CN113850030B - 一种页岩油储层相对渗透率的确定方法和装置 - Google Patents
一种页岩油储层相对渗透率的确定方法和装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113850030B CN113850030B CN202111124074.2A CN202111124074A CN113850030B CN 113850030 B CN113850030 B CN 113850030B CN 202111124074 A CN202111124074 A CN 202111124074A CN 113850030 B CN113850030 B CN 113850030B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- oil
- water
- inorganic
- phase
- organic
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000035699 permeability Effects 0.000 title claims abstract description 183
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 72
- 239000003079 shale oil Substances 0.000 title claims abstract description 53
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 350
- 239000011148 porous material Substances 0.000 claims abstract description 173
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 claims abstract description 115
- 239000005416 organic matter Substances 0.000 claims abstract description 93
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 52
- 210000003429 pore cell Anatomy 0.000 claims abstract description 45
- 230000005514 two-phase flow Effects 0.000 claims abstract description 28
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 19
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims abstract description 18
- 239000012071 phase Substances 0.000 claims description 220
- 238000001179 sorption measurement Methods 0.000 claims description 70
- 210000000476 body water Anatomy 0.000 claims description 49
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 30
- 208000013201 Stress fracture Diseases 0.000 claims description 21
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 16
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 claims description 12
- 208000010392 Bone Fractures Diseases 0.000 claims description 10
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 9
- 206010017076 Fracture Diseases 0.000 claims description 8
- 239000008346 aqueous phase Substances 0.000 claims description 6
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000012614 Monte-Carlo sampling Methods 0.000 claims description 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 3
- 239000002352 surface water Substances 0.000 claims description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 abstract description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N silicon dioxide Inorganic materials O=[Si]=O VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 5
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 4
- 229910021389 graphene Inorganic materials 0.000 description 4
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 3
- 238000012900 molecular simulation Methods 0.000 description 3
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 3
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 2
- 238000005553 drilling Methods 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000000329 molecular dynamics simulation Methods 0.000 description 2
- TVMXDCGIABBOFY-UHFFFAOYSA-N octane Chemical compound CCCCCCCC TVMXDCGIABBOFY-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 239000010453 quartz Substances 0.000 description 2
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 2
- 241000084490 Esenbeckia delta Species 0.000 description 1
- 235000015076 Shorea robusta Nutrition 0.000 description 1
