有水气藏气井见水风险评价方法及评价装置 |
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申请号 | CN201410670301.5 | 申请日 | 2014-11-20 | 公开(公告)号 | CN104376420A | 公开(公告)日 | 2015-02-25 |
申请人 | 中国石油天然气股份有限公司; | 发明人 | 李勇; 李保柱; 夏静; 彭晖; 张晶; 焦玉卫; 蒋漫旗; | ||||
摘要 | 本 发明 提供了一种有 水 气藏气井见水 风 险评价方法及评价装置,该方法包括以下步骤:构建影响有水气藏气井见水风险的评价因子;基于层次分析法获取所述评价因子的权重向量;构建所述有水气藏气井见水风险与其评价因子之间的模糊关系矩阵;根据加权平均模糊合成算子将所述模糊关系矩阵与所述权重向量进行合成,获得所述有水气藏气井见水风险的综合评价结果。本发明提高了气井见水风险评价结果的准确性,可获得更符合有水气藏气井实际见水风险情况的评价结果。 | ||||||
权利要求 | 1.一种有水气藏气井见水风险评价方法,其特征在于,包括以下步骤: |
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说明书全文 | 有水气藏气井见水风险评价方法及评价装置技术领域背景技术[0002] 对有较强边底水能量的气藏开发来说,气井一旦见水,不仅仅对地面处理等工程方面造成很多麻烦,同时会大大降低气井的产能,造成气井过早产量低而关井,从而大大影响气藏采收率及最终开发效果。因此,对有水气藏气井见水风险进行评价是气藏开发过程中一项重要的研究项目。 [0003] 目前,国内外对气井见水风险的评价主要研究在于见水时间的预测以及水侵类型的评价。其中,见水时间预测方法采用水锥突破时间计算公式来预测气井的具体见水时间,但是由于实际气藏非均质性较强以及气井生产过程中制度不断调整,导致采用这些方法进行气井见水或水侵的预测,与实际情况差距较大。也有采用物质平衡方法及气藏水侵量指示曲线等方法对气井水侵进行预测,但该方法应用也比较局限,因为该方法需要气井测试较多的静压数据点且有一定的采出程度后才能达到较好的预测,但实际气井静压测试点通常较少且很多井见水时采出程度仍较低。因此,目前依据现有技术获得的见水风险评价结果难以客观真实反映有水气藏气井实际的见水风险。 发明内容[0004] 本发明的目的在于提供一种有水气藏气井见水风险评价方法及评价装置,以使获得的见水风险评价结果更符合有水气藏气井实际的见水风险。 [0005] 达到上述目的,一方面,本发明提供了一种有水气藏气井见水风险评价方法,包括以下步骤: [0006] 构建影响有水气藏气井见水风险的评价因子; [0007] 基于层次分析法获取所述评价因子的权重向量; [0008] 构建所述有水气藏气井见水风险与其评价因子之间的模糊关系矩阵; [0009] 根据加权平均模糊合成算子将所述模糊关系矩阵与所述权重向量进行合成,获得所述有水气藏气井见水风险的综合评价结果。 [0010] 本发明的有水气藏气井见水风险评价方法,所述影响有水气藏气井见水风险的评价因子包括有水气藏气井的: [0011] 构造与沉积相特征,其包括构造与圈闭特征、断裂特征、裂缝发育情况和岩石类型与沉积相; [0012] 储层特征,其包括隔夹层特征、储层类型、砂体连通性和储层非均质性; [0013] 钻井信息,其包括钻井质量、固井质量和射孔距边底水距离; [0015] 动态评价及预测结果,其包括产量及压力变化特征、产量不稳定分析结果、单井控制储量、水锥极限产量和见水突破时间预测结果。 [0016] 本发明的有水气藏气井见水风险评价方法,所述基于层次分析法获取所述评价因子的权重向量,具体包括: [0017] 对同一层级下各个评价因子两两进行比较得到量化的判断矩阵M: [0018] [0019] 其中,mij表示评价因子i对评价因子j的权重; [0020] 计算所述判断矩阵M的最大特征根λmax及其对应的特征向量,所述特征向量为同一层级下各个评价因子的权系数分配; [0021] 对所述特征向量进行一致性校验; [0022] 如果所述特征向量通过所述一致性校验,则计算所述判断矩阵M的每一行元素的乘积Qi,其中, [0023] 计算所述Qi的n次方根 获得向量 对该向量进行归一化处理,得到所述评价因子的权重向量。 [0024] 本发明的有水气藏气井见水风险评价方法,所述有水气藏气井见水风险与其评价因子之间的模糊关系矩阵为: [0025] [0026] 其中,模糊关系矩阵R中第p行第m列元素rpm表示所述有水气藏气井见水风险从评价因子up来看对所述特征向量的隶属度。 [0027] 本发明的有水气藏气井见水风险评价方法,所述根据加权平均模糊合成算子将所述模糊关系矩阵与所述权重向量进行合成,具体包括: [0028] 根据公式 将所述模糊关系矩阵与所述权重向量进行合成; [0029] 式中,bi,ai,rij分别为隶属于第j等级的隶属度、第i个评价因子的权重和第i个评价因子隶属于第j等级的隶属度。 [0030] 另一方面,本发明还提供了一种有水气藏气井见水风险评价装置,包括: [0031] 评价因子构建模块,用于构建影响有水气藏气井见水风险的评价因子; [0032] 权重向量获取模块,用于基于层次分析法获取所述评价因子的权重向量; [0033] 模糊矩阵构建模块,用于构建所述有水气藏气井见水风险与其评价因子之间的模糊关系矩阵; [0034] 矩阵及向量合成模块,用于根据加权平均模糊合成算子将所述模糊关系矩阵与所述权重向量进行合成,获得所述有水气藏气井见水风险的综合评价结果。 [0035] 本发明的有水气藏气井见水风险评价装置,所述影响有水气藏气井见水风险的评价因子包括有水气藏气井的: [0036] 构造与沉积相特征,其包括构造与圈闭特征、断裂特征、裂缝发育情况和岩石类型与沉积相; [0037] 储层特征,其包括隔夹层特征、储层类型、砂体连通性和储层非均质性; [0038] 钻井信息,其包括钻井质量、固井质量和射孔距边底水距离; [0039] 生产动态及监测数据,其包括产气剖面测试结果、饱和度测井结果和不稳定试井评价结果; [0040] 动态评价及预测结果,其包括产量及压力变化特征、产量不稳定分析结果、单井控制储量、水锥极限产量和见水突破时间预测结果。 [0041] 本发明的有水气藏气井见水风险评价装置,所述基于层次分析法获取所述评价因子的权重向量,具体包括: [0042] 对同一层级下各个评价因子两两进行比较得到量化的判断矩阵M: [0043] [0044] 其中,mij表示评价因子i对评价因子j的权重; [0045] 计算所述判断矩阵M的最大特征根λmax及其对应的特征向量,所述特征向量为同一层级下各个评价因子的权系数分配; [0046] 对所述特征向量进行一致性校验; [0047] 如果所述特征向量通过所述一致性校验,则计算所述判断矩阵M的每一行元素的乘积Qi,其中, [0048] 计算所述Qi的n次方根 获得向量 对该向量进行归一化处理,得到所述评价因子的权重向量。 [0049] 本发明的有水气藏气井见水风险评价装置,所述有水气藏气井见水风险与其评价因子之间的模糊关系矩阵为: [0050] [0051] 其中,模糊关系矩阵R中第p行第m列元素rpm表示所述有水气藏气井见水风险从评价因子up来看对所述特征向量的隶属度。 [0052] 本发明的有水气藏气井见水风险评价装置,所述根据加权平均模糊合成算子将所述模糊关系矩阵与所述权重向量进行合成,具体包括: [0053] 根据公式 将所述模糊关系矩阵与所述权重向量进行合成; [0054] 式中,bi,ai,rij分别为隶属于第j等级的隶属度、第i个评价因子的权重和第i个评价因子隶属于第j等级的隶属度。 [0055] 本发明使用层次分析法和模糊综合评价方法相结合的方式对见水风险进行定量评价,由于层次分析法是一个系统性的研究方法,它按照分解、比较判断和综合的思维方法进行评判,因此,本发明采用层次分析法来确定气井见水风险各评价因子的权系数具有更好的合理性,更符合客观实际并易于定量表示,从而提高了后续模糊综合评判结果的准确性,可获得更符合有水气藏气井实际见水风险情况的评价结果。附图说明 [0056] 此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本申请的一部分,并不构成对本发明的限定。在附图中: [0058] 图2a为本发明实施例的有水气藏气井见水风险评价方法中A井的实际产量与基于Chaperon方法计算的水锥极限产量的对比关系曲线示意图; [0059] 图2b为本发明实施例的有水气藏气井见水风险评价方法中B井的实际产量与基于Chaperon方法计算的水锥极限产量的对比关系曲线示意图; [0060] 图2c为本发明实施例的有水气藏气井见水风险评价方法中C井的实际产量与基于Chaperon方法计算的水锥极限产量的对比关系曲线示意图; [0061] 图2d为本发明实施例的有水气藏气井见水风险评价方法中D井的实际产量与基于Chaperon方法计算的水锥极限产量的对比关系曲线示意图。 具体实施方式[0062] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,下面结合实施例和附图,对本发明做进一步详细说明。在此,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,但并不作为对本发明的限定。 [0063] 下面结合附图,对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。 [0064] 参考图1所示,本发明实施例的有水气藏气井见水风险评价方法包括以下步骤: [0065] 步骤S101、构建影响有水气藏气井见水风险的评价因子。本发明实施例中影响有水气藏气井见水风险的评价因子见表1所示: [0066] 表1 见水风险两层级评价因子 [0067] [0068] 其中,水侵对气井的生产动态实际上也有较大的影响,未水侵时气井未受到任何的压力补充,气井的生产动态表现为封闭气藏的特征。水侵初期气井受到水体能量补充,产量稳定情况下压力会下降比未水侵时慢。水侵中后期时尤其边底水突进都井周围,气体流动明显受到阻力,相同产量情况下气井生产压差明显增大。水侵不同阶段的生产动态特征总结如表2所示。这里只是示例性的说明产量稳定或压力稳定情况下的生产动态变化对水侵的识别,对于实际气井的产量、压力复杂生产动态变化情况,可以采用该模式进行类似分析。 [0069] 表2 气井生产动态数据对水侵情况的诊断 [0070] [0071] [0072] 此外,本发明实施例中,可通过选择适合气藏的水锥极限产量评价方法对单井水锥极限产量进行评价,并绘制单井实际生产日产气量与水锥极限产量的对比曲线,以气井产量与水锥极限产量关系进行气井水侵或见水的识别。图2a-2d给出了A、B、C、D四口井对应的四种可能的气井实际产量与Chaperon方法计算的水锥极限产量的对比关系曲线。从气井产量与水锥极限产量关系来说,图2a-2d中的4口井按照可能的见水风险等级依次排序为D、C、B、A,即D最易见水,因为D一直高于临界产量生产,极易形成水锥或者导致边水舌进。A见水最晚,因为A井一直低于临界产量生产,没有形成水锥。当然,利用Blasingame产量不稳定分析典型曲线、流动物质平衡曲线等也可以初步对气井水侵情况进行判断,并对井进行分类,也可初步定性判断气井见水早晚。 [0073] 步骤S102、基于层次分析法获取所述评价因子的权重向量。