CN117852913A - 一种致密砂岩气藏单井日产气量预测方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种致密砂岩气藏单井日产气量预测方法及装置，所述预测方法包括：基于单井日产气量计算模型，结合研究区已投产井的静态资料及动态信息，求取所述研究区的产气量因子；利用所述产气量因子及所述单井日产气量计算模型预测所述研究区内待作业井的致密砂岩气藏单井日产气量；本公开方法利用测井‑试气、试采资料，建立基于动‑静态资料相结合的储层产能预测方法，能够模拟不同储层品质、不同生产压差下单井日产气量，从而满足不同生产制度下产能定量预测需求，为致密砂岩气藏开发压裂方案经济性研究及产能评价提供技术支撑。
Description
技术领域
本公开涉及气藏开发地质领域，具体涉及一种致密砂岩气藏单井日产气量预测方法。
背景技术
本节中的陈述只提供与本公开有关的背景信息并且不构成现有技术。
鄂尔多斯盆地上古生界致密砂岩气藏岩性复杂、物性差，孔隙结构复杂，相同或相近孔隙度条件下，含气储层渗流能力差异大。由于致密砂岩气藏储层基本无自然产能，需要多层系分开压裂后合采，导致作业成本高。为降低作业成本，保障经济效益，急需一种针对致密砂岩气藏储层产能预测技术，预测单井产能，为制定最优化开发方案提供依据，实现经济效益最大化。
目前，产能预测方法可以分为Ⅲ类：Ⅰ、静态参数产能预测法，此类方法通过测井、录井及实验室分析获取的静态资料与试气井产能建立预测模型，实现储层产能预测；Ⅱ、动态参数产能预测法，此类方法根据试气、试采过程中压力测试、产气情况等动态资料，确定储层产能的定量表征参数来建立产能预测模型，实现储层产能预测；Ⅲ、基于理论模型的产能预测方法，此类方法以储层渗流理论为基础，利用渗流方程来描述流体在气藏中的渗流特征来建立产能预测模型。
公开号为CN111523696A的发明专利公开了一种多层合采致密砂岩气藏的一种快速产能预测方法，具体通过获取致密砂岩气藏的各单层储层孔隙度、渗透率、饱和度等静态参数以及单层试气测试资料，建立单层产能预测模型；并利用单层产能预测模型，根据试气、试采井多层合采产能资料与各单层产能预测模型得到的各小层无阻流量之和之间的耦合关系，建立多层合采气井产能预测模型，从而实现快速预测多层致密砂岩气藏合采的产能。该方法只考虑了储层静态参数，并未考虑试气、试采过程中生产制度的影响，当生产压差波动较大的情况下，产能预测误差会响应增大。
公开号为CN106545336A的发明专利公开了一种考虑致密气藏渗流机理的产能计算方法，该方法通过利用渗流理论中压敏效应和启动压力梯度的渗流方程来描述流体在气藏中的渗流过程，建立压裂直井稳态产能方程，较为便捷的确定致密气藏开发过程中气井理论产能。该方法以渗流理论为基础构建产能预测模型，涉及参数多、误差传递大，且实际应用难度大。
公开号为CN114991724A的发明专利公开了一种致密气井产能预测方法及***，根据待预测气层的测井解释和预先建立的致密气藏产水风险识别图版，确定待预测气层的产水风险类型；根据确定的产水风险类型和预先建立的产能预测图版，确定待预测气层的产能，本发明可以在气层产水风险识别的基础上，进行产能的快速预测，该方以储层静态参数为基础构建含气性判别图版和产能预测图版对单井产能进行定性、半定量预测。
总之，目前现有的产能预测方法都是以一种资料或理论方法对致密砂岩气藏单井产能进行预测，而气井的开发生产全周期是一个动态过程，因此上述方法不能解决不同生产条件下产能定量预测问题。
需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包含不构成现有技术的信息。
发明内容
本公开提供一种致密砂岩气藏单井日产气量预测方法及装置、电子设备、存储介质。
根据本公开的第一方面，提供的致密砂岩气藏单井日产气量预测方法，包括：
基于单井日产气量计算模型，结合研究区已投产井的静态资料及动态信息，求取所述研究区的产气量因子；
利用所述产气量因子及所述单井日产气量计算模型预测所述研究区内待作业井的致密砂岩气藏单井日产气量。
在本公开及可能的实施例中，所述静态资料及动态信息，包括：
孔隙度、渗透率、含气饱和度、生产压差及产气量。
在本公开及可能的实施例中，所述单井日产气量计算模型是：
式中，Vg—单井计算日产气量，m3；Dg—产气量因子，无量纲；△P—生产压差，MPa；K—渗透率，10-3μm2；φ—孔隙度，％；Sg—测井计算含气饱和度，％；H—投产层总厚度，m。
在本公开及可能的实施例中，所述产气量因子的求取方法，包括:
建立优化目标函数，利用所述研究区已投产井的静态资料及动态信息，通过最小二乘方法优化求取所述产气量因子。