- 244000166071 Shorea robusta Species 0.000 description 1
- 230000002745 absorbent Effects 0.000 description 1
- 239000002250 absorbent Substances 0.000 description 1
- 150000001335 aliphatic alkanes Chemical class 0.000 description 1
- 230000002902 bimodal effect Effects 0.000 description 1
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- 239000002041 carbon nanotube Substances 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 239000004927 clay Substances 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011438 discrete method Methods 0.000 description 1
- 238000005315 distribution function Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000001747 exhibiting effect Effects 0.000 description 1
- 238000000265 homogenisation Methods 0.000 description 1
- 230000002209 hydrophobic effect Effects 0.000 description 1
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 1
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 1
- 229910010272 inorganic material Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000011147 inorganic material Substances 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000005012 migration Effects 0.000 description 1
- 238000013508 migration Methods 0.000 description 1
- 230000037230 mobility Effects 0.000 description 1
- 239000011368 organic material Substances 0.000 description 1
- 239000011146 organic particle Substances 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 238000001878 scanning electron micrograph Methods 0.000 description 1
- 238000009736 wetting Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
- G06F30/28—Design optimisation, verification or simulation using fluid dynamics, e.g. using Navier-Stokes equations or computational fluid dynamics [CFD]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
- G06F30/23—Design optimisation, verification or simulation using finite element methods [FEM] or finite difference methods [FDM]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2113/00—Details relating to the application field
- G06F2113/08—Fluids
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/14—Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Algebra (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Investigation Of Foundation Soil And Reinforcement Of Foundation Soil By Compacting Or Drainage (AREA)
- Production Of Liquid Hydrocarbon Mixture For Refining Petroleum (AREA)
Abstract
本申请公开了一种页岩油储层相对渗透率的确定方法和装置,该方法包括:分别在有机质孔隙、无机质孔隙、有机质微裂缝和无机质微裂缝中建立油水两相流动模型,获取对应的油和水的总体积流量;利用四参数随机生长算法建立页岩组成及微裂缝的离散空间分布模型,该模型的单元格分为有机孔单元格、无机孔单元格、有机微裂缝单元格及无机微裂缝单元格;根据获取的油和水的总体积流量,结合迂曲度和孔隙度,计算各个单元格中油和水的有效渗透率;根据该有效渗透率,以及孔隙和微裂缝的固有渗透率,确定网格范围内油和水的相对渗透率。这样确定速度快且准确度高,较为准确地描述了油水在微纳米孔隙中过孔的流动能力,可以更好地解决油气田开发工程问题。
Description
技术领域
本发明涉及页岩油勘探开发技术领域,特别是涉及一种页岩油储层相对渗透率的确定方法和装置。
背景技术
近年来,页岩油吸引了极大的关注,以抵消常规资源产量下降的影响。水平钻井和多级水力压裂被认为是提取页岩油最可靠的技术。在这个过程中,钻井液、压裂液的注入以及初始水的存在导致页岩地层中广泛存在油水两相流动。因此,了解油水两相流动行为对于页岩油的开发具有重要意义。相对渗透率不仅是生产优化的基石,也是微观流动机制与宏观数值模拟之间的桥梁。它已被证明是表征多孔介质中复杂多相流动行为的合适工具。
目前,确定页岩油储层相对渗透率的方法有三种:实验测量、数值模拟和分析建模。然而,测量相对渗透率非常具有挑战性,甚至不可能。一方面,页岩的超低渗透性和多尺度结构使得实验极其耗时;另一方面,容量端效应等特殊机制会导致相对渗透率计算出现偏差。数值模拟方法主要包括孔隙网络模型和格子玻尔兹曼方法,是研究油水流动的有力工具。然而,这些方法也很耗时,并且难以定量表征物理参数的影响,例如孔壁润湿性。分析建模方法可以进一步分为类型:连续体和离散体。连续介质法是以多孔介质的连续介质尺度表示为基础,利用分形等手段计算相对渗透率的方法。它们的计算速度很快,可以量化各种物理参数的影响。然而,不能考虑页岩中微裂缝和层理的影响。相比之下,离散方法依赖于页岩重建,可以表征页岩的各种地质性质控制,如孔径分布(Pore Size Distribution,PSD)、总有机质含量(Total Organic Carbon,TOC)、裂缝等。每个离散单元都便于描述纳米孔中流体流动的纳米限制效应,例如速度滑移和空间变化的粘度。然而,速度滑移和空间变化的粘度违背了传统的非滑移哈根泊肃叶(H-P)方程。并且由于孔隙过小尺度在纳米级别,在一般的数值模型中实际确定页岩流动十分困难,得到的相对渗透率准确性较低。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提供一种页岩油储层相对渗透率的确定方法和装置,可以提高相对渗透率的准确度和确定速度,较为准确地描述油水在微纳米孔隙中过孔的流动能力。其具体方案如下:
