孫玉豹, 王少華, 吳春洲, 肖 灑
(中海油田服務股份有限公司 油田生產(chǎn)事業(yè)部, 天津 300459)
我國海上原油資源儲量豐富,渤海油田是其中極為重要的一部分,其探明儲量的一半以上均為稠油。N油田位于渤海灣中部,儲層厚度大、地層平均滲透率高但非均質(zhì)性較強,地層原油黏度大、水油流度比高[1]。
對于N油田現(xiàn)有的多元熱流體開采方式已經(jīng)無法進一步動用儲量提高采收率[2-5]。采用蒸汽驅(qū)將高溫蒸汽注入地層,通過加熱降低原油黏度,能夠有效的啟動地層中的稠油,提高油田開發(fā)效果[6-8]。但是蒸汽驅(qū)開發(fā)過程中由于地層的非均質(zhì)性,往往造成局部汽竄的發(fā)生,不利于蒸汽剖面的均勻推進,從而影響蒸汽利用率和整體開發(fā)效果,因此需要對蒸汽驅(qū)的注入井和生產(chǎn)井進行注采參數(shù)優(yōu)化。目前國內(nèi)常用的蒸汽驅(qū)注采參數(shù)優(yōu)化方法是針對某一參數(shù),將其設為變量取不同值,對各參數(shù)值分別使用數(shù)值模擬軟件進行生產(chǎn)預測后對比其開采效果[9-11],使用該方法進行優(yōu)化得到的開發(fā)方案具有局限性,因為此類方法獲得的優(yōu)化方案往往是局部最優(yōu)方案而非全局最優(yōu)方案。因此,本文將粒子群優(yōu)化算法引入注采參數(shù)優(yōu)化研究中,以期得到開采方案設計的全局最優(yōu)解[12-13]。
粒子群優(yōu)化算法是由美國的心理學家Kennedy和電氣工程師Eberhart首次提出來的一種新型的并行元啟發(fā)式算法。該算法是通過模擬自然界生物群的覓食行為中的相互合作機制,從而找到問題的最優(yōu)解,如圖1所示。該算法的結(jié)構(gòu)構(gòu)造簡單、所調(diào)節(jié)參數(shù)較少、因而相對容易實現(xiàn)。相較于PSO算法,常規(guī)的粒子群算法的初始粒子則是隨機產(chǎn)生的,其收斂速率較慢、計算方案多且計算量大;而經(jīng)過優(yōu)化的粒子群算法,則能夠提高粒子群算法的收斂速度和收斂精度,同時增強粒子的全局尋優(yōu)能力,提高了解的精度[14-17],如圖2所示。
圖1 PSO算法示意圖
本文首先針對蒸汽驅(qū)不同階段特征,確定目標函數(shù)、優(yōu)化參數(shù)和約束條件,進而采用改進的粒子群算法,建立蒸汽驅(qū)注采智能優(yōu)化模型,實現(xiàn)注采參數(shù)的優(yōu)化。
圖2 無梯度優(yōu)化方法示意圖
蒸汽驅(qū)方案中需要優(yōu)化的參數(shù)包括:注汽速度、注采比,各單井配產(chǎn)配注、采注比、產(chǎn)液速度等。其約束條件包括:單井注入能力、鍋爐能力、產(chǎn)液能力、最低油藏壓力水平等。
本文首先對N油田試驗區(qū)進行了歷史擬合工作及蒸汽驅(qū)的注采參數(shù)優(yōu)化設計研究,后對蒸汽驅(qū)開發(fā)進程進行分段參數(shù)優(yōu)化,確認了各注采參數(shù)的優(yōu)化范圍;使用基于均勻設計的改進型粒子群優(yōu)化算法(PSO算法)對蒸汽驅(qū)開采方案進行整體智能優(yōu)化,并將預測的開發(fā)效果與其他優(yōu)化方案進行對比。