在本公开及可能的实施例中，所述优化目标函数是：
式中，E为损失函数；ei为第i口井的预测误差；Voi为第i口试气井的测试日产气量；Vgi为第i口试气井的计算日产气量；n为研究区内选出的试气、试采的井数；
拟合所述优化目标函数得到所述产气量因子。
在本公开及可能的实施例中，通过下述公式计算所述生产压差：
△P＝Pq-Po；
式中，Pq—井口油管压力，MPa；Po—输气管线压力，MPa。
在本公开及可能的实施例中，通过下述公式计算所述孔隙度、渗透率及含气饱和度：
φ＝x×AC-y×DEN+z；
K＝d×ef×φ；
Sg＝100-Sw；
式中，DEN—岩性密度，g/cm3；AC—声波时差，us/m；Rw—地层水电阻率，Ω·m；Rt—气层电阻率，Ω·m；Sw—测井计算含水饱和度，％；x、y、z、d、f—系数，无量纲；m—岩性指数，无量纲；n—孔隙度指数，无量纲；a、b—系数，无量纲；a、b、m、n由岩电实验获取。
根据本公开的第二方面，提供的致密砂岩气藏单井日产气量预测装置，包括：
包含单井日产气量计算模型及优化目标函数的运算单元；
通过所述运算单元，将所述单井日产气量计算模型代入所述优化目标函数，根据研究区已投产井的静态资料及动态信息，通过最小二乘方法优化求取所述研究区的产气量因子，利用已确定产气量因子的单井日产气量计算模型预测所述研究区内待作业井的致密砂岩气藏单井日产气量。
根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行第一方面中任意一项所述的预测方法。
根据本公开的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现第一方面中任意一项所述的预测方法。
本公开具有如下有益效果：
本公开的致密砂岩气藏单井日产气量预测方法，利用测井-试气、试采资料，建立基于动-静态资料相结合的储层产能预测方法，能够模拟不同储层品种、不同生产压差下单井日产气量，从而准确预测致密砂岩气藏试气、试采过程中不同生产制度下的单井日产气量，为致密砂岩气藏开发压裂方案经济性研究及产能评价提供技术支撑。
附图说明
通过以下参考附图对本公开实施例的描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优点更为清楚，在附图中：
图1是本公开实施例1的致密砂岩气藏单井日产气量预测方法流程图；
图2-1、图2-2、图2-3是本公开实施例1的用于利用测井资料建立的解释模型计算的与孔隙度、渗透率和含气饱和度参数岩石物理实验的孔隙度、渗透率和含气饱和度参数关系图；
图3是本公开实施例1的研究区致密砂岩气藏35口试气、试采井产气量因子分布直方图；
图4是本公开实施例1的致密砂岩气藏单井单位厚度日产气量在不同生产压差下与储层品质关系图；
图5是本公开实施例1中致密砂岩气藏单井日产气量计算模型预测的单井日产气量与实际单井日产气量关系图；
图6是本公开根据一示例性实施例示出的一种电子设备800的框图；
图7是根据一示例性实施例示出的一种电子设备1900的框图。
具体实施方式
以下基于实施例对本公开进行描述，但是值得说明的是，本公开并不限于这些实施例。在下文对本公开的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。然而，对于没有详尽描述的部分，本领域技术人员也可以完全理解本公开。
此外，本领域普通技术人员应当理解，所提供的附图只是为了说明本公开的目的、特征和优点，附图并不是实际按照比例绘制的同时，除非上下文明确要求，否则整个说明书和权利要求书中的“包括”、“包含”等类似词语应当解释为包含的含义而不是排他或穷举的含义；也就是说，是“包含但不限于”的含义。
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下根据附图并列举实施例，对本发明做进一步详细说明。
实施例1
本公开实施例1是以鄂尔多斯盆地某研究区块致密砂岩气藏35口试气、试采井为例，图1示出了本发明实施例1所提供的一种用于致密砂岩气藏单井日产气量预测方法的流程图，其具体步骤如下：
步骤101：以测井资料为基准，利用岩石物理实验资料刻度建立孔隙度、渗透率、含气饱和度计算模型及完成储层参数计算；具体如下：
基于研究区孔隙度、渗透率岩心分析资料和岩电实验资料刻度，利用静态的测井资料建立研究区孔隙度、渗透率及含气饱和度计算模型，对研究区内已投产井的测井数据进行处理解释，得到孔隙度、渗透率及含气饱和度参数关系。其中，孔隙度、渗透率和含气饱和度计算模型如下：
φ＝x×AC-y×DEN+z
K＝d×ef×φ
Sg＝100-Sw