一种页岩油储层相对渗透率的确定方法,包括:
分别在有机质孔隙、无机质孔隙、有机质微裂缝和无机质微裂缝中建立油水两相流动模型,依次获取在有机质孔隙、无机质孔隙、有机质微裂缝和无机质微裂缝中油和水的总体积流量;
根据页岩岩心的孔隙度、孔径分布数据、总有机碳含量和裂缝参数,利用四参数随机生长算法建立页岩组成及微裂缝的离散空间分布模型;所述离散空间分布模型的单元格分为有机孔单元格、无机孔单元格、有机微裂缝单元格及无机微裂缝单元格;
根据获取的在有机质孔隙、无机质孔隙、有机质微裂缝和无机质微裂缝中油和水的总体积流量,结合迂曲度和孔隙度,依次计算有机孔单元格、无机孔单元格、有机微裂缝单元格及无机微裂缝单元格中油和水的有效渗透率;
根据每个单元格中油和水的有效渗透率,以及孔隙和微裂缝的固有渗透率,确定网格范围内油和水的相对渗透率。
优选地,在本发明实施例提供的上述页岩油储层相对渗透率的确定方法中,获取在有机质孔隙中油和水的总体积流量,包括:
根据在有机质孔隙中主体水相、油水接触面、主体油相及油相吸附层的粘度和厚度,以及外加压力梯度、圆孔半径、油相滑移长度,并结合不同区域间速度的连续性,依次计算在有机质孔隙中主体水相、油水接触面、主体油相及油相吸附层对应的第一修正系数;
根据在有机质孔隙中主体水相、油水接触面、主体油相及油相吸附层的粘度和厚度,以及外加压力梯度、圆孔半径、所述第一修正系数,依次计算在有机质孔隙中主体水相、油水接触面、主体油相和油相吸附层的第一体积流量;
根据计算出的所述第一体积流量与设定油水接触面含水率的对应关系,获取在有机质孔隙中油和水的总体积流量。
优选地,在本发明实施例提供的上述页岩油储层相对渗透率的确定方法中,获取在无机质孔隙中油和水的总体积流量,包括:
根据在无机质孔隙中主体油相、油水接触面、主体水相及水相吸附层的粘度和厚度,以及外加压力梯度、圆孔半径、水相滑移长度,并结合不同区域间速度的连续性,依次计算在无机质孔隙中主体油相、油水接触面、主体水相及水相吸附层对应的第二修正系数;
根据在无机质孔隙中主体油相、油水接触面、主体水相及水相吸附层的粘度和厚度,以及外加压力梯度、圆孔半径、所述第二修正系数,依次计算在无机质孔隙中主体油相、油水接触面、主体水相及水相吸附层的第二体积流量;
根据计算出的所述第二体积流量与设定油水接触面含水率的对应关系,获取在无机质孔隙中油和水的总体积流量。
优选地,在本发明实施例提供的上述页岩油储层相对渗透率的确定方法中,获取在有机质微裂缝中油和水的总体积流量,包括:
根据在有机质微裂缝中主体水相、油水接触面、主体油相及油相吸附层的粘度和厚度,以及外加压力梯度、微裂缝半长和宽度、油相滑移长度,并结合不同区域间速度的连续性,依次计算在有机质微裂缝中主体水相、油水接触面、主体油相及油相吸附层对应的第三修正系数;
根据在有机质微裂缝中主体水相、油水接触面、主体油相及油相吸附层的粘度和厚度,以及外加压力梯度、微裂缝半长和宽度、所述第三修正系数,依次计算在有机质微裂缝中主体水相、油水接触面、主体油相和油相吸附层的第三体积流量;
根据计算出的所述第三体积流量与设定油水接触面含水率的对应关系,获取在有机质微裂缝中油和水的总体积流量。
优选地,在本发明实施例提供的上述页岩油储层相对渗透率的确定方法中,获取在无机质微裂缝中油和水的总体积流量,包括:
根据在无机质微裂缝中主体油相、油水接触面、主体水相及水相吸附层的粘度和厚度,以及外加压力梯度、微裂缝半长和宽度、油相滑移长度,并结合不同区域间速度的连续性,依次计算在无机质微裂缝中主体油相、油水接触面、主体水相及水相吸附层对应的第四修正系数;
根据在无机质微裂缝中主体油相、油水接触面、主体水相及水相吸附层的粘度和厚度,以及外加压力梯度、微裂缝半长和宽度、所述第四修正系数,依次计算在无机质微裂缝中主体油相、油水接触面、主体水相及水相吸附层的第四体积流量;
根据计算出的所述第四体积流量与设定油水接触面含水率的对应关系,获取在无机质微裂缝中油和水的总体积流量。
优选地,在本发明实施例提供的上述页岩油储层相对渗透率的确定方法中,所述利用四参数随机生长算法建立页岩组成及微裂缝的离散空间分布模型,包括:
建立仅含有无机质的Lx×Ly网格;其中Lx和Ly分别是网格x和y方向的长度;
根据分布概率,随机选择网格的多个单元格作为有机质的种子;
基于生长概率,将所述有机质的种子沿周边八个方向的单元格生长,直到网格中有机质的分数等于设定总有机碳含量后,停止生长;
随机选择网格中的一个单元格作为微裂缝的种子,并沿设定方向生长,直到生长至设定长度;
重复选择微裂缝的种子并生长的步骤,直至网格中的微裂缝数量等于设定数量。
优选地,在本发明实施例提供的上述页岩油储层相对渗透率的确定方法中,采用下述公式计算有机孔单元格中油和水的有效渗透率:
采用下述公式计算无机孔单元格中油和水的有效渗透率:
采用下述公式计算有机微裂缝单元格中油和水的有效渗透率:
采用下述公式计算无机微裂缝单元格中油和水的有效渗透率:
优选地,在本发明实施例提供的上述页岩油储层相对渗透率的确定方法中,所述根据每个单元格中油和水的有效渗透率,以及孔隙和微裂缝的固有渗透率,确定网格范围内油和水的相对渗透率,包括:
对每个单元格中油和水的有效渗透率进行粗化处理,得到REV尺度下油和水的有效渗透率;
对孔隙和微裂缝的固有渗透率进行粗化处理,得到REV尺度下固有渗透率;
根据REV尺度下油的有效渗透率和REV尺度下固有渗透率的比值,确定REV尺度下油的相对渗透率;
根据REV尺度下水的有效渗透率和REV尺度下固有渗透率的比值,确定REV尺度下水的相对渗透率。
优选地,在本发明实施例提供的上述页岩油储层相对渗透率的确定方法中,每个单元格的孔径是利用蒙特卡罗采样方法进行分配;每个单元格的孔径不同;
在确定网格范围内油和水的相对渗透率时,每个单元格的含水饱和度设定为相同,且设定值不小于单元格中的饱和度下限且不大于单元格中的饱和度上限。
本发明实施例还提供了一种页岩油储层相对渗透率的确定装置,包括:
油水两相流动模型建立模块,用于分别在有机质孔隙、无机质孔隙、有机质微裂缝和无机质微裂缝中建立油水两相流动模型,依次获取在有机质孔隙、无机质孔隙、有机质微裂缝和无机质微裂缝中油和水的总体积流量;
离散空间分布模型建立模块,用于根据页岩岩心的孔隙度、孔径分布数据、总有机碳含量和裂缝参数,利用四参数随机生长算法建立页岩组成及微裂缝的离散空间分布模型;所述离散空间分布模型的单元格分为有机孔单元格、无机孔单元格、有机微裂缝单元格及无机微裂缝单元格;
有效渗透率计算模块,用于根据获取的在有机质孔隙、无机质孔隙、有机质微裂缝和无机质微裂缝中油和水的总体积流量,结合迂曲度和孔隙度,依次计算有机孔单元格、无机孔单元格、有机微裂缝单元格及无机微裂缝单元格中油和水的有效渗透率;
相对渗透率计算模块,用于根据每个单元格中油和水的有效渗透率,以及孔隙和微裂缝的固有渗透率,确定网格范围内油和水的相对渗透率。
从上述技术方案可以看出,本发明所提供的一种页岩油储层相对渗透率的确定方法,包括:分别在有机质孔隙、无机质孔隙、有机质微裂缝和无机质微裂缝中建立油水两相流动模型,依次获取在有机质孔隙、无机质孔隙、有机质微裂缝和无机质微裂缝中油和水的总体积流量;根据页岩岩心的孔隙度、孔径分布数据、总有机碳含量和裂缝参数,利用四参数随机生长算法建立页岩组成及微裂缝的离散空间分布模型;离散空间分布模型的单元格分为有机孔单元格、无机孔单元格、有机微裂缝单元格及无机微裂缝单元格;根据获取的在有机质孔隙、无机质孔隙、有机质微裂缝和无机质微裂缝中油和水的总体积流量,结合迂曲度和孔隙度,依次计算有机孔单元格、无机孔单元格、有机微裂缝单元格及无机微裂缝单元格中油和水的有效渗透率;根据每个单元格中油和水的有效渗透率,以及孔隙和微裂缝的固有渗透率,确定网格范围内油和水的相对渗透率。
