简介:致密砂岩气藏是一种重要的非常规油气资源。致密砂岩储层非均质性很强,渗透率极低,而且使用水平井开发时井眼轨迹复杂同时还需进行水力压裂,因而用传统模拟方法进行生产动态预测和开发优化时面临诸多挑战。本文的目的是建立一个适用于致密砂岩气藏的数据驱动的预测工具.该预测工具以人工神经网络为基础,这种神经网络可以作为物理驱动的模拟方法(即数值模拟模型)的有力补充.本文所设计的工具用于在已知初始条件、作业参数、油藏/水力压裂特征等参数的情况下代替数值模型预测水平井动态本文的预测工具以数据驱动的模型为基础,用10年累计天然气产量数据对其进行了盲测,结果表明误差只有3.2%。另外,本研究还建立了一个图形用户界面,以便于工程师在实际生产中使用该工具,用户可以通过该界面在极短时间内得到某个油藏的可视化动态评价结果。以WillianlsFork组为例,通过评价不同井设计方案下的生产动态,并结合由蒙特卡洛模拟给出的不确定性,对该工具的适用性进行了验证。结果表明,利用该工具可以在合理的准确度范围内快速地获得水平井生产动态的P10、P50和P90估算值.
简介:用碳酸盐岩水平岩样进行了特殊岩心分析,以便在新鲜和老化状态下,通过在X射线CT扫描仪下进行观测评价阿布扎比海上水驱动态。通过表面直观观测和X射线CT扫描识别,岩心明显是非均质的,局部含有一些形成孔洞孔隙空间的藻类碎屑和一些能够形成低孔隙区域的矿物。因此,本项研究的主要目的是评价这些非均质性对水驱动态和后来采收率的影响。对于新鲜岩心来说,Amott和USBM试验结果表明了中间润湿到水湿性质,该性质与预计的结果相矛盾。这意味着,钻井液污染可能改变了原始润湿条件。在这种条件下进行的水驱试验获得了相当高的采收率。通过证明均匀的水前缘推进和高波及效率,X射线CT扫描证实了这一结果。把相同的试验方式用于了老化岩心,在Amott和USBM试验中得到的结果表明了油湿性质。采收率稍微低于新鲜岩心,但是仍然是有利的。X射线CT扫描还证明,流动是均匀的。由此可见,尽管局部出现了非均质性,但是老化岩心试验还是获得了高采收率。用JBN方法推导的新鲜和老化岩心Kr曲线的形状稍微有所不同。用一维岩心驱替模拟模型验证了老化岩心Kr曲线。因此,本文通过一个实例介绍了在X射线CT扫描下的水驱详细情况和岩心分析综合方法。