具体的: [0074] 首先,对同一层级下各个评价因子两两进行比较得到量化的判断矩阵M: [0075] [0076] 其中,mij表示评价因子i对评价因子j的权重; [0077] 然后,计算所述判断矩阵M的最大特征根λmax及其对应的特征向量,所述特征向量为同一层级下各个评价因子的权系数分配,其表征同一层级下各个评价因子的重要性排序; [0078] 其次,对所述特征向量进行一致性校验;为判断特征向量是否有效,需要对判断矩阵M进行一致性检验,需计算偏差一致性指标 它是用随机的方法构造500个样本矩阵,构造方法是随机地用标度以及它们的倒数填满样本矩阵的上三角各项,主对角线各项数值始终为1,对应转置位置项则采用上述对应位置随机数的倒数。然后对各个随机样本矩阵计算其一致性指标值,对这些CI值平均即得到平均随机一致性指标RI值。当随机一致性比率 时,认为层次分析排序的结果有满意的一致性,即权系数的分配是合理的;否则,重新设置判断矩阵M的元素取值,重新分配权系数的值。 [0079] 再次,如果所述特征向量通过所述一致性校验,则计算所述判断矩阵M的每一行元素的乘积Qi,其中, [0080] 最后,计算所述Qi的n次方根 获得向量 对该向量进行归一化处理,得到所述评价因子的权重向量。 [0081] 步骤S103、构建所述有水气藏气井见水风险与其评价因子之间的模糊关系矩阵: [0082] [0083] 其中,模糊关系矩阵R中第p行第m列元素rpm表示所述有水气藏气井见水风险从评价因子up来看对所述特征向量的隶属度。 [0084] 步骤S104、根据加权平均模糊合成算子将所述模糊关系矩阵与所述权重向量进行合成,获得所述有水气藏气井见水风险的综合评价结果。具体的: [0085] 模糊综合评价中常用的取大取小算法,在评价因子较多时,每一评价因子所分得的权重常常很小,这样在模糊合成运算中,信息丢失很多,常导致结果不易分辨和不合理(即模型失效)的情况。所以,针对上述问题,这里采用加权平均型的模糊合成算子,以降低信息丢失,其计算公式为: [0086] [0087] 式中,bi,ai,rij分别为隶属于第j等级的隶属度、第i个评价因子的权重和第i个评价因子隶属于第j等级的隶属度。 [0088] 当有多个单井时,依据上述评价方法可获得每个单井的井见水风险的综合评价结果。并且,如有需要,还可以对获得的多个单井的见水风险综合评价结果进行评级和排序,例如使用加权平均求隶属等级的方法对多个单井依据其见水风险综合评价结果进行等级位置排序。 [0089] 此外,本发明实施例的评价方法已在中石油塔里木油田各大气田应用效果非常好,预测准确率高。通过对各气田气井见水风险综合评价后,优化调整了各大气田气井产量,在保持气田整体产量平稳运行基础上,避免了部分气井提早见水而影响产量及采收率,大大提高了各大气田的开发效果。另外,实际应用结果表明,本发明实施例的评价方法至少适用于国内各大型边底水气藏的见水风险评价。 [0090] 本发明实施例使用层次分析法和模糊综合评价方法相结合的方式对见水风险进行定量评价,由于层次分析法是一个系统性的研究方法,它按照分解、比较判断和综合的思维方法进行评判,因此,本发明实施例采用层次分析法来确定气井见水风险各评价因子的权系数具有更好的合理性,更符合客观实际并易于定量表示,从而提高了后续模糊综合评判结果的准确性。 [0091] 与上述有水气藏气井见水风险评价方法对应,本发明实施例的有水气藏气井见水风险评价装置包括评价因子构建模块、权重向量获取模块、模糊矩阵构建模块和矩阵及向量合成模块,其中: [0092] 评价因子构建模块,用于构建影响有水气藏气井见水风险的评价因子。具体的评价因子可参见上述方法实施例的步骤S101。 [0093] 权重向量获取模块,用于基于层次分析法获取所述评价因子的权重向量。具体的可参见上述方法实施例的步骤S102。 [0094] 模糊矩阵构建模块,用于构建所述有水气藏气井见水风险与其评价因子之间的模糊关系矩阵。具体的可参见上述方法实施例的步骤S103。 [0095] 矩阵及向量合成模块,用于根据加权平均模糊合成算子将所述模糊关系矩阵与所述权重向量进行合成,获得所述有水气藏气井见水风险的综合评价结果。具体的可参见上述方法实施例的步骤S104。 [0096] 本发明实施例使用层次分析法和模糊综合评价方法相结合的方式对见水风险进行定量评价,由于层次分析法是一个系统性的研究方法,它按照分解、比较判断和综合的思维方法进行评判,因此,本发明实施例采用层次分析法来确定气井见水风险各评价因子的权系数具有更好的合理性,更符合客观实际并易于定量表示,从而提高了后续模糊综合评判结果的准确性。 [0097] 本领域技术人员还可以了解到本发明实施例列出的各种说明性逻辑块、单元和步骤可以通过硬件、软件或两者的结合来实现。至于是通过硬件还是软件来实现取决于特定的应用和整个系统的设计要求。本领域技术人员可以对于每种特定的应用,可以使用各种方法实现所述的功能,但这种实现不应被理解为超出本发明实施例保护的范围。 [0098] 本发明实施例中所描述的各种说明性的逻辑块,或单元都可以通过通用处理器,数字信号处理器,专用集成电路(ASIC),现场可编程门阵列或其它可编程逻辑装置,离散门或晶体管逻辑,离散硬件部件,或上述任何组合的设计来实现或操作所描述的功能。通用处理器可以为微处理器,可选地,该通用处理器也可以为任何传统的处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器也可以通过计算装置的组合来实现,例如数字信号处理器和微处理器,多个微处理器,一个或多个微处理器联合一个数字信号处理器核,或任何其它类似的配置来实现。 [0099] 本发明实施例中所描述的方法或算法的步骤可以直接嵌入硬件、处理器执行的软件模块、或者这两者的结合。软件模块可以存储于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM或本领域中其它任意形式的存储媒介中。示例性地,存储媒介可以与处理器连接,以使得处理器可以从存储媒介中读取信息,并可以向存储媒介存写信息。可选地,存储媒介还可以集成到处理器中。处理器和存储媒介可以设置于ASIC中,ASIC可以设置于用户终端中。可选地,处理器和存储媒介也可以设置于用户终端中的不同的部件中。 [0100] 在一个或多个示例性的设计中,本发明实施例所描述的上述功能可以在硬件、软件、固件或这三者的任意组合来实现。如果在软件中实现,这些功能可以存储与电脑可读的媒介上,或以一个或多个指令或代码形式传输于电脑可读的媒介上。电脑可读媒介包括电脑存储媒介和便于使得让电脑程序从一个地方转移到其它地方的通信媒介。存储媒介可以是任何通用或特殊电脑可以接入访问的可用媒体。例如,这样的电脑可读媒体可以包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储、磁盘存储或其它磁性存储装置,或其它任何可以用于承载或存储以指令或数据结构和其它可被通用或特殊电脑、或通用或特殊处理器读取形式的程序代码的媒介。此外,任何连接都可以被适当地定义为电脑可读媒介,例如,如果软件是从一个网站站点、服务器或其它远程资源通过一个同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字用户线(DSL)或以例如红外、无线和微波等无线方式传输的也被包含在所定义的电脑可读媒介中。所述的碟片(disk)和磁盘(disc)包括压缩磁盘、镭射盘、光盘、DVD、软盘和蓝光光盘,磁盘通常以磁性复制数据,而碟片通常以激光进行光学复制数据。上述的组合也可以包含在电脑可读媒介中。 [0101] 以上所述的具体实施例,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施例而已,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。 |