本发明提供的上述页岩油储层相对渗透率的确定方法中,考虑了页岩中微裂缝的影响,分别在有机质孔隙、无机质孔隙、有机质微裂缝和无机质微裂缝中建立油水两相流动模型,以及利用四参数随机生长算法建立页岩组成及微裂缝的离散空间分布模型,通过整合这些模型,计算出单元格中油和水的有效渗透率,进而确定相对渗透率,这样确定速度快且准确度高,较为准确地描述了油水在微纳米孔隙中过孔的流动能力,可以更好地解决油气田开发工程问题,让开发方案有据可依。此外,本发明还针对页岩油储层相对渗透率的确定方法提供了相应的装置,进一步使得上述方法更具有实用性,该装置具有相应的优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或相关技术中的技术方案,下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的页岩油储层相对渗透率的确定方法的流程图;
图2为本发明实施例提供的油水分布在有机质孔隙的结构示意图;
图3为本发明实施例提供的油水分布在无机质孔隙的结构示意图;
图4为本发明实施例提供的油水分布在有机质微裂缝的结构示意图;
图5为本发明实施例提供的油水分布在无机质微裂缝的结构示意图;
图6为本发明实施例提供的有机质的种子沿周边八个生产方向生长的示意图;
图7为本发明实施例提供的页岩组成及微裂缝的离散空间分布模型的示意图;
图8为本发明实施例提供的页岩油储层相对渗透率的确定装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明提供一种页岩油储层相对渗透率的确定方法,如图1所示,包括以下步骤:
S101、分别在有机质孔隙、无机质孔隙、有机质微裂缝和无机质微裂缝中建立油水两相流动模型,依次获取在有机质孔隙、无机质孔隙、有机质微裂缝和无机质微裂缝中油和水的总体积流量;
需要了解的是,页岩中存在两种主要成分:有机质(OM)和无机矿物(iOM)。两种组分的孔径主要从几纳米到几百纳米不等,而页岩微裂缝的孔径可达几微米。由于OM和iOM的性质不同,流体流动机制也大不相同。OM主要由干酪根组成,是典型的疏水组分。当油水两相流在OM纳米孔中为层流时,水相分布在孔的中心并被油相包围。实验和分子动力学(MD)模拟证明,油分子在有机孔壁上具有较大的速度滑移,例如石墨烯和碳纳米管(CNT)。滑移长度定义为从切向速度分量消失的孔壁外推的距离,可以达到数百纳米,远大于孔的直径。更重要的是,由于油壁分子间的强相互作用,在壁面附近会形成一个厚度约为四个分子的吸附区,表现出与主体油相不同的密度和粘度特性。此外,在大量油和大量水之间存在界面区域。在该区域,油和水保持不同的分子速度,导致速度跳跃,称为液-液滑移。同时,该区域的粘度和密度均小于主体油相和主体水相。当油和水在iOM的纳米孔(如石英和粘土等)中传输时,还有一个吸附区、一个界面区和两个体相区域,但油变成非润湿相并分布在孔隙中心。吸附区有二、三层水分子层,表现出高粘度,称为“多层粘连”。此外,不同壁上水的滑移长度强烈依赖于接触角。
基于此,将孔隙及微裂缝中的流动空间均分为四个区域。如图2所示,在有机质孔隙中建立的油水两相流动模型的油水分布从内到外依次是主体水相(Bulk water)、油水接触面(OWIR)、主体油相(Bulk oil)、油相吸附层(Adsorbed oil)、有机质壁(OM wall)。如图3所示,在无机质孔隙中建立的油水两相流动模型的油水分布从内到外依次是主体油相、油水接触面、主体水相、水相吸附层(Adsorbed water)、无机质壁(iOM wall)。如图4所示,在有机质微裂缝中建立的油水两相流动模型的油水分布从中间到外侧依次是主体水相、油水接触面、主体油相、油相吸附层、有机质壁。如图5所示,在无机质微裂缝中建立的油水两相流动模型的油水分布从中间到外侧依次是主体油相、油水接触面、主体水相、水相吸附层、无机质壁。图2至图5中δo、δw和δo-w分别是油相吸附层、水相吸附层及油水接触面的厚度;ho和hw分别是主体油相和主体水相的厚度;R是圆孔半径;H是微裂缝半长。油水两相流动模型可以理解为油水两相流动单管流量模型。
S102、根据页岩岩心的孔隙度、孔径分布数据、总有机碳含量和裂缝参数,利用四参数随机生长算法建立页岩组成及微裂缝的离散空间分布模型;离散空间分布模型的单元格分为有机孔单元格、无机孔单元格、有机微裂缝单元格及无机微裂缝单元格;
需要指出的是,四参数随机生长算法(QSGS)因其可以表征每相的体积分数、平均孔隙尺寸及粒子形状广泛地应用于模拟多孔介质的地层,本发明应用QSGS来重构页岩,建立页岩组成及微裂缝的离散空间分布模型(即毛细管束模型)。步骤S102可以理解为将单管流量模型推广到一个毛细管网络(包括很多毛细管,即毛细管数n)中。
S103、根据获取的在有机质孔隙、无机质孔隙、有机质微裂缝和无机质微裂缝中油和水的总体积流量,结合迂曲度和孔隙度,依次计算有机孔单元格、无机孔单元格、有机微裂缝单元格及无机微裂缝单元格中油和水的有效渗透率;
S104、根据每个单元格中油和水的有效渗透率,以及孔隙和微裂缝的固有渗透率,确定网格范围内油和水的相对渗透率。
在本发明实施例提供的上述页岩油储层相对渗透率的确定方法中,考虑了页岩中微裂缝的影响,分别在有机质孔隙、无机质孔隙、有机质微裂缝和无机质微裂缝中建立油水两相流动模型,以及利用四参数随机生长算法建立页岩组成及微裂缝的离散空间分布模型,通过整合这些模型,计算出单元格中油和水的有效渗透率,进而确定相对渗透率,这样确定速度快且准确度高,较为准确地描述了油水在微纳米孔隙中过孔的流动能力,可以更好地解决油气田开发工程问题,让开发方案有据可依。
在具体实施时,在本发明实施例提供的上述页岩油储层相对渗透率的确定方法中,步骤S101获取在有机质孔隙中油和水的总体积流量,具体可以包括:首先,根据在有机质孔隙中主体水相、油水接触面、主体油相及油相吸附层的粘度和厚度,以及外加压力梯度、圆孔半径、油相滑移长度,并结合不同区域间速度的连续性,依次计算在有机质孔隙中主体水相、油水接触面、主体油相及油相吸附层对应的第一修正系数;然后,根据在有机质孔隙中主体水相、油水接触面、主体油相及油相吸附层的粘度和厚度,以及外加压力梯度、圆孔半径、第一修正系数,依次计算在有机质孔隙中主体水相、油水接触面、主体油相和油相吸附层的第一体积流量;最后,根据计算出的第一体积流量与设定油水接触面含水率的对应关系,获取在有机质孔隙中油和水的总体积流量。
具体地,在有机质孔隙中,在不同区域的流速可表达为:
主体水相区域:
油水接触面:
主体油相区域:
油相吸附层:
其中,和μwb,μo-w,μob,μon是在有机质孔隙中主体水相、油水接触面、主体油相及油相吸附层的速度及粘度;和是考虑在有机质孔隙中滑移长度及随空间位置变化的粘度的第一修正系数;靠近壁面位置粘度和孔隙中心位置粘度是不一致的;是外加压力梯度;r是孔中心到计算点的长度。
如果将表观粘度法应用于油水接触面,不同的区域间速度是连续的,边界条件应满足:
其中,los是油相滑移长度。联立式(1)-(9),可计算第一修正系数分别为:
每个区域的体积流量可为:
其中,fw是设定油水接触面含水率,即水相体积流量在油水接触面的体积流量的比例。
另外,根据各区域的厚度,在有机孔中含水饱和度可表达为:
其中,Vw是水相在油水接触面的体积比,等于0.5,这是因为油和水在油水界面中占有同样的体积。
