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基于因子分析法的页岩气水平井产能影响因素研究

时间:2016-05-03来源: 作者: 点击: 168次


秦亮12

(1.    重庆大学 煤矿灾害动力学及控制国家重点实验,重庆400030; 2. 重庆大学资源及环境科学学院,重庆 400030)

  

    摘要:页岩气藏低渗透特征,使大规模水力压裂成为其开发必要手段。以某页岩气藏为例,建立双重介质页岩气渗流模型。基于因子分析法对工程因素可改变的页岩气压裂参数进行统计分析,确定各压裂参数累计贡献率,并对压裂参数影响顺序原因进行解释。结果表明:

压裂参数影响程度中,压裂级数影响最为显著,其次为间距,裂缝半长影响较小。通过对已开发页岩气井进行统计分析,对新井开发具有一定的指导作用。

    关键字:页岩气;水力压裂;数值模拟;因子分析

页岩气是连续生成的生物化学成因气、热成因气或两者的混合,它具有普遍的地层饱含气性、隐蔽聚集机理、多种岩性封闭以及相对短的运移距离,它可以在天然裂缝和孔隙中以游离形式存在, 在干酪根和粘土颗粒表面以吸附状态存在,在干酪根和沥青质中以溶解状态存在[1]。我国页岩气储量丰富,随着美国、加拿大等国商业化生产成功,越来越受到重视,近年来相关学者进行了大量了研究。F. Javadpour提出一种泥页岩纳米级孔隙中基于孔隙滑流和克努森扩散的气体运移模型[2],该模型中首次提出表观渗透率的概念. 2010,E. Ozkan等即建立了页岩气藏的双重介质数值模型,同时考虑了页岩气的流动和扩散[3]。Zhang等用Eclipse数值模拟软件研究了油藏参数和水力压裂参数对页岩气藏产能的影响,釆用带基岩子网格的多孔隙系统描述基岩到裂缝的非稳态气体流动,用扩展的Langmuir等温吸附方程模拟多组分解吸[4]Cipolla等用油藏数值模拟软件对页岩气藏进行了模拟,主要模拟裂缝导流能力、裂缝间距及解吸等压裂参数对页岩气产能的影响[5].此外,还有相关学者对页岩气渗透率、孔隙结构、压裂裂纹扩展等进行了实验研究。

体积压裂是目前开发页岩气藏的主要增产手段。在既定的的气藏条件下,诸如储层物性等因素是客观存在的,不能人为改变。能够优化的都是可以改变的要素,比如压裂段数、裂缝长度、裂缝间距等,这些影响产能和施工的裂缝参数即是优化的对象。而优化对象影响程度不同,借助数值模拟软件进行开发方案设计必须考虑压裂参数影响程度,提高经济效益。以某页岩气藏为例,对数值模拟结果进行因子分析,区分体积压裂参数影响程度。

1数值模型

采用双重介质模型,假设页岩由基岩和裂缝两种孔隙介质构成。笔者采用CMG软件的组分(GEM ) 模型, 应用角点网格建立网格模型。模拟工区的长×宽×高为:1000×838.2×10m,采用等间距网格。压裂参数如表1

1   页岩层物性参数

Table 1    physical parameters of the shale

参数                               

Barnett页岩气藏

模型值

单位

模拟工区长度

1066×1524×121.9

1000×838.2×10

m

初始储层压力

26.2

26.2

MPa

井底流压

10.3

10.3

MPa

储层温度

82

82

孔隙度

0.04

0.04

1

渗透率

3.5×10-4

3.5×10-4

md

水平井长度

625.4

1000

m

2. 因素优化分析

在进行数值模拟,仅能定性看出单个因素对产能的影响,难以定量看出各因素之间相互关系以及影响程度的高低。由于难以描述各参数的独立性,为定量描述各裂缝对产气量影响程度,采用因子分析定量描述各因子相关性。数值模拟结果表明,裂缝在间距较近、裂缝半长较长和压裂级数较多时,缝干扰程度较大,为研究压裂级数、裂缝间距及裂缝半长对产能影响大小及干扰程度,对压裂参数与产气量进行统计分析,如表2所示。

首先建立原始矩阵,对样本数据进行标准化处理。标准化的方法就是各样本数据减去列均值,然后除以标准差。

其次,解特征方程,计算相关矩阵特征值,根据方差累计贡献率确定因子个数

第三,计算初始因子矩阵和公共因子方差,用方差极大法进行正交因子旋转或斜交因子旋转,求得正交或斜交因子载荷矩阵; 根据正交或斜交因子载荷矩阵相关系数,确定公因子。

2 压裂参数统计

Table 2 Fracturing parametric statistics

压裂级数

间距/m

裂缝半长/m

产量/×103m3

3

30

100

4229

3

75

100

5656

3

120

100

8749

3

165

100

10237

3

210

100

10319

3

255

100

10658

3

165

20

8068

3

165

60

9353

3

165

140

10832

3

165

180

11342

4

198

100

11760

5

167.6

100

12596

6

137

100

13409

7

122

100

14035

8

107

100

14484

9

91

100

14827

10

76

100

15218

将样本数据,运用 SPSS19.0 软件计算工具进行因子分析计算,以得到各变量的载荷值,最后确定敏感系数,其中缺损数据均用平均数替代。根据指标框架结构,分模块计算结果如表  所示:

压裂参数统计分析结果

因子

初始特征值

方差贡献率%

累计贡献率

压裂级数

3120.033

75.640

75.640

间距

1000

24.243

99.884

裂缝半长

4.787

0.116

100.000

通过因子分析从而得到三种因素的体积压裂参数统计分析结果,从表中可以看出,压裂级数和间距的累计贡献率较高,按照产能影响程度排序:压裂级数>间距>裂缝半长。

增加裂缝数量可以更大范围内增加单裂缝流场,沟通更多的天然微裂缝,增加气体与裂缝接触面积,气体流动区域更广,气体流动效率更高,所产生的效果更好。裂缝间距是减少裂缝之间流场重叠,裂缝半长虽然也增加沟通天然裂缝的接触面积,但由于裂缝数量较少,通过破碎岩石对压裂区域改造范围效果不如增加压裂级数。

3.结论

建立页岩气双重介质渗流模型,对压裂参数进行统计,运用因子分析法确定页岩气压裂改造参数贡献率顺序:压裂级数影响最为显著,其次为间距,裂缝半长影响较小。

参考文献

[1]Curtis J B.Fractured shale gas systems[J].AAPG Bulletin,2002,86(11) :

1921-1938.

[2]Mengal S A,Accounting for adsorbed gas and its effect on production behavior of shale gas reservoirs. [D].Texas A& M University Master Thesis,2010.

[3]Orkhan Samandarli, Hasan Al-Ahmadi, and Robert A. Wattenbarger, A New Method for History Matching and Forecasting Shale Gas Reservoir Production Performance with a Dual Porosity Model SPE 144335 presented at the SPE North American Unconventional Gas Conference and Exhibition in The Woodlands, Texas. USA, 12-16 June 2011.

[4]Cipolla C L.Lolon E P.Mayerhofer M J,et al.Fracture design consideration in horizontal wells drilled in unconventional gas reservoirs[R]. SPE 119366, 2009

[5]Kalantari—Dabaghi A.Numerical simulation and modeling of enhanced gas recovery an d C02 sequestration in shale gas reservoirs: A feasibility study.SPE 139107,(2010).

 

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