探讨重复压裂的选井选层方法及压裂效果影响因素

庞博

摘要：不管是低产油矿井还是减产油矿井，均需要利用重复压裂技术进行处理。虽然当前我国内部关于油矿层开发大多处于一次压裂阶段，但油矿层重复压裂仍然是未来的主流技术。而油井油层筛选是基于原有压裂油矿井的二次或者以上次数压裂的前提，关乎油气层裂缝形成效果。因此，文章以基于原有压裂油矿井的二次或者以上次数压裂为核心话题，阐述了关于其的油井油层筛选方法，并对油气层裂缝形成效果的影响因素进行了进一步分析，希望为重复油气层裂缝形成效果的提升提供一些参考。

关键词：重复压裂；油气层裂缝；油井油层筛选

前言：由于地质、工艺等诸多因素的影响，低渗透油矿井裂缝导流能力不断朝着低水平发展，进而出现单井产能下降的现象，亟待进行重复压裂改造促进产能恢复或提高。而油井油层筛选是干扰重复压裂增产的突出因子。根据油矿藏储层类型的差异，选井标准也存在较大差别。因此，探讨重复压裂的油井油层筛选方法就具有非常重要的意义。

1. 筛选方法

1. 现场经验法

现场经验法是传统重复压裂油井油层筛选方法，其应用的前提条件是有数量相对更多的油井、油田；技术人员在油田开采过程中表现为较为丰富的经验，具体为候选井选择准确率高、因选择失误而出现的成本损耗低、选择经济效益高等；具有较为规范且覆盖面广的标准选择，特别是后期开采阶段油井喷发等危险事故防控标准。

在前述条件达成后，技术人员可以立足区域压裂井油井油层筛选方法，汇总近几年来压裂油井压裂施工参数、储层物性参数、施工后效果数据等信息。并结合新井饱和度资料，对相关信息进行对比分析，确定重复压裂的最优油井、油层。这一方法可以在一定程度上为区域重复压裂井产量提升提供指导，但仍然存在较大局限性。比如，在我国大庆油田杏北地区重复压裂油井油层筛选时，频繁选择了初次压裂阶段因施工质量而导致油气层裂缝形成效果不佳、油层污染较严重或有效期端的油井，以及井底流压、产液强度、地层压力处于较高水平的油井。而在选层时，潜力大的重复压开层位、含水处于较低级别、与以往压开层位不重复的层均会被优先选择。

2. 概率神经网络方法

概率神经网络方法主要针对训练样本多的情形，以干扰油层重复油气层裂缝形成效果的主控因素为基础，进行重复压裂油井油层筛选的随机性分析。概率神经网络方法是一种吸收贝叶斯决策论、径向基神经网络、Parzen窗方法、经典概率密度估计原理的方法，具有较为突出的分类与模式识别优势，且非线性映射性质较强。

具体计算时，概率神经网络包括输入层（外→内层）、隐层、输出（内→外）层三层，其中隐层包括求和层、样本层两层。首先，需要在外→内层中记录一个带箭头的线段，即 ，并进行 的网络化自动运算，获取外→内层记录带箭头线段、训练观测总体中的局部带箭头线段之间差值的计算。

其次，在获得向量后从输出层输出至样本层。在训练观测总体中的局部层中，相互连接点位值N、训练观测总体中的局部数N_h累加后的数值趋于一致。假定r为类的总数，则N与N_h的关系就可以表示为： 。

最后，在获得训练观测总体中的局部层内→外记录值后，将其沿着相反的路径到正向累积层。同时设定正向累积层结合点位与类一一对应，结点数量为r。进而利用正向累积层已经存在的函数——竞争传递函数，开展最终策略判定、决议。进而以该层为枢纽由内→外推动。

从影响重复压裂井层综合评价的参数分析结果中可得出，输入层需要容纳前置液百分比、有效厚度压裂层段距水层距离、平均砂比、最高施工压力、补偿密度、施工总砂量、最低施工压力、射孔厚度、补偿中子、平均砂比、X向及Y向井径、浅侧向电阻率、声波时差、深侧向电阻率、压前井底压、压前累积产水量、开始排采距离、自然伽玛、当前井底压力、排产时间、初始动液面深度、压裂天数等数值。而输出层则需要将预测样本类别划分结果作为主要参数。进而在时间维度进行排采过程划分，综合考虑各时间段开始时刻、结束时刻井底压力值等因素，开展同一井层但累计排采阶段存在差异的神经网络训练。

以28口井的统计数据为模型预测，22口井的统计数据为训练样本，6口井的统计数据为预测样本，开展概率神经网络训练，得出训练后的数据如表1所示。

表1 训练后数据（局部）

井号	数据	井号	数据
A1	3256.21	A4	956.21
A2	3421.69	A5	375.62
A3	165.89	A6	765.84

如表1所示，训练后数据误差处于一个较小的区间[-0.40~0.40]。由此可以稳定产出量为类别划分依据，将6个预测样本开展类别划分，得出预先估测重复油气层裂缝形成效果好坏排序，确定效果最优井层、效果最差井层。进而单纯从重复油气层裂缝形成效果视角出发，分析各井层基础数值，确定效果最优井层作为重复压裂对象。