同理,在具体实施时,在本发明实施例提供的上述页岩油储层相对渗透率的确定方法中,步骤S101获取在无机质孔隙中油和水的总体积流量,具体可以包括:首先,根据在无机质孔隙中主体油相、油水接触面、主体水相及水相吸附层的粘度和厚度,以及外加压力梯度、圆孔半径、水相滑移长度,并结合不同区域间速度的连续性,依次计算在无机质孔隙中主体油相、油水接触面、主体水相及水相吸附层对应的第二修正系数;然后,根据在无机质孔隙中主体油相、油水接触面、主体水相及水相吸附层的粘度和厚度,以及外加压力梯度、圆孔半径、第二修正系数,依次计算在无机质孔隙中主体油相、油水接触面、主体水相及水相吸附层的第二体积流量;最后,根据计算出的第二体积流量与设定油水接触面含水率的对应关系,获取在无机质孔隙中油和水的总体积流量。
具体地,对于无机纳米孔来说,速度表达式与有机纳米孔的一致;在无机质孔隙中,在不同区域的流速可表达为:
主体油相:
油水接触面:
主体水相:
水相吸附层:
其中和μob,μo-w,μwb,μwn是无机质孔隙中主体油相、油水接触面、主体水相及水相吸附层的速度和粘度;和是无机质孔隙对应的第二修正系数。因此,与有机质孔隙相似,可以容易地得到体积流量和含水饱和度。
体积流量:
第二修正系数:
含水饱和度:
含水饱和度范围:
同理,在具体实施时,在本发明实施例提供的上述页岩油储层相对渗透率的确定方法中,步骤S101获取在有机质微裂缝中油和水的总体积流量,具体可以包括:首先,根据在有机质微裂缝中主体水相、油水接触面、主体油相及油相吸附层的粘度和厚度,以及外加压力梯度、微裂缝半长和宽度、油相滑移长度,并结合不同区域间速度的连续性,依次计算在有机质微裂缝中主体水相、油水接触面、主体油相及油相吸附层对应的第三修正系数;然后,根据在有机质微裂缝中主体水相、油水接触面、主体油相及油相吸附层的粘度和厚度,以及外加压力梯度、微裂缝半长和宽度、第三修正系数,依次计算在有机质微裂缝中主体水相、油水接触面、主体油相和油相吸附层的第三体积流量;最后,根据计算出的第三体积流量与设定油水接触面含水率的对应关系,获取在有机质微裂缝中油和水的总体积流量。
具体地,在有机质微裂缝中,在不同区域的流速可表达为:
主体水相:
油水接触面:
主体油相:
油相吸附层:
联立式(37)-(45),可计算第三修正系数:
每个区域的体积流量积分可得:
其中,w是微裂缝的宽度。
有机质微裂缝的含水饱和度及其范围是:
同理,在具体实施时,在本发明实施例提供的上述页岩油储层相对渗透率的确定方法中,步骤S101获取在无机质微裂缝中油和水的总体积流量,具体可以包括:首先,根据在无机质微裂缝中主体油相、油水接触面、主体水相及水相吸附层的粘度和厚度,以及外加压力梯度、微裂缝半长和宽度、油相滑移长度,并结合不同区域间速度的连续性,依次计算在无机质微裂缝中主体油相、油水接触面、主体水相及水相吸附层对应的第四修正系数;然后,根据在无机质微裂缝中主体油相、油水接触面、主体水相及水相吸附层的粘度和厚度,以及外加压力梯度、微裂缝半长和宽度、第四修正系数,依次计算在无机质微裂缝中主体油相、油水接触面、主体水相及水相吸附层的第四体积流量;最后,根据计算出的第四体积流量与设定油水接触面含水率的对应关系,获取在无机质微裂缝中油和水的总体积流量。
具体地,无机质微裂缝与有机质微裂缝类似,无机质微裂缝的体积流量可表达为:
第四修正系数:
含水饱和度及其范围可得:
需要注意的是,使用油水两相流动模型前需讨论三类参数的取值:吸附层油水滑移长度,各流动区域的厚度,各流动区域的粘度。
在分子模拟中,通常使用两种模型来表征页岩的有机质:石墨烯和干酪根分子模型。目前研究石墨烯狭缝中的辛烷流动时,发现根据狭缝的大小形成大约2-4个油分子吸附层,几纳米的狭缝中的滑移长度可以超过100nm,从而使速度剖面从抛物状偏离到段状。较大的滑移长度可归因于石墨烯表面的超光滑度,这在有机质中是不符合实际的。尽管一些研究人员研究由真正干酪根分子组成的孔隙中的油流动,但他们没有给出滑移长度的定量表达。近来,基于第一层正构烷烃和本体正构烷烃的不同迁移率,可以推导出在纳米孔中传输的正构烷烃的滑移长度。结果表明分子模拟和实验吻合较好,可表示为:
其中,δ是相邻层中正构烷烃分子的平均距离,大约为0.5nm;是主体分子的自然弛豫时间与在壁面上的第一层吸附分子的自然弛豫时间之比,在无机孔中对于辛烷而言大约为0.45;n是正构烷烃的碳分子数;σl是在真空中正构烷烃的表面张力,可从国家标准技术局(NIST)得到;θo是油相接触角;K和T分别是玻尔兹曼常数和温度。
此外,油相吸附层(厚度δo=1nm)与主体油相区的粘度比为:
其中,<τi>是在吸附层中正构烷烃的平均自然弛豫时间,可表示为:
<τi>=0.5(τ∞+τb) (72)
对于在纳米孔中的水相流动来说,滑移长度可以由接触角所表达:
其中,lws和θw分别是水相滑移长度和水相接触角。此外,水相吸附层(δw=0.7nm)与主体水相区的粘度比可表示为:
基于分子模拟,在典型油藏条件下(323K and 20MPa)油水接触面的厚度和粘度分别为δo-w=0.35nm和μo-w=0.22mPa·s=0.29(μob+μwb),且不随孔径大小和驱动力改变而改变,但油和水的流量分布与孔径有关。在无机质孔隙中,水分子的运移比油分子慢,因此,fw应小于0.5(在有机质孔隙中大于0.5)。然后,随着石英纳米狭缝中水膜(即δw+hw)的增加,fw逐渐趋于0.5。由于模型中水膜的厚度最小值为0.7nm,故设fw=0.5。
目前只有主体油相区域或主体水相区域的厚度尚未确定。以有机质孔隙中的油水两相流为例,当水分子太少无法覆盖壁面时,水无法在孔隙中形成连续相,所以油水两相流动模型所示的图2和图4是无效的。同样,如果油分子数量不足,也不能形成连续相。因此,为了合理地使用油水两相流动模型,本发明假设主体油相区域的厚度范围是(0,R-δo-w-δo),吸附层及油水接触面始终存在。因此,根据式(20),有机质孔隙含水饱和度sw的范围可如式(75)所表示:
进一步地,在具体实施时,在本发明实施例提供的上述页岩油储层相对渗透率的确定方法中,步骤S102利用四参数随机生长算法建立页岩组成及微裂缝的离散空间分布(Discrete Spatial Distribution,DSD)模型,具体可以包括:建立仅含有无机质的Lx×Ly网格;其中Lx和Ly分别是网格x和y方向的长度;使用的参数如表一:
表一
接下来,根据分布概率pd,随机选择网格的多个单元格作为有机质的种子;分布概率pd与OM的TOC含量及平均粒径(rOM)相关,可表示为:
其中,K为形状因子,当K=π时粒子为圆;N为网格的单元格数。
基于生长概率Gi,将有机质的种子沿周边八个方向的单元格生长。图6示出了种子的八个生长方向,箭头的长度表示生长概率的相对值。有机质粒子的各向同性结构设置为G1∶4:G5∶8=4。
重复上述生长步骤,直到网格中有机质的分数等于设定总有机碳TOC含量后,停止生长。
由于裂缝性质对相对渗透率的影响,本发明在不失一般性的情况下,将不同微裂缝的长度、孔径和方向设置为相同的值,如表一所示。对于特定的页岩,这些属性可以从SEM图像中提取或通过概率分布函数(Probability Distribution Function,PDF)计算。网格中构建微裂缝的步骤与QSGS算法类似。具体地,随机选择网格中的一个单元格作为微裂缝的种子,并沿设定方向β生长,直到生长至设定长度lf;重复选择微裂缝的种子并生长的步骤,直至网格中的微裂缝数量等于设定数量nf。图7示出了页岩组成及微裂缝的DSD模型,灰色部分、黑色部分分别为有机质、无机质,最上面的微裂缝为无机质内微裂缝,最下面的微裂缝为有机质内微裂缝,中间的微裂缝既包含有机质内微裂缝又包含无机质内微裂缝。
在具体实施时,在本发明实施例提供的上述页岩油储层相对渗透率的确定方法中,以有机孔单元格为例,单元格内油水的总体积流量可表示为:
根据达西定律,体积流量可表示为:
同理,无机孔单元格有效渗透率的表达式与有机孔单元格一致,则采用下述公式计算无机孔单元格中油和水的有效渗透率:
另外,基于达西定律,水和油的体积流量可表达为:
其中,lf(i,j)是单元格(i,j)中微裂缝的长度,可由离散裂缝方法所得到。
微裂缝的固有渗透率可表达为:
同理,相对于有机微裂缝单元格,采用下述公式计算无机微裂缝单元格中油和水的有效渗透率:
在具体实施时,在本发明实施例提供的上述页岩油储层相对渗透率的确定方法中,步骤S104根据每个单元格中油和水的有效渗透率,以及孔隙和微裂缝的固有渗透率,确定网格范围内油和水的相对渗透率,具体可以包括:对每个单元格中油和水的有效渗透率进行粗化处理,得到REV尺度下油和水的有效渗透率;对孔隙和微裂缝的固有渗透率进行粗化处理,得到REV尺度下固有渗透率;根据REV尺度下油的有效渗透率和REV尺度下固有渗透率的比值,确定REV尺度下油的相对渗透率;根据REV尺度下水的有效渗透率和REV尺度下固有渗透率的比值,确定REV尺度下水的相对渗透率。
在实际应用中,在确定每个单元格的有效渗透率和固有渗透率后,可以使用MATLAB Reservoir Simulation Toolbox(MRST)中的粗化模块分别粗化它们,这里的粗化即均化,可将多个网格的渗透率等效成一个渗透率,则REV尺度的相对渗透率可表示为:
其中,kro-REV和krw-REV分别为REV尺度下油和水的相对渗透率;ko-REV,kw-REV分别为REV尺度下油和水的有效渗透率;kin-REV为REV尺度下的固有渗透率。
需要说明的是,有机质内的孔径范围通常比无机质的小一个数量级,导致出现双峰孔隙尺寸分布(Pore size distribution,PSD)。因此,可以分别用具有不同对数均值和对数标准差的对数正态分布来表征有机质和无机质中的孔径大小,可以表示为:
其中,σ和μ分别是对数标准差和对数平均值。
为了表征页岩的PSD,在具体实施时,使用蒙特卡罗采样方法来分配每个单元格的孔径。每个单元格的孔径不同。根据方程式(75),由于每个单元格中的孔径不同,故含水饱和度的范围不同。在确定网格范围内油和水的相对渗透率时,每个单元格的含水饱和度设定为相同,且设定值不小于单元格中的饱和度下限且不大于单元格中的饱和度上限。如果设定的饱和度小于单元格中的饱和度下限,则将设定的饱和度进行修正,设置为原来设置的饱和度下限,反之如果设定的饱和度大于单元格中的饱和度上限,则将设定的饱和度进行修正,设置为原来设置的饱和度上限。
基于同一发明构思,本发明实施例还提供了一种页岩油储层相对渗透率的确定装置,由于该装置解决问题的原理与前述一种页岩油储层相对渗透率的确定方法相似,因此该装置的实施可以参见页岩油储层相对渗透率的确定方法的实施,重复之处不再赘述。
在具体实施时,本发明实施例提供的页岩油储层相对渗透率的确定装置,如图8所示,具体包括:
油水两相流动模型建立模块11,用于分别在有机质孔隙、无机质孔隙、有机质微裂缝和无机质微裂缝中建立油水两相流动模型,依次获取在有机质孔隙、无机质孔隙、有机质微裂缝和无机质微裂缝中油和水的总体积流量;
离散空间分布模型建立模块12,用于根据页岩岩心的孔隙度、孔径分布数据、总有机碳含量和裂缝参数,利用四参数随机生长算法建立页岩组成及微裂缝的离散空间分布模型;离散空间分布模型的单元格分为有机孔单元格、无机孔单元格、有机微裂缝单元格及无机微裂缝单元格;
有效渗透率计算模块13,用于根据获取的在有机质孔隙、无机质孔隙、有机质微裂缝和无机质微裂缝中油和水的总体积流量,结合迂曲度和孔隙度,依次计算有机孔单元格、无机孔单元格、有机微裂缝单元格及无机微裂缝单元格中油和水的有效渗透率;
相对渗透率计算模块14,用于根据每个单元格中油和水的有效渗透率,以及孔隙和微裂缝的固有渗透率,确定网格范围内油和水的相对渗透率。
在本发明实施例提供的上述页岩油储层相对渗透率的确定装置中,可以通过上述四个模块的相互作用,考虑了页岩中微裂缝的影响,分别在有机质孔隙、无机质孔隙、有机质微裂缝和无机质微裂缝中建立油水两相流动模型,以及利用四参数随机生长算法建立页岩组成及微裂缝的离散空间分布模型,通过整合这些模型,计算出单元格中油和水的有效渗透率,进而确定相对渗透率,这样确定速度快且准确度高,较为准确地描述了油水在微纳米孔隙中过孔的流动能力,更好地解决了油气田开发工程问题。
关于上述各个模块更加具体的工作过程可以参考前述实施例公开的相应内容,在此不再进行赘述。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处,各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现,为了清楚地说明硬件和软件的可互换性,在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
综上,本发明实施例提供的一种页岩油储层相对渗透率的确定方法,包括:分别在有机质孔隙、无机质孔隙、有机质微裂缝和无机质微裂缝中建立油水两相流动模型,依次获取在有机质孔隙、无机质孔隙、有机质微裂缝和无机质微裂缝中油和水的总体积流量;根据页岩岩心的孔隙度、孔径分布数据、总有机碳含量和裂缝参数,利用四参数随机生长算法建立页岩组成及微裂缝的离散空间分布模型;离散空间分布模型的单元格分为有机孔单元格、无机孔单元格、有机微裂缝单元格及无机微裂缝单元格;根据获取的在有机质孔隙、无机质孔隙、有机质微裂缝和无机质微裂缝中油和水的总体积流量,结合迂曲度和孔隙度,依次计算有机孔单元格、无机孔单元格、有机微裂缝单元格及无机微裂缝单元格中油和水的有效渗透率;根据每个单元格中油和水的有效渗透率,以及孔隙和微裂缝的固有渗透率,确定网格范围内油和水的相对渗透率。上述页岩油储层相对渗透率的确定方法考虑了页岩中微裂缝的影响,分别在有机质孔隙、无机质孔隙、有机质微裂缝和无机质微裂缝中建立油水两相流动模型,以及利用四参数随机生长算法建立页岩组成及微裂缝的离散空间分布模型,通过整合这些模型,计算出单元格中油和水的有效渗透率,进而确定相对渗透率,这样确定速度快且准确度高,较为准确地描述了油水在微纳米孔隙中过孔的流动能力,可以更好地解决油气田开发工程问题,让开发方案有据可依。此外,本发明还针对页岩油储层相对渗透率的确定方法提供了相应的装置,进一步使得上述方法更具有实用性,该装置具有相应的优点。
最后,还需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,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,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的页岩油储层相对渗透率的确定方法和装置进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种页岩油储层相对渗透率的确定方法,其特征在于,包括:
分别在有机质孔隙、无机质孔隙、有机质微裂缝和无机质微裂缝中建立油水两相流动模型,依次获取在有机质孔隙、无机质孔隙、有机质微裂缝和无机质微裂缝中油和水的总体积流量;
根据页岩岩心的孔隙度、孔径分布数据、总有机碳含量和裂缝参数,利用四参数随机生长算法建立页岩组成及微裂缝的离散空间分布模型;所述离散空间分布模型的单元格分为有机孔单元格、无机孔单元格、有机微裂缝单元格及无机微裂缝单元格;
根据获取的在有机质孔隙、无机质孔隙、有机质微裂缝和无机质微裂缝中油和水的总体积流量,结合迂曲度和孔隙度,依次计算有机孔单元格、无机孔单元格、有机微裂缝单元格及无机微裂缝单元格中油和水的有效渗透率;
根据每个单元格中油和水的有效渗透率,以及孔隙和微裂缝的固有渗透率,确定网格范围内油和水的相对渗透率。
2.根据权利要求1所述的页岩油储层相对渗透率的确定方法,其特征在于,获取在有机质孔隙中油和水的总体积流量,包括:
根据在有机质孔隙中主体水相、油水接触面、主体油相及油相吸附层的粘度和厚度,以及外加压力梯度、圆孔半径、油相滑移长度,并结合不同区域间速度的连续性,依次计算在有机质孔隙中主体水相、油水接触面、主体油相及油相吸附层对应的第一修正系数;
