近致密储层产能预测方法研究

发布时间：2017-06-08 19:03

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【摘要】：油气产能是反映一口井产油气能力的大小,是各油田勘探与开发的基本任务,而影响产能的因素很多,想要准确预测储层的油气产能是非常困难的。产能预测就是利用油气储层的各种参数以及生产资料,预测生产井的产量,为油气田开发提供基本参数。目前大多数油田是直接利用试油资料来预测其储层的油气产能,利用测井资料来预测产能的方法应用并不广泛,油藏工程领域中有多种油层产能评价与预测方法,大部分都是用压力和测试产量等油气系统测试资料来预测产能,对于如何用测井资料来预测产能比较少。储层的产油能力是一个动态指标,也就是说单口井的产量每天都因为各种因素而产生变化,而利用测井储层评价手段获取储层参数主要反映的是储层的静态特征,不能反映储层的动态特征。所以利用测井储层产能研究的主要目标,就是能够利用这些静态参数来预测储层的产能。测井资料主要能够获得储层的孔隙度,渗透率以及含水饱和度和束缚水饱和度,而这些参数并不能直接反映出储层油气产能,只能定性的解释储层是油层,水层或者气层,本文就是就少如何利用测井数据结合试油资料来预测储层的产能。研究的地区为典型的低孔和低渗砂岩储层,泥质含量较重,油藏类型多,分布规律复杂。本次研究是在岩石物理实验的基础,研究X地区低孔渗油气层。由于储层微观结构复杂,油气产能低,敏感性强,开展此项研究有助于对近致密储层进行系统地认识,了解对产能的影响。本文以MDT以及DST测试资料,压汞资料,岩心孔隙度等实验结果为基础,对近致密储层的孔隙结构特征,产能影响因素等进行了深入研究,再利用神经网络对产能进行预测。1在产能预测中,孔隙度,渗透率以及饱和度是预测储层产能的关键因素,而本区域是低孔低渗储层,渗透率相对较低,利用MDT测试资料求得储层的有效渗透率对产能预测有很大帮助。2储层产能大小由储层自身条件决定,通过测井资料计算出储层的含水饱和度以及束缚水饱和度,通过油田试油资料确定储层的表皮系数以及供油半径和储层的有效厚度,确定影响储层产能的因素3本文主要通过测井资料对储层进行分类,主要是利用FZI值,同时结合压汞资料对储层进行分类,然后以米产油指数来表示储层产能的大小,对不同的储层建立不同的产能预测模型。4在分类的基础上利用米产油指数法来预测产能的大小,同时利用神经网络模型,对不同的储层选取不同的训练样本,以影响储层产能的因素为输入层,来求得储层的产能。通过研究,该方法为产能预测及评价提供了一定的参考和依据。
【关键词】：产能预测 低孔低渗 MDT 神经网络 储层分类
【学位授予单位】：长江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P618.13
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-12
• 1.1 研究目的与意义9
• 1.2 国内外研究现状及发展趋势9-10
• 1.3 论文主要内容及技术路线10-12
• 第2章 产能预测的理论基础12-14
• 2.1 产能预测的基本规律12
• 2.2 渗流基本规律12
• 2.3 稳态平面径向流方程12-14
• 第3章 产能预测参数确定方法14-28
• 3.1 岩心归位14-15
• 3.2 含水饱和度计算模型15-18
• 3.3 地层水电阻率的确定18-19
• 3.4 渗透率计算模型19-25
• 3.5 表皮系数25-26
• 3.6 油层有效厚度26-27
• 3.7 供油半径27-28
• 第4章 储层分类方法研究28-34
• 4.1 流动带指标28-31
• 4.2 不同类型储层毛细管压力曲线特征31-33
• 4.3 反映孔喉结构的特征参数33-34
• 第5章 产能预测方法实际应用34-45
• 5.1 油层好坏评价参数34-37
• 5.2 自然产能定性评价方法37-41
• 5.3 BP神经网络产能预测模型41-45
• 第6章 结论与认识45-46
• 致谢46-47
• 参考文献47-50
• 个人简介50-51

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本文编号：433430