3. 模糊综合评价法

模糊综合评价方法主要针对训练观测总体中的局部数值少的情况，基于影响油层重复油气层裂缝形成效果的主要控制因素，进行重复压裂油井油层筛选的数学模型构建。模糊综合评价法从本质上而言是基于模糊数学的隶属度理论，利用定量评价代替定性评价，总体评测制约选层选井的不确定因素，降低重复压裂中油井油层筛选以及规律总结的难度。设定模糊集合A，对于任意给定 ，均可定义A的隶属函数 ，隶属函数中元素 对模糊子集A的隶属度越大对应的隶属程度越高。基于此，可以假定多口原有压裂油矿井的二次或者以上次数压裂候选井层、理想井层集合F= ，其中F_h（h=1,2,3，...，m）为候选井层中的h号井层，F₀为理想层，其对应的特征参数为Q_h={x_1h，x_2h，...，x_rh}，xr为评价因素的特征带箭头的线段值。在原有基于水力的油矿井裂缝再次或者多次形成阶段，需要确定理想原有基于水力的油矿井裂缝再次或者多次形成井层的特征参数要求。并以此为预测参照，在候选井层中的h号井层集合中寻找各参数促使其最大限度接近理想重复压裂井层中全部对应的参照指标井。进而利用评价因素之间的相对隶属度作为单一评价因子的绝对隶属度，对集合F中每一候选井进行优次比对，达到减弱某一评价因素影响的目的。

在模糊数学理论引导下，可以获得越大越优秀（标准值取最大值）型、越小越优秀（标准值取最小值）型的隶属度函数 、 。前者为：

①

后者为：

②

式①、②中，x_rh为第h号候选井第r项评价因素的特征向量；x_0max、x_0min则分别为理想重复压裂井层第r项评价因素的最大值、最小值。

在函数确定之后，可以进行逐一比对。若某一候选井层在特定情况下无限接近于理想井层，则可以认定其为满足需求的井层。两者之间的加权距离为： ③

式③中，e=（1,2，...，m）。

基于现有模糊综合评价模型，可选取A区块的三口井A₁、A₂、A₃开展分析。第一步，针对已经筛选出的数据，优选比对特征参数。鉴于储层类别划分旨在评测储层物性优劣、指导储层产量提升，因此，在特征函数选取时，需要将表征储层物性参数、排采参数归纳在内。具体表示为重复压裂前期地层含气保护度、地层有效渗透率、矿层总厚度、临界解吸压力与储层压力比值、因排采速度过快而产生的应力敏感度、支撑剂返吐、油层产出等。鉴于因排采速度过快而产生的应力敏感度、支撑剂返吐、油层产出等因素为模糊量，可以将其症状归于一个模糊集合A，即A=｛无，弱，中，强｝。同时对于表征储层物性参数矿层总厚度，鉴于根据区块差异矿层厚度也存在一些差别，因此，可以将矿层总厚度视为模糊，并归集为模糊集合B，B=｛微弱，弱，中，强｝，其中微弱为1.00m~2.00m，弱为2.00m~5.00m，中为5.00m~8.00m，强为＞8.00m。

具体参数设置时，可以根据对应区块情况逐一取值。其中A₁井层有效渗透率、含气饱和度、临界解吸压力与储层压力比值、排采因素、储层厚度分别为：6.12、80.79%、0.53、0.40、0.43；A₂井层有效渗透率、含气饱和度、临界解吸压力与储层压力比值、排采因素、储层厚度分别为：4.25、68.80%、0.65、0.82、0.85；A₃井层有效渗透率、含气饱和度、临界解吸压力与储层压力比值、排采因素、储层厚度分别为：1.25、61.52%、0.79、0.83、0.11。而理想重复压裂井层特征参数取值范围分别为0.49-4.99MD、74.90%~84.90%、0.59~0.85。将上述参数代入式子③中，可以得出每一口井层的算术平均值贴近度为0.5456、0.4425、0.6241、0.6315。即在贴近度小于0.49时，重复压裂无效果。因此，对于现有待选井，除井层A₃外，A₁、A₂均可作为重复压裂候选井层，最优待选井层为A₂。