式中，DEN—岩性密度，g/cm3；AC—声波时差，us/m；φ—孔隙度，％；K—渗透率，10-3μm2；Rw—地层水电阻率，Ω·m；Rt—气层电阻率，Ω·m；Sw—测井计算含水饱和度，％；Sg—测井计算含气饱和度，％；x、y、z、d、f—系数，无量纲；m—岩性指数，无量纲；n—孔隙度指数，无量纲；a、b—系数，无量纲；a、b、m、n由岩电实验获取。
如，利用上述计算模型，完成该研究区块中X1井投产层孔隙度、渗透率、含气饱和度参数连续计算；
以X1井投产层某一深度点为例，电阻率为40.6Ω·m、声波时差为235μs/m、岩性密度为2.55g/cm3、区域地层水电阻率为0.053
Ω·m，由岩电实验确定的参数值为m＝1.91、n＝1.95、a＝1.02、b＝1.06：
φ＝0.097×AC-17.85×DEN+31.57
φ＝0.097×235-17.85×2.55+31.57＝8.8％；
Sw＝((1.02×1.06×0.054)/(40.6×(8.8/100)1.91))(1/1.95)＝37.3％
Sg＝100-Sw＝100-37.3＝62.7％。
本实施例1中研究区致密砂岩气藏35口试气、试采井测井计算储层参数、实际生产数据及预测单井日产气量数据，如表1所示：
表1储层参数、实际生产数据及预测单井日产气量数据表
步骤102：利用已投产井的试气、试采井油管压力和输气管线压力等动态资料，计算单井生产压差；其中，生产压差的计算公式如下：
△P＝Pq-Po；
式中，△P—生产压差，MPa；Pq—井口油管压力，MPa；Po—输气管线压力，MPa。
如，利用上述计算公式，根据X1井试采过程中的油管压力和输气管线压力计算生产压差；经查询，X1井油管压力为6.66MPa，输气管线压力为1.24MPa,则该井生产压差为：
△P＝Pq-Po＝6.66-1.24＝5.42MPa。
而通过上述计算公式得到的本研究区的35口试气、试采井的生产压差数据见表1。
步骤103：利用孔隙度、渗透率、饱和度参数结合生产压差资料构建单井日产气量计算模型；具体计算模型如下：
式中，Vg—单井计算日产气量，m3；H—投产层总厚度，m；Dg—产气量因子，无量纲。g
步骤104：利用研究区多口井测井储层参数及生产资料刻度，通过最小二乘方法优化求取产气量因子；具体优化过程如下：
建立如下的优化目标函数：
式中，E为损失函数；ei为第i口井的预测误差；Voi为第i口试气井的测试日产气量；Vgi为第i口试气井的计算日产气量；n为研究区内优选的试气、试采的井数。
利用研究区已投产的多口井测井资料和试气、试采资料，把步骤103的单井日产气量计算模型公式带入上述目标函数所示的误差方程中，不断优化产气量因子Dg，使得计算的产气量因子和实际的产气量因子误差最小，从而确定得到本研究区的产气量因子Dg。
本步骤104得到的本研究区的35口试气、试采井的产气量因子数据见表1。
以表1中35口井测井计算储层参数及试气、试采动态数据为基础，如图3，利用最小二乘法优化拟合的产气量因子为695.46。
步骤105：利用已确定产气量因子的单井日产气量计算模型对该研究区内的35口试气、试采井不同生产压差下的单井日产气量进行预测；具体如下：
X1井投产层总厚度为17.4米，对厚度17.4米投产层内采样间隔0.125米的孔隙度、渗透率、含气饱和度数据进行积分运算，再结合产气量因子和生产压差进行单井日产气量预测：
X1井在5.42MPa的生产压差下实际日产气量为13607m3与模型预测日产气量13136m3，相对误差为3.46％。
对研究区35口井，基于单井日产气量计算模型，如表1及附图5所示，计算的单井日产气量与实际单井日产气量数据点分布在45°附近，计算平均相对误差小于5.6％，证明了该方法的正确性及有效性，所以，本公开的预测方法，能够准确预测致密砂岩气藏试气、试采过程中不同生产制度下的单井日产气量。
另外，本公开实施例1利用上述单井产气量计算模型，模拟不同生产制度下单井日产气量的结果如图4所示，通过图4可以说明，储层品质对生产压差影响较大，储层品质差的生产层渗流能力差，动态生产压差低、产气量低；储层品质好的生产层渗流能力好，动态生产压差高、产气量大，且在储层品质好的生产层，动态生产压差对产气量影响明显增强。
实施例2
针对实施例所述的致密砂岩气藏单井日产气量预测方法，本实施例2对应提供了实现上述预测方法的致密砂岩气藏单井日产气量预测装置，该装置具体包括：包含单井日产气量计算模型及优化目标函数的运算单元。
通过所述运算单元，将所述单井日产气量计算模型代入所述优化目标函数，根据研究区已投产井的静态资料及动态信息，通过最小二乘方法优化求取所述研究区的产气量因子，从而得到产气量因子确定的单井日产气量计算模型。