N油田2005年9月投產(chǎn)以來南區(qū)采用天然能量常規(guī)開發(fā),局部采用點狀注入的方式補充能量。截止到2017年12月底,南區(qū)共有33口油井,3口注水井和1口水源井,試驗區(qū)井位圖如圖3所示。油田南區(qū)初期采用天然能量開發(fā),表現(xiàn)出產(chǎn)能低(定向井平均產(chǎn)能10.0~18.0 m3/d,水平井平均產(chǎn)能30.0~35.0 m3/d),采油速度低(0.3%),預測采收率低(5%)的問題。為解決油田開發(fā)存在的矛盾,對油田進行多元熱流體開發(fā),在多元熱流體開采過程中,試驗區(qū)存在氣竄影響產(chǎn)能,增油潛力小,工藝拓展困難及經(jīng)濟性逐漸變差等方面的問題。因此,計劃對油田轉(zhuǎn)蒸汽驅(qū)開發(fā),但需要對蒸汽驅(qū)的參數(shù)進行合理設計避免汽竄,提高蒸汽利用率。
圖3 試驗區(qū)井位圖
利用CMG軟件通過對滲透率方向差異、邊水區(qū)域參數(shù)和斷層封閉性等參數(shù)的調(diào)整,對試驗區(qū)地質(zhì)儲量、采油量及采出程度進行了擬合,擬合結(jié)果如圖4及表1所示。地質(zhì)儲量擬合誤差0.68%。區(qū)塊累產(chǎn)油擬合相對誤差3.38%。
以定液量生產(chǎn)制度模擬,單井產(chǎn)量和含水率擬合精度較高。同時較為精確的對油藏平均壓力進行了歷史擬合,地層平均壓力5.0 MPa左右。
圖4 6井區(qū)區(qū)塊歷史擬合結(jié)果
表1 單井產(chǎn)量擬合結(jié)果統(tǒng)計
停止多元熱流體開采后,若利用前緣能量進行冷采開發(fā)至2030年,以2018年的年平均產(chǎn)液量作為配產(chǎn)液量依據(jù),進行定液量生產(chǎn),控制井底流壓2.0 MPa,對持續(xù)進行冷采開發(fā)至2030年的開發(fā)效果進行預測(如圖5所示),以便與后期方案優(yōu)化增產(chǎn)數(shù)據(jù)進行比較。
截止到2030年底,7口井最終產(chǎn)油量68.62 × 104m3,最終采收率25.80%。其中2020—2030年,7口井累積產(chǎn)油量12.71 × 104m3。
圖5 冷采開發(fā)指標預測
2.1.1 基于靜態(tài)資料的注汽配產(chǎn)方案
綜合考慮井距、注采井控制體積占總體積百分比和氣竄干擾3個因素進行初期產(chǎn)能設計。對N-2號井單井轉(zhuǎn)驅(qū)生產(chǎn)10年及N-2號井單井轉(zhuǎn)驅(qū)三年后N-2及N-3號井兩井轉(zhuǎn)驅(qū)兩個方案的開發(fā)效果進行預測。
通過數(shù)模軟件預測N-2號井單井轉(zhuǎn)驅(qū)10年累產(chǎn)油21.02萬方,相對冷采增油8.31萬方。N-2號井單井轉(zhuǎn)驅(qū)三年后N-2及N-3號井兩井轉(zhuǎn)驅(qū),10年累產(chǎn)油39.19萬方,相對冷采增油26.48萬方。
2.1.2 基于動態(tài)資料的生產(chǎn)井配產(chǎn)優(yōu)化方案
由于只考慮靜態(tài)資料劈產(chǎn)的生產(chǎn)井配產(chǎn)欠合理,未實現(xiàn)均衡驅(qū)替,生產(chǎn)井容易發(fā)生汽竄,影響開發(fā)效果,配產(chǎn)方案應考慮實際驅(qū)替過程中的動態(tài)差異。因此,在配產(chǎn)過程中進行生產(chǎn)井含水上升率差異評價及飽和度分布差異評價,以對井距和流竄干擾進行校正。根據(jù)靜態(tài)資料劈產(chǎn)的采液速度進行模擬后,根據(jù)結(jié)果差異模式,調(diào)整的對策的核心是優(yōu)化不同注采方向的驅(qū)替壓差,當注水井同側(cè)出現(xiàn)兩井超注兩井欠注的情況,則在欠注方向油井提液,超注方向油井控液,對劈產(chǎn)比例進行校正。與基于靜態(tài)資料的注汽配產(chǎn)方案相比,其采液速度在校正后與人工設計采液速度對比如表2、表3所示。