根据在有机质孔隙中主体水相、油水接触面、主体油相及油相吸附层的粘度和厚度,以及外加压力梯度、圆孔半径、所述第一修正系数,依次计算在有机质孔隙中主体水相、油水接触面、主体油相和油相吸附层的第一体积流量;
根据计算出的所述第一体积流量与设定油水接触面含水率的对应关系,获取在有机质孔隙中油和水的总体积流量。
3.根据权利要求1所述的页岩油储层相对渗透率的确定方法,其特征在于,获取在无机质孔隙中油和水的总体积流量,包括:
根据在无机质孔隙中主体油相、油水接触面、主体水相及水相吸附层的粘度和厚度,以及外加压力梯度、圆孔半径、水相滑移长度,并结合不同区域间速度的连续性,依次计算在无机质孔隙中主体油相、油水接触面、主体水相及水相吸附层对应的第二修正系数;
根据在无机质孔隙中主体油相、油水接触面、主体水相及水相吸附层的粘度和厚度,以及外加压力梯度、圆孔半径、所述第二修正系数,依次计算在无机质孔隙中主体油相、油水接触面、主体水相及水相吸附层的第二体积流量;
根据计算出的所述第二体积流量与设定油水接触面含水率的对应关系,获取在无机质孔隙中油和水的总体积流量。
4.根据权利要求1所述的页岩油储层相对渗透率的确定方法,其特征在于,获取在有机质微裂缝中油和水的总体积流量,包括:
根据在有机质微裂缝中主体水相、油水接触面、主体油相及油相吸附层的粘度和厚度,以及外加压力梯度、微裂缝半长和宽度、油相滑移长度,并结合不同区域间速度的连续性,依次计算在有机质微裂缝中主体水相、油水接触面、主体油相及油相吸附层对应的第三修正系数;
根据在有机质微裂缝中主体水相、油水接触面、主体油相及油相吸附层的粘度和厚度,以及外加压力梯度、微裂缝半长和宽度、所述第三修正系数,依次计算在有机质微裂缝中主体水相、油水接触面、主体油相和油相吸附层的第三体积流量;
根据计算出的所述第三体积流量与设定油水接触面含水率的对应关系,获取在有机质微裂缝中油和水的总体积流量。
5.根据权利要求1所述的页岩油储层相对渗透率的确定方法,其特征在于,获取在无机质微裂缝中油和水的总体积流量,包括:
根据在无机质微裂缝中主体油相、油水接触面、主体水相及水相吸附层的粘度和厚度,以及外加压力梯度、微裂缝半长和宽度、油相滑移长度,并结合不同区域间速度的连续性,依次计算在无机质微裂缝中主体油相、油水接触面、主体水相及水相吸附层对应的第四修正系数;
根据在无机质微裂缝中主体油相、油水接触面、主体水相及水相吸附层的粘度和厚度,以及外加压力梯度、微裂缝半长和宽度、所述第四修正系数,依次计算在无机质微裂缝中主体油相、油水接触面、主体水相及水相吸附层的第四体积流量;
根据计算出的所述第四体积流量与设定油水接触面含水率的对应关系,获取在无机质微裂缝中油和水的总体积流量。
6.根据权利要求1所述的页岩油储层相对渗透率的确定方法,其特征在于,所述利用四参数随机生长算法建立页岩组成及微裂缝的离散空间分布模型,包括:
建立仅含有无机质的Lx×Ly网格;其中Lx和Ly分别是网格x和y方向的长度;
根据分布概率,随机选择网格的多个单元格作为有机质的种子;
基于生长概率,将所述有机质的种子沿周边八个方向的单元格生长,直到网格中有机质的分数等于设定总有机碳含量后,停止生长;
随机选择网格中的一个单元格作为微裂缝的种子,并沿设定方向生长,直到生长至设定长度;
重复选择微裂缝的种子并生长的步骤,直至网格中的微裂缝数量等于设定数量。
7.根据权利要求1所述的页岩油储层相对渗透率的确定方法,其特征在于,采用下述公式计算有机孔单元格中油和水的有效渗透率:
采用下述公式计算无机孔单元格中油和水的有效渗透率:
采用下述公式计算有机微裂缝单元格中油和水的有效渗透率:
采用下述公式计算无机微裂缝单元格中油和水的有效渗透率:
8.根据权利要求7所述的页岩油储层相对渗透率的确定方法,其特征在于,所述根据每个单元格中油和水的有效渗透率,以及孔隙和微裂缝的固有渗透率,确定网格范围内油和水的相对渗透率,包括:
对每个单元格中油和水的有效渗透率进行粗化处理,得到REV尺度下油和水的有效渗透率;
对孔隙和微裂缝的固有渗透率进行粗化处理,得到REV尺度下固有渗透率;
根据REV尺度下油的有效渗透率和REV尺度下固有渗透率的比值,确定REV尺度下油的相对渗透率;
根据REV尺度下水的有效渗透率和REV尺度下固有渗透率的比值,确定REV尺度下水的相对渗透率。
9.根据权利要求1所述的页岩油储层相对渗透率的确定方法,其特征在于,每个单元格的孔径是利用蒙特卡罗采样方法进行分配;每个单元格的孔径不同;
在确定网格范围内油和水的相对渗透率时,每个单元格的含水饱和度设定为相同,且设定值不小于单元格中的饱和度下限且不大于单元格中的饱和度上限。
10.一种页岩油储层相对渗透率的确定装置,其特征在于,包括:
油水两相流动模型建立模块,用于分别在有机质孔隙、无机质孔隙、有机质微裂缝和无机质微裂缝中建立油水两相流动模型,依次获取在有机质孔隙、无机质孔隙、有机质微裂缝和无机质微裂缝中油和水的总体积流量;
离散空间分布模型建立模块,用于根据页岩岩心的孔隙度、孔径分布数据、总有机碳含量和裂缝参数,利用四参数随机生长算法建立页岩组成及微裂缝的离散空间分布模型;所述离散空间分布模型的单元格分为有机孔单元格、无机孔单元格、有机微裂缝单元格及无机微裂缝单元格;
有效渗透率计算模块,用于根据获取的在有机质孔隙、无机质孔隙、有机质微裂缝和无机质微裂缝中油和水的总体积流量,结合迂曲度和孔隙度,依次计算有机孔单元格、无机孔单元格、有机微裂缝单元格及无机微裂缝单元格中油和水的有效渗透率;
相对渗透率计算模块,用于根据每个单元格中油和水的有效渗透率,以及孔隙和微裂缝的固有渗透率,确定网格范围内油和水的相对渗透率。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111124074.2A CN113850030B (zh) | 2021-09-24 | 2021-09-24 | 一种页岩油储层相对渗透率的确定方法和装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111124074.2A CN113850030B (zh) | 2021-09-24 | 2021-09-24 | 一种页岩油储层相对渗透率的确定方法和装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113850030A CN113850030A (zh) | 2021-12-28 |
CN113850030B true CN113850030B (zh) | 2022-09-06 |
Family
ID=78979394
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111124074.2A Active CN113850030B (zh) | 2021-09-24 | 2021-09-24 | 一种页岩油储层相对渗透率的确定方法和装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113850030B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN118211520B (zh) * | 2024-05-21 | 2024-07-16 | 西南石油大学 | 一种混合润湿性页岩孔隙网络流动模拟方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111929219A (zh) * | 2020-08-12 | 2020-11-13 | 西南石油大学 | 一种页岩油藏油水两相相对渗透率计算方法 |