然后可以利用该确定产气量因子的单井日产气量计算模型，预测所述研究区内待作业井的致密砂岩气藏单井日产气量。
图6是根据一示例性实施例示出的一种电子设备800的框图。例如，电子设备800可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等终端。
参照图6，电子设备800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(I/O)的接口812，传感器组件814，以及通信组件816。
处理组件802通常控制电子设备800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。
存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备800的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804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，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电源组件806为电子设备800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理***，一个或多个电源，及其他与为电子设备800生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件808包括在所述电子设备800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜***或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(MIC)，当电子设备800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
I/O接口812为处理组件802和***接口模块之间提供接口，上述***接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为电子设备800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到电子设备800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测电子设备800或电子设备800一个组件的位置改变，用户与电子设备800接触的存在或不存在，电子设备800方位或加速/减速和电子设备800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
通信组件816被配置为便于电子设备800和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备800可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理***的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件816还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，电子设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器804，上述计算机程序指令可由电子设备800的处理器820执行以完成上述方法。
图7是根据一示例性实施例示出的一种电子设备1900的框图。例如，电子设备1900可以被提供为一服务器。参照图7，电子设备1900包括处理组件1922，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1932所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件1922的执行的指令，例如应用程序。存储器1932中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1922被配置为执行指令，以执行上述方法。
电子设备1900还可以包括一个电源组件1926被配置为执行电子设备1900的电源管理，一个有线或无线网络接口1950被配置为将电子设备1900连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口1958。电子设备1900可以操作基于存储在存储器1932的操作***，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM或类似。
在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器1932，上述计算机程序指令可由电子设备1900的处理组件1922执行以完成上述方法。
本公开可以是***、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本公开的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。
这里参照根据本公开实施例的方法、装置(***)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
以上所述实施例仅为表达本公开的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本公开专利范围的限制。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本公开构思的前提下，还可以做出若干变形、同等替换、改进等，这些都属于本公开的保护范围。因此，本公开专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种致密砂岩气藏单井日产气量预测方法，其特征在于，包括:
基于单井日产气量计算模型，结合研究区已投产井的静态资料及动态信息，求取所述研究区的产气量因子；
利用所述产气量因子及所述单井日产气量计算模型预测所述研究区内待作业井的致密砂岩气藏单井日产气量。
2.根据权利要求1所述的致密砂岩气藏单井日产气量预测方法，其特征在于，所述静态资料及动态信息，包括：
孔隙度、渗透率、含气饱和度、生产压差及产气量。
3.根据权利要求1或2所述的致密砂岩气藏单井日产气量预测方法，其特征在于，所述单井日产气量计算模型是：
式中，Vg—单井计算日产气量，m3；Dg—产气量因子，无量纲；△P—生产压差，MPa；K—渗透率，10-3μm2；φ—孔隙度，％；Sg—测井计算含气饱和度，％；H—投产层总厚度，m。
4.根据权利要求3所述的致密砂岩气藏单井日产气量预测方法，其特征在于，所述产气量因子的求取方法，包括:
建立优化目标函数，利用所述研究区已投产井的静态资料及动态信息，通过最小二乘方法优化求取所述产气量因子。
5.根据权利要求4所述的致密砂岩气藏单井日产气量预测方法，其特征在于：
所述优化目标函数是：
式中，E为损失函数；ei为第i口井的预测误差；Voi为第i口试气井的测试日产气量；Vgi为第i口试气井的计算日产气量；n为研究区内选出的试气、试采的井数；
拟合所述优化目标函数得到所述产气量因子。
6.根据权利要求2-5任一项所述的致密砂岩气藏单井日产气量预测方法，其特征在于，通过下述公式计算所述生产压差：
△P＝Pq-Po；
式中，Pq—井口油管压力，MPa；Po—输气管线压力，MPa。
7.根据权利要求6所述的致密砂岩气藏单井日产气量预测方法，其；特征在于，通过下述公式计算所述孔隙度、渗透率及含气饱和度：
φ＝x×AC-y×DEN+z；
K＝d×ef×φ；
Sg＝100-Sw；
式中，DEN—岩性密度，g/cm3；AC—声波时差，us/m；Rw—地层水电阻率，Ω·m；Rt—气层电阻率，Ω·m；Sw—测井计算含水饱和度，％；x、y、z、d、f—系数，无量纲；m—岩性指数，无量纲；n—孔隙度指数，无量纲；a、b—系数，无量纲；a、b、m、n由岩电实验获取。
8.一种致密砂岩气藏单井日产气量预测装置，其特征在于，包括：
包含单井日产气量计算模型及优化目标函数的运算单元；
通过所述运算单元，将所述单井日产气量计算模型代入所述优化目标函数，根据研究区已投产井的静态资料及动态信息，通过最小二乘方法优化求取所述研究区的产气量因子，利用已确定产气量因子的单井日产气量计算模型预测所述研究区内待作业井的致密砂岩气藏单井日产气量。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行权利要求1-7中任意一项所述的预测方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于：
所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1-7中任意一项所述的预测方法。
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