采液速度調(diào)配優(yōu)化后,注采調(diào)配方案相對基于靜態(tài)資料的靜態(tài)配產(chǎn)方案含水率下降,10年累產(chǎn)油41.40萬方,增產(chǎn)原油2.21萬方。
表2 N-2號井單井轉(zhuǎn)驅(qū)階段單井采液速度
表3 N-2及N-3號井兩井轉(zhuǎn)驅(qū)階段單井采液速度
通過調(diào)研,結(jié)合6井區(qū)地質(zhì)油藏特點,針對蒸汽驅(qū)不同階段特征,將蒸汽驅(qū)開發(fā)進程劃分為蒸汽驅(qū)啟動階段、熱流體控制階段及蒸汽突破階段,對油藏方案劃分開發(fā)階段分別進行參數(shù)優(yōu)化。
首先對轉(zhuǎn)蒸汽驅(qū)井網(wǎng)進行優(yōu)化,根據(jù)注采對應關(guān)系,首先以N-2號井轉(zhuǎn)驅(qū),形成近反七點法井網(wǎng),注蒸汽速度:350 m3/d,井底干度0.8。采用N-2號井轉(zhuǎn)驅(qū)方案,可見受效井含水快速上升,如圖6所示;其中N-3號井含水率上升最快,且含水率最高,最先產(chǎn)生竄流。因此,依據(jù)目前井網(wǎng)對應關(guān)系及采出程度統(tǒng)計結(jié)果,建議優(yōu)先進行N-2號井轉(zhuǎn)驅(qū);綜合考慮汽竄、累產(chǎn)油等因素,在熱突破階段適時轉(zhuǎn)注N-3號井。
圖6 N-2蒸汽驅(qū)受效井含水率變化
2.2.1 蒸汽驅(qū)啟動階段優(yōu)化
對注入井的注汽能力進行優(yōu)化,由視吸水指數(shù)確定最高允許注入速度,則N-2號井最大注入速度為350 m3/d,N-3號井為240 m3/d。考慮兩口井注入時鍋爐排量,確定兩井最高注入速度合計為500 m3/d。
對注入井的注汽速度進行優(yōu)化,保持產(chǎn)液速度480 m3/d,蒸汽驅(qū)啟動階段結(jié)束時刻為受效井產(chǎn)能爬坡結(jié)束或含水率達到40%的時刻。注汽速度越大,鄰井含水上升時刻越早,階段生產(chǎn)時間越短,階段產(chǎn)油量越低;根據(jù)平均日產(chǎn)油優(yōu)化結(jié)果,結(jié)合鍋爐排量,最優(yōu)注汽速度250~350 m3/d,如圖7、圖8所示。
圖7 不同注入速度N-4號井含水率變化
圖8 注汽速度優(yōu)化結(jié)果
對注采比進行優(yōu)化。采注比對生產(chǎn)時間影響較??;但由于采注比大,產(chǎn)液量高,累產(chǎn)油和日產(chǎn)油均增大。
2.2.2 熱流體控制階段優(yōu)化
對注入井的注采比進行優(yōu)化,熱流體控制階段結(jié)束時刻為受效井含水率達到80%時刻。采注比大,地層壓力下降快;采注比越小,含水率上升越快,階段末地層壓力高,如下圖9、圖10所示。
圖9 不同采注比條件下N-4號井含水率變化
圖10 不同采注比平均日產(chǎn)油
采注比小,階段生產(chǎn)時間短,平均日產(chǎn)油量低;該階段應通過大采注比方式,降低油藏壓力至合理壓力水平。在蒸汽驅(qū)過程中,要求蒸汽具有高溫、高熱焓值和較大體積;地層壓力應盡量低,根據(jù)油藏實際情況建議3.0~5.0 MPa左右。
2.2.3 蒸汽突破階段優(yōu)化
在蒸汽突破階段,在保持注汽速度350 m3/d條件下,合理采注比能夠保證地層平均壓力保持穩(wěn)定;6井區(qū)具有一定能量的邊水,地層壓力下降過快,會導致邊水快速侵入;地層壓力下降過慢,蒸汽能量不能充分發(fā)揮;考慮邊水能量,優(yōu)化合理采注比1.3,比一般稠油蒸汽驅(qū)油藏所采用的1.2略高,不同注采比地層平均壓力變化如圖11所示。
在保持注采比1.3的條件下,蒸汽突破階段含水率已達高含水階段,產(chǎn)油量遞減快,應采用提液高速開采方式開發(fā);在注汽井最高注入能力范圍內(nèi),注汽速度越高越好。
圖11 不同采注比地層平均壓力變化
對于單井轉(zhuǎn)兩井驅(qū)時機,以井底溫度達到220 ℃為汽竄評判標準,2023年1月,N-3號井蒸汽突破,開發(fā)效果變差,應在此時由單井驅(qū)轉(zhuǎn)為兩井驅(qū)。
根據(jù)上述優(yōu)化結(jié)果,對蒸汽驅(qū)開發(fā)方案開發(fā)效果進行預測,其累產(chǎn)油量為100.34萬方,其中2020-2030累產(chǎn)油43.68萬方。
上述優(yōu)化方法得到的開發(fā)方案具有局限性,無法綜合各影響因素得到最優(yōu)的開采方案。因此進行無梯度智能優(yōu)化,能夠綜合各參數(shù)較快得到全局最優(yōu)解。
根據(jù)上文對單井轉(zhuǎn)兩井驅(qū)時機的優(yōu)化,預計單井注入時間為2020-2022年,因此對該時間段單井注汽開發(fā)效果進行智能優(yōu)化預測。優(yōu)化參數(shù)包括啟動階段采注比(產(chǎn)液速度)、6口生產(chǎn)井產(chǎn)液量、熱流體控制階段采注比(產(chǎn)液速度)、6口生產(chǎn)井產(chǎn)液量及熱突破階段注汽量。N-2號井單井驅(qū)階段注汽速度250~350 m3/d;對注采比選取兩個方案,一是采注比<1.3、二是采注比<1.6;總產(chǎn)液速度等于6口生產(chǎn)井產(chǎn)液量之和。
3.1.1 注采比<1.3
在注采比小于1.3的條件下,給出單井產(chǎn)液量的優(yōu)化范圍如表4所示,粒子群自動生成200套計算方案(如圖12所示)并優(yōu)化出其中最優(yōu)的5套方案(如圖13所示),對比單井產(chǎn)液量分配,結(jié)果基本一致。
最優(yōu)方案為142號,其累產(chǎn)油量為72.76萬方,其中2020-2022累產(chǎn)油15.24萬方。優(yōu)化結(jié)果如圖14所示。
表4 單井產(chǎn)液量優(yōu)化范圍
圖12 粒子群自動生成的200套計算方案
圖13 最優(yōu)的5套產(chǎn)液量對比(m3/d)
圖14 井組累產(chǎn)油優(yōu)化結(jié)果
3.1.2 注采比<1.6
與方案(1)相同,給出單井產(chǎn)液量的優(yōu)化范圍,粒子群自動生成200套計算方案并優(yōu)化出其中最優(yōu)的5套方案,對比單井產(chǎn)液量分配。
最優(yōu)方案為140號,其累產(chǎn)油量為76.05萬方,其中2020-2022累產(chǎn)油18.54萬方。
表5 單井產(chǎn)液量優(yōu)化范圍
圖15 最優(yōu)的5套產(chǎn)液量對比(m3/d)
圖16 井組累產(chǎn)油優(yōu)化結(jié)果
單井注入轉(zhuǎn)兩井注入后,預計兩井注入時間為2023—2030年,因此對該時間段的累產(chǎn)油量進行智能優(yōu)化預測?;趩尉?qū)時采注比<1.6的方案,在兩井驅(qū)階段保持采注比<1.3,優(yōu)化5口生產(chǎn)井產(chǎn)液量,2口注入井的注汽量。N-2i和N-3i注汽速度總量<500 m3/d;總產(chǎn)液速度=6口生產(chǎn)井產(chǎn)液量之和。
與單井注入的優(yōu)化步驟相同,給出單井液量及注蒸汽量的優(yōu)化范圍后,粒子群自動生成200套計算方案并優(yōu)化出其中最優(yōu)的5套方案,對注汽量和產(chǎn)液量進行對比。
最優(yōu)方案為193號,其累產(chǎn)油量為104.28萬方,其中2020-2030累產(chǎn)油46.76萬方。
表6 最優(yōu)5套方案注汽量和產(chǎn)液量對比(m3/d)