CN112102487A (zh) * | 2020-09-17 | 2020-12-18 | 西南石油大学 | 一种基于多重混合分形的非常规储层三维渗透率确定方法 |
CN113051841A (zh) * | 2021-02-10 | 2021-06-29 | 中国石油大学(华东) | 一种强非均质页岩油储层表观渗透率确定方法和装置 |
-
2021
- 2021-09-24 CN CN202111124074.2A patent/CN113850030B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111929219A (zh) * | 2020-08-12 | 2020-11-13 | 西南石油大学 | 一种页岩油藏油水两相相对渗透率计算方法 |
CN112102487A (zh) * | 2020-09-17 | 2020-12-18 | 西南石油大学 | 一种基于多重混合分形的非常规储层三维渗透率确定方法 |
CN113051841A (zh) * | 2021-02-10 | 2021-06-29 | 中国石油大学(华东) | 一种强非均质页岩油储层表观渗透率确定方法和装置 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
基于嵌入离散裂缝的页岩气藏视渗透率模型;冯其红等;《地球科学》;20170815(第08期);全文 * |
耦合基质-天然裂缝渗流机理的页岩气表观渗透率;糜利栋等;《中国科学:技术科学》;20161020(第10期);全文 * |
页岩油藏多重孔隙介质耦合流动数值模拟;苏玉亮等;《石油与天然气地质》;20190417(第03期);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113850030A (zh) | 2021-12-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Yu et al. | Permeabilities of unsaturated fractal porous media | |
Ju et al. | Experimental study and mathematical model of nanoparticle transport in porous media | |
CN108518212B (zh) | 一种计算页岩气藏复杂裂缝网络非稳态产量的方法 | |
Tan et al. | A simulation method for permeability of porous media based on multiple fractal model | |
CN107092719B (zh) | 注水优势通道识别和微球封堵粒径选择的方法及装置 | |
Habibi et al. | Reduction of fines migration by nanofluids injection: an experimental study | |
Blunt | Effects of heterogeneity and wetting on relative permeability using pore level modeling | |
Zhang et al. | Flow mechanism and simulation approaches for shale gas reservoirs: A review | |
Li et al. | An analytical method for modeling and analysis gas-water relative permeability in nanoscale pores with interfacial effects | |
CN110322094B (zh) | 一种评价页岩油气资源的方法 | |
Haghshenas et al. | Multi-porosity, multi-permeability models for shale gas reservoirs | |
Barreau et al. | Water control in producing wells: influence of an adsorbed-polymer layer on relative permeabilities and capillary pressure | |
Zhao et al. | Pore scale characteristics of gas flow in shale matrix determined by the regularized lattice Boltzmann method | |
Hu et al. | Physical properties of reservoir rocks | |
Al-Shalabi et al. | Effect of Pore‐Scale Heterogeneity and Capillary‐Viscous Fingering on Commingled Waterflood Oil Recovery in Stratified Porous Media | |
Gao et al. | Impact of micro-scale heterogeneity on gas diffusivity of organic-rich shale matrix | |
Su et al. | Relative permeability estimation of oil− water two-phase flow in shale reservoir | |
CN113850030B (zh) | 一种页岩油储层相对渗透率的确定方法和装置 | |
Labed et al. | Gas-condensate flow modelling for shale reservoirs | |
Abbasi et al. | Modeling of permeability reduction in bioclogged porous sediments | |
Feng et al. | A comprehensive review on the flow behaviour in shale gas reservoirs: Multi‐scale, multi‐phase, and multi‐physics | |
Adenutsi et al. | Performance of relative permeability and two-phase flow parameters under net effective stress in water wet porous media: a comparative study of water–oil versus silica nanofluid–oil | |
Shrey et al. | Modifying proppant surface with nano-roughness coating to enhance fracture conductivity | |
Negara et al. | Numerical simulation of natural gas flow in anisotropic shale reservoirs | |
Han et al. | Relative permeability prediction considering complex pore geometry and wetting characteristics in carbonate reservoirs |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |