沙二气藏水平井压裂参数优化与产量预测研究
本文选题:致密砂岩气藏 + 参数优选 ; 参考:《成都理工大学》2016年硕士论文
【摘要】:新场气田位于富裕的四川省成都平原,德阳市西北部及绵阳市东南部区域,占地面积约为208km2。气田距离成都市南边80km,处于德阳市北面大约20km,拥有平坦的地势条件。沙溪庙组气藏可分为沙一、二、三气藏。其中,沙二气藏根据其含气砂体划可以划分为4个气层:JS21、JS22、JS23、JS24。JS22、JS24层为沙二气藏的主力藏层,但是发展至今其储量基本已经完全动用完了,在继续开发的潜力很小,JS21、JS23为沙二两个难动用储层,是本文研究的重点。新场是典型的致密砂岩气藏。致密砂岩气藏储量是我国目前一段时间内增储上产的主要资源基础,但是致密砂岩气藏因为渗透率极低,渗透阻力大、连通性差等原因,水平井的单井产量也很低。为了进一步提高水平井的产量,一般通过水力压裂技术压开多条裂缝提高渗透率达到水平井的增产。本论文从新场沙二气藏的地质概况、构造特征、储层物性入手,依据科学的数学统计方法,从现场网罗了压裂井数据,并通过整理运算获得影响压后效果的可能因素。将单因素分析方法和灰色关联分析两种方式相结合,确定影响压裂效果的主要因素,包含渗透率、孔隙度,有效厚度、砂比以及排量等主要因素。在此基础上优化压裂施工参数,并通过正交试验得出人工裂缝最佳组合。根据现场数据,应用多元线性回归分析法和BP神经网络方法分别建立产量预测模型,预测压后产气量,与实际压后产气量相比较,做误差分析,结果证明BP神经网络方法在预测压后产气量方面更为有效。并根据现场已有数据,利用MATLAB数学软件建立了适用于该气田地质情况的神经网络结构的压后产量预测软件。
[Abstract]:The Xinchang gas field is located in the rich Chengdu Plain of Sichuan Province, the northwest of Deyang City and the southeastern part of Mianyang City, covering an area of about 208 km2. The gas field is 80 km to the south of Chengdu and about 20 km to the north of Deyang city. The gas reservoir of Shaximiao formation can be divided into one, two and three gas reservoirs. Among them, the Sha 2 gas reservoir can be divided into 4 gas reservoirs according to its gas-bearing sand body zoning: JS 21, JS22, JS23, JS24, JS22, JS24, as the main reservoir of the Sha 2 gas reservoir, but its reserves have basically been completely used up until now. The potential for further development is very small. JS21 / JS23 is two hard-to-use reservoirs in Sha 2, which is the focus of this paper. Xinchang is a typical tight sandstone gas reservoir. The reserves of tight sandstone gas reservoirs are the main resource base of increasing reservoir and production in China for a period of time. However, due to the extremely low permeability, high permeability resistance and poor connectivity, the single well production of horizontal wells is also very low. In order to further improve the production of horizontal wells, hydraulic fracturing technology is generally used to open multiple fractures and increase permeability to increase horizontal well production. Based on the geological survey, structural characteristics and reservoir physical properties of Xinchang Sha 2 gas reservoir, according to the scientific mathematical statistics method, the fracturing well data are collected from the field, and the possible factors affecting the post-compression effect are obtained by sorting out the data. The single factor analysis method and grey correlation analysis are combined to determine the main factors affecting fracturing effect, including permeability, porosity, effective thickness, sand ratio and displacement. On this basis, the parameters of fracturing operation are optimized, and the optimum combination of artificial fractures is obtained by orthogonal test. According to the field data, the multivariate linear regression analysis method and BP neural network method are used to establish the production prediction model, respectively, to predict the gas production after pressure, compared with the actual gas production after pressure, and to do error analysis. The results show that BP neural network is more effective in predicting gas production after pressure. According to the existing data in the field, the post-compression production prediction software is established by using the MATLAB mathematical software, which is suitable for the neural network structure of the gas field geological situation.
【学位授予单位】:成都理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TE357
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,本文编号:1779729
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