圖17 井組累產(chǎn)液優(yōu)化結(jié)果
圖18 井組累產(chǎn)油優(yōu)化結(jié)果
根據(jù)上述優(yōu)化過程可得出單井轉(zhuǎn)兩井注汽方案的分階段智能優(yōu)化方案。根據(jù)蒸汽驅(qū)的四個階段:蒸汽驅(qū)啟動階段、熱流體控制階段、蒸汽突破單井驅(qū)階段及蒸汽突破兩井驅(qū)階段進行優(yōu)化設計,得到下述優(yōu)化方案。
截止到2030年,最優(yōu)方案累產(chǎn)油104.28萬方,2020-2030年累產(chǎn)油46.76萬方,相對冷采增油34.05萬方,提高采收率12.80%;相對人工優(yōu)化方案增油5.39萬方,提高采收率2.03%。從2020年開始,油汽比隨時間逐漸降低,截止到2029年油汽比降低到0.2以下;以水平井蒸汽驅(qū)經(jīng)濟極限油汽比0.2為截止條件,2029年后經(jīng)濟不盈利。
表7 蒸汽驅(qū)分階段無梯度智能優(yōu)化方案表
圖19 智能優(yōu)化方案累產(chǎn)油和含水率曲線
根據(jù)上述注采參數(shù)優(yōu)化方案預測結(jié)果,對各方案配產(chǎn)參數(shù)及開發(fā)效果進行對比如表8、表9。
從表中數(shù)據(jù)可以看出,無論是從累計開發(fā)指標、階段開發(fā)指標還是增有指標方面來看,經(jīng)過PSO算法智能優(yōu)化后的開采方案,其開發(fā)效果都明顯優(yōu)于其他方案。其原因在于,智能優(yōu)化方法能夠在約束條件內(nèi)綜合所有井的生產(chǎn)情況,找到全局最優(yōu)解從而達到油田整體的最優(yōu)開發(fā)效果,而傳統(tǒng)的非智能優(yōu)化方式,僅能從單一條件下使該條件下的產(chǎn)量最大化,得到的結(jié)果為局部最優(yōu)解。因此,采用智能優(yōu)化方法對油田開發(fā)方案進行優(yōu)化,能夠使開發(fā)效益最大化,更大程度的提升油田采收率,改善開發(fā)效果。
圖21 智能優(yōu)化方案效果預測
圖22 智能優(yōu)化方案油汽比預測
表8 各井配產(chǎn)采液速度(m3/d)對比
表9 不同方案優(yōu)化效果對比
1)采用蒸汽驅(qū)開發(fā)后,N油田至2030年開發(fā)效果較持續(xù)冷采方案有著明顯的提升,采油量大幅上升,應合理選用蒸汽驅(qū)對N油田進行后續(xù)開發(fā)。
2)在整體注汽開發(fā)方案中,基于動態(tài)數(shù)據(jù)對采液速度調(diào)配優(yōu)化后,注采調(diào)配方案相對基于靜態(tài)資料的靜態(tài)配產(chǎn)方案含水率下降,采收率提高;基于靜態(tài)資料的兩井驅(qū)配產(chǎn)方案提高采出程度9.95%,基于動態(tài)配產(chǎn)的兩井驅(qū)調(diào)配方案提高采出程度10.77%。
3)傳統(tǒng)方式對蒸汽驅(qū)進行注采參數(shù)優(yōu)化,最優(yōu)注汽速度250~350 m3/d,注采比分階段分別選取1.3及1.6,地層壓力建議3.0~5.0 MPa左右,2023年1月將N-2號井單井注入轉(zhuǎn)為N-2號井及N-3號井兩井同時注入;根據(jù)傳統(tǒng)方式優(yōu)化結(jié)果方案進行開采,提高采收程度11.75%。
4)經(jīng)過PSO算法智能優(yōu)化后的開采方案,能夠綜合各參數(shù)對開發(fā)效果的影響,從整體全局角度,綜合優(yōu)化得到最佳的開發(fā)方案,其開發(fā)效果明顯優(yōu)于其他方案,相對冷采增油34.05萬方,提高采收率12.80%;相對人工配產(chǎn)方案增油5.39萬方,提高采收率2.03%。