型中每个所述网格块的每一相所有组分的数据场。
进一步的，第一数据获取模块202获取所述油藏开采模型中每个网格块的累计流量，根据所述累计流量获得所述每个网格块中第一饱和度数据场、第一温度数据场以及第一压力数据场，包括：
根据所述压力数据场分别获取每个网格块各个方向每一相所有组分的流量，根据所述流量分别获取每个网格块所有方向每一相的累计流量；
根据每个网格块所有方向每一相的累计流量和状态方程分别获取每个网格块所有方向每一相的第一饱和度数据场、第一温度数据场以及第一压力数据场；
其中，所述累计流量包括单位时间步累计通过每个网格块X、Y、Z方向每一相的流体总质量和每个网格块所有组分的质量。
进一步的，第二数据获取模块203根据水相粘度与温敏调堵剂组分浓度和温度变化的关系模型获得所述每个网格块中水相第一粘度数据场，包括：
根据每个网格块中加入温敏调堵剂后的温敏调堵剂组分粘度和水相组分粘度基于计算式(6)获得每个所述网格块中水相的第一粘度场。
进一步的，第三数据获取模块204根据水相中降粘剂组分与油相中原油组分的化学反应关系模型获得所述每个网格块中油相第二粘度数据场、油相第二饱和度数据场、水相第二粘度数据场以及水相第二饱和度数据场，包括：
根据水相中降粘剂组分与油相中原油组分在化学反应过程中的化学反应式获得，所述每个网格块中油相第二粘度数据场、油相第二饱和度数据场、水相第二粘度数据场以及水相第二饱和度数据场。
进一步的，第四数据获取模块205根据水相中温敏调堵剂组分在单位孔隙体积的吸附量和水相相对渗透率变化的关系模型获取所述每个网格块中水相第一水相相对渗透率数据场，包括：
根据每个网格水相中温敏调堵剂组分在单位孔隙体积的吸附量和水相相对渗透率，基于计算式(9)获取所述每个网格块中第一水相相对渗透率数据场。
上述方法步骤的具体实施例过程可参见实施例一以及实施例二，本实施例在此不再重复赘述。
实施例四
本实施例还提供一种计算机可读存储介质，如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、App应用商城等等，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时可以实现如实施例一以及实施例二的方法步骤，本实施例在此不再重复赘述。
实施例五
本申请实施例提供的一种电子设备，该电子设备可以包括：处理器，存储器，处理器与存储器之间通信连接。
其中，存储器上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，可执行如实施例一中的油藏注采优化方法中的全部或部分步骤。
具体的，处理器可以是专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，简称ASIC)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)、数字信号处理设备(Digital Signal Processing Device，简称DSPD)、可编程逻辑器件(ProgrammableLogic Device，简称PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述实施例一中的油藏注采优化方法。
具体的，存储器可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，简称PROM)，只读存储器(Read-OnlyMemory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
综上，本申请提供的一种油藏注采优化方法、装置、存储介质及电子设备，该方法，包括：步骤S110：基于油藏参数建立油藏开采模型，获取所述油藏开采模型中每个所述网格块的初始数据场，其中，所述数据场包括饱和度数据场、压力数据场、温度数据场、粘度数据场以及相对渗透率数据场；步骤S120：获取所述油藏开采模型中每个网格块的累计流量，根据所述累计流量获得所述每个网格块中第一饱和度数据场、第一温度数据场以及第一压力数据场；步骤S130：根据水相粘度与温敏调堵剂组分浓度和温度变化的关系模型获得所述每个网格块中水相第一粘度数据场；步骤S140：根据水相中降粘剂组分与油相中原油组分的化学反应关系模型获得所述每个网格块中油相第二粘度数据场、油相第二饱和度数据场、水相第二粘度数据场以及水相第二饱和度数据场；步骤S150：根据水相中温敏调堵剂组分在单位孔隙体积的吸附量和水相相对渗透率变化的关系模型获取所述每个网格块中第一水相相对渗透率数据场；步骤S160根据油相相对渗透率数据场随毛管数的变化关系模型获得第一油相相对渗透率数据场；步骤S170：根据所述第一饱和度数据场、第一温度数据场以及第一压力数据场、所述水相第一粘度数据场、所述油相第二粘度数据场、油相第二饱和度数据场、水相第二粘度数据场以及水相第二饱和度数据场、第一水相相对渗透率数据场、第一油相相对渗透率数据场获得更新后的数据场；步骤S180：将所述更新后的数据场替代所述步骤S120中所述初始数据场，在预设时间内循环执行步骤S120～S170，得到第二水相相对渗透率和第二油相相对渗透率；步骤S190：基于所述第二水相相对渗透率和第二油相相对渗透率对油藏注采进行优化。