2. 影响因素

1. 压前测试井油气层裂缝形成效果影响因素

探井试油阶段，不管是油气藏内部压力还是油气藏含油性均处于原始状态，利用常规钻井、测井、录井手段可以轻易获得储层岩性、物性、含油气性、电性等资料。部分情况也可以获得启动压力梯度、边界信息、产能等数据。上述资料的获得可以为探井油井油层筛选以及油气层裂缝形成效果预先估测提供依据。在压力测试井情况下，根据不同油层情况，影响油气层裂缝形成效果的主要因素也存在一定差异。对于凹陷储层主要为砂泥岩且油层岩性为粉砂岩的油田而言，岩石成分不会影响压前测试井油气层裂缝形成效果。但油气层裂缝形成效果仍然会受储层物性参数、地层污染程度、储层厚度等因素的影响。其中渗透率、孔隙度是反映储层物性的主要指标，以相关系数为对象，可知其对压裂选井效果也具有较大的影响。比如，在渗透率低于0.01MD时，压裂有效的可能性为6.69%，而在渗透率处于0.01~1.00MD之间时，压裂有效的可能性为21.00%~49.90%；储层砂体厚度是压裂选层时的关键指标，且储层总厚度与油气层裂缝形成效果的相关度远远超出平均厚度与油气层裂缝形成效果的相关度。比如，在储层总厚度小于4.79m时，压后无效；表皮系数是地层污染程度的直接体现，其与油气层裂缝形成效果的相关度较高、除此之外，电测解释含油饱和度、录井含油级别、压前测试产油量等反映含油性的指标与压力系数均与油气层裂缝形成效果相关度较高。特别是压力系数，一旦压力系数低于1，井油气层裂缝形成效果就会持续处于较低水平，只有其超出1才可以获得更好的重复压裂增产效果。

2. 压前未测试井油气层裂缝形成效果影响因素

探井试油阶段，渗透率、压力、表皮系数等资料直接获得难度较大，仅可凭借钻井、测井手段间接获取。此时，重复压裂前就无法进行井的测试。而无法进行井测试时，可以引入钻井泥浆密度，配合以往孔隙度、压前产能、含油级别、含油饱和度、地层总厚度、地层含水情况等参数，进行具体分析。由于压裂井段仅包括单个或若干个砂层组，射孔阶段仅可射开解释显示处于良好水平的小层，无法满足高含泥质的小薄层射开要求。而小砂层在压裂后可以助力产量提升，揭示了泥沙密度对油气层裂缝形成效果的影响。具体表现为：钻井泥浆密度越大，重复油气层裂缝形成效果越差；孔隙度为物性参数，与重复油气层裂缝形成效果相关度较高；含油饱和度、试油日产油、录井含油级别等储层含油气性评价参数均与重复油气层裂缝形成效果相关度较高。具体表现为：试油日产油越高，油气层裂缝形成效果越好；反映地层厚度的地层总厚度、平均小层厚度、主力油层厚度等地层厚度指标均与重复油气层裂缝形成效果相关度较高；地层含水反映了试油时出水情况，试油时水量与压裂后出水效果成正相关。

总结：

综上所述，重复压裂常用的油井油层筛选方法为现场经验法、概率神经网络方法、模糊综合评价法等诸多方法。技术人员在实际开采过程中，可以根据油藏储备和工艺需求进行恰当方法的选择、应用。

在重复压裂前没有测试井时，影响油气层裂缝形成效果的主要因素为钻井泥浆密度、地层厚度、地层含水情况、物性参数、泥岩夹层、泥质含量等；在探井试油有测试井时，影响重复油气层裂缝形成效果的主要因素为地层污染指标、储层厚度、储层物性参数、压力系数、油气显示和含油级别等。综合考虑各油气层裂缝形成效果影响因素，技术人员应优先选择潜力大的重复压开层位以及含水级别较低、与以往压开层位不重复的层，以便获得较好的重复油气层裂缝形成效果。

参考文献

1. 重复压裂的选井选层方法及压裂效果影响因素分析[J]. 李杨. 辽宁化工. 2016(03)

[2]重复压裂选井选层的小波神经网络研究及应用[J]. 屈怀林,郭大立,黄波,熊维莉. 石油工业计算机应用. 2006(04)

[3]油井水力压裂影响因素的分析研究[J]. 李金洪,王子海,赵祥庆,王涛,彭武斌. 内蒙古石油化工. 2006(01)

[4]高含水后期油井重复压裂选井选层方法探讨[J]. 于凤林,刘敏,侯继波,王有文. 大庆石油地质与开发. 2005(04)

[5]压裂酸化选井选层的模糊决策方法[J]. 吴建发,郭建春,赵金洲. 断块油气田. 2004(02)

[6]重复压裂选井选层分析方法[J]. 王波,刘慧卿,张红玲,于会永,陈红. 内蒙古石油化工. 2009(01)

[7]各向异性地层重复压裂最优时机及影响因素分析[J]. 张广清,陈勉,姚飞,赵振峰. 石油学报. 2008(06)

[8]人工神经网络复合压裂选井选层中的应用[J]. 易祖坤,蒋海,杨亚东. 西部探矿工程. 2007(09)

[9]压裂井油层参数对增产效果的影响分析及应用[J]. 赵卫蕊,王杰祥,王庆,孙彦春,来轩昂. 断块油气田. 2007(04)

[10]压裂井储层质量综合评价研究[J]. 冯文彦,曾凡辉,郭建春,尹丛彬,韩晓渝. 西南石油大学学报(自然科学版). 2016(02)