本公开基于油藏参数建立油藏开采模型，通过水相粘度与温敏调堵剂组分浓度和温度变化的关系模型表征每个网格块中存在温敏调堵剂组分后粘度的变化规律，水相中水溶性降粘剂组分与油相中原有组分的化学关系模型表征化学降粘过程，油相相对渗透率曲线随改进毛管数的变化关系模型修正渗透率曲线变化规律，在油藏开采模型迭代计算过程中对每一个网格中的数据场进行更新，得到了在敏复合调驱体系特性影响下提高了油藏注采的精准性，提升了对水溶性降粘剂化学降粘和驱油效果的数值模拟预测结果的精度，保证了油藏注采的精准性和可靠性，为合理优化油田开发技术政策、准确评价油藏提高采收率潜力、有效制定油田开发方案提供有力的支持。
在本申请实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的方法实施例仅仅是示意性的。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
虽然本申请所揭露的实施方式如上，但上述的内容只是为了便于理解本申请而采用的实施方式，并非用以限定本申请。任何本申请所属技术领域内的技术人员，在不脱离本申请所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本申请的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (10)

1.一种油藏注采优化方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤S110：基于油藏参数建立油藏开采模型，获取所述油藏开采模型中每个网格块的初始数据场，其中，所述数据场包括饱和度数据场、压力数据场、温度数据场、粘度数据场以及相对渗透率数据场；
步骤S120：获取所述油藏开采模型中每个网格块的累计流量，根据所述累计流量获得所述每个网格块中第一饱和度数据场、第一温度数据场以及第一压力数据场；
步骤S130：根据水相粘度与温敏调堵剂组分浓度和温度变化的关系模型获得所述每个网格块中水相第一粘度数据场；
步骤S140：根据水相中降粘剂组分与油相中原油组分的化学反应关系模型获得所述每个网格块中油相第二粘度数据场、油相第二饱和度数据场、水相第二粘度数据场以及水相第二饱和度数据场；
步骤S150：根据水相中温敏调堵剂组分在单位孔隙体积的吸附量和水相相对渗透率变化的关系模型获取所述每个网格块中第一水相相对渗透率数据场；
步骤S160：根据油相相对渗透率数据场随毛管数的变化关系模型获得第一油相相对渗透率数据场；
步骤S170：根据所述第一饱和度数据场、第一温度数据场以及第一压力数据场、所述水相第一粘度数据场、所述油相第二粘度数据场、油相第二饱和度数据场、水相第二粘度数据场以及水相第二饱和度数据场、第一水相相对渗透率数据场、第一油相相对渗透率数据场获得更新后的数据场；
步骤S180：将所述更新后的数据场替代所述步骤S110中所述初始数据场，在预设时间内循环执行步骤S120～S170，得到第二水相相对渗透率和第二油相相对渗透率；
步骤S190：基于所述第二水相相对渗透率和第二油相相对渗透率对油藏注采进行优化。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于油藏参数建立油藏开采模型包括：
基于以下计算式建立：
其中，Fi表示对流项，Ai表示积累相，Bi表示产量项，t表示时间，i的取值范围为3～4。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S110：基于油藏参数建立油藏开采模型，获取所述油藏开采模型中每个所述网格块的初始数据场，包括：获取所述油藏开采模型中每个所述网格块的每一相所有组分的数据场。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S120：获取所述油藏开采模型中每个网格块的累计流量，根据所述累计流量获得所述每个网格块中第一饱和度数据场、第一温度数据场以及第一压力数据场，包括：
根据所述压力数据场分别获取每个网格块各个方向每一相所有组分的流量，根据所述流量分别获取每个网格块所有方向每一相的累计流量；
根据每个网格块所有方向每一相的累计流量和状态方程分别获取每个网格块所有方向每一相的第一饱和度数据场、第一温度数据场以及第一压力数据场。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S130：根据水相粘度与温敏调堵剂组分浓度和温度变化的关系模型获得所述每个网格块中水相的第一粘度数据场，包括：
根据每个网格块中加入温敏调堵剂后的温敏调堵剂组分粘度和水相组分粘度基于以下计算式获得每个所述网格块中水相的第一粘度场：
其中，μaq表示水相混合粘度，wp表示聚合物的摩尔浓度，μw表示水相粘度，M表示油藏中液体质量，μp(C,T)表示温敏调堵剂粘度，nc表示水相的组分数，S为预设范围，i的取值范围为3～4，wi表示水相i组分摩尔分数，μi表示水相i组分粘度。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S140：根据水相中降粘剂组分与油相中原油组分的化学反应关系模型获得所述每个网格块中油相第二粘度数据场、油相第二饱和度数据场、水相第二粘度数据场以及水相第二饱和度数据场，包括：
根据水相中降粘剂组分与油相中原油组分在化学反应过程中的化学反应式获得，所述每个网格块中油相第二粘度数据场、油相第二饱和度数据场、水相第二粘度数据场以及水相第二饱和度数据场。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S150：根据水相中温敏调堵剂组分在单位孔隙体积的吸附量和水相相对渗透率变化的关系模型获取所述每个网格块中水相第一水相相对渗透率数据场，包括：
根据每个网格水相中温敏调堵剂组分在单位孔隙体积的吸附量和水相相对渗透率，基于以下计算式获取所述每个网格块中第一水相相对渗透率数据场：
其中，kw表示堵塞后水相有效渗透率，krw为水相相渗率，kabs表示岩石绝对渗透率，Rkw表示水相渗透率降低因子。
8.一种油藏注采优化装置，其特征在于，包括：
模型构建模块，所述模型构建模块被配置成基于油藏参数建立油藏开采模型，获取所述油藏开采模型中每个网格块的初始数据场，其中，所述数据场包括饱和度数据场、压力数据场、温度数据场、粘度数据场以及相对渗透率数据场；
第一数据获取模块，所述第一数据获取模块被配置成获取所述油藏开采模型中每个网格块的累计流量，根据所述累计流量获得所述每个网格块中第一饱和度数据场、第一温度数据场以及第一压力数据场；
第二数据获取模块，所述第二数据获取模块被配置成根据水相粘度与温敏调堵剂组分浓度和温度变化的关系模型获得所述每个网格块中水相第一粘度数据场；
第三数据获取模块，所述第三数据获取模块被配置成根据水相中降粘剂组分与油相中原油组分的化学反应关系模型获得所述每个网格块中油相第二粘度数据场、油相第二饱和度数据场、水相第二粘度数据场以及水相第二饱和度数据场；
第四数据获取模块，所述第四数据获取模块被配置成根据水相中温敏调堵剂组分在单位孔隙体积的吸附量和水相相对渗透率变化的关系模型获取所述每个网格块中第一水相相对渗透率数据场；
第五数据获取模块，所述第五数据获取模块被配置成根据油相相对渗透率数据场随毛管数的变化关系模型获得第一油相相对渗透率数据场；
第六数据获取模块，所述第六数据获取模块被配置成根据所述第一饱和度数据场、第一温度数据场以及第一压力数据场、所述水相第一粘度数据场、所述油相第二粘度数据场、油相第二饱和度数据场、水相第二粘度数据场以及水相第二饱和度数据场、第一水相相对渗透率数据场、第一油相相对渗透率数据场获得更新后的数据场；
控制模块，所述控制模块被配置成根据将所述更新后的数据场替代所述油藏开采模型中所述初始数据场，控制所述油藏开采模型在预设时间内进行迭代计算，得到第二水相相对渗透率和第二油相相对渗透率；
优化模块，所述优化模块被配置成基于所述第二水相相对渗透率和第二油相相对渗透率对油藏注采方案进行优化。
9.一种存储介质，其特征在于，该存储介质存储的计算机程序，可被一个或多个处理器执行，可用来实现如权利要求1-7任意一项所述的油藏注采优化方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，该计算机程序被所述处理器执行时，执行如权利要求1-7任意一项所述的油藏注采优化方法。
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