Natural Gas Geoscience >

2020 , Vol. 31 >Issue 9: 1326 - 1333

DOI: https://doi.org/10.11764/j.issn.1672-1926.2020.05.021

Optimization of well pattern infilling in tight sandstone gas reservoir

  • Yong HU , 1 ,
  • Qing-yan MEI 2 ,
  • Ji-ping WANG 3 ,
  • Ying-li CHEN 2 ,
  • Xuan XU 1 ,
  • Chun-yan JIAO 1 ,
  • Chang-min GUO 1
Expand
  • 1. PetroChina Research Institute of Exploration & Development，Beijing 100083，China
  • 2. PetroChina Southwest Oil & Gafield Company，Chengdu 610051，China
  • 3. PetroChina Changqing Oil Field Company，Xi’an 710018，China

Received date: 2020-03-26

  Revised date: 2020-05-29

  Online published: 2020-09-04

Fold

Highlights

The reserve producing degree of sandstone reservoirs with different permeability under different water saturation conditions has been systematically studied by combining physical simulation experiment with mathe-matical evaluation method during well control range from 500 m to 100 m (the equivalent of well spacing from 1 000 m to 200 m). This paper reveals the effect of well pattern infilling on increasing reserve producing degree，and the chart for identifying the feasibility of well pattern infilling has been established based on the increase of the recovery degree by 5%-10% and more than 10%,which provides a reference for the well pattern disposetion and infilling scheme optimization of gas reservoirs. The core with conventional air permeability of 1.63×10-3 μm2，0.58×10-3 μm2，0.175×10-3 μm2 and 0.063×10-3 μm2 and the water saturation between 30.3% and 71.1% has been used in the experiments. The results show that the reservoir with permeability of 1.63×10-3 μm2 has a high degree of production. Except when the water saturation is as high as 69.9%, the production degree is related to the well control range, the production degree has little relation with well control range, and it can be developed with large well spacing. For reservoirs with permeability of 0.58×10-3 μm2, the degree of production is closely related to water saturation and well control range，and it increases with the decrease of water saturation and the densification of well control range. For reservoirs with permeability of 0.175×10-3 μm2，only when the water saturation is less than or equal to 52.3%, well pattern infilling optimization can improve the degree of reserve production, and when the water saturation is more than 52.3%，the degree of reserve production is low, usually less than or equal to 10%. Even if the well control range is encrypted to 100m，it is difficult to improve. For the reservoir with a permeability of 0.063×10-3 μm2, it has a very low degree of production as a whole，even if the water saturation is only 31.6% and the well control range is infilled to 100m，the highest degree of production is only 2.3%，therefore it is difficult to improve by well pattern infilling for this kind of reservoir.

Cite this article

Yong HU , Qing-yan MEI , Ji-ping WANG , Ying-li CHEN , Xuan XU , Chun-yan JIAO , Chang-min GUO . Optimization of well pattern infilling in tight sandstone gas reservoir[J]. Natural Gas Geoscience, 2020 , 31(9) : 1326 -1333 . DOI: 10.11764/j.issn.1672-1926.2020.05.021

0 引言

井网加密是致密砂岩气藏提高储量采出程度的重要技术方法[1-3]，如鄂尔多斯盆地苏里格气田，气藏开发初期的井排距≥800 m，目前部分区块也加密至400 m左右，开发井网在不断优化加密调整，国内外学者在气藏开发井网优化以及加密调整等方面开展了大量工作，取得了很多成果认识[4-16]。但是，通过井网加密到底可以提高哪些类型储层的采出程度以及井网加密提高采出程度需要满足的条件，目前尚不清楚，因此，如何在气藏开发早期取得基础资料时认识不同类型储层动用特征，论证合理井网井距，对于气藏科学开发具有重要指导意义。
本文采用物理模拟实验与数学评价方法相结合，系统研究了不同井控范围（从500 m逐步加密至100 m）下不同渗透率砂岩储层在不同含水饱和度条件时的储量采出程度，揭示了井网加密适应条件，为气藏井网加密方案优化提供了参考依据。
对于实际气井来讲，一般是三维径向流供气，与一维模型供气的最大差异是瞬时产气能力和动用范围波及时间，但对于模拟研究生产过程中压降特征和动用范围大小影响不大。因此，本文采用一维物理模拟实验方法，模拟研究了气井某一供气方向上动用范围和压降特征，对于气井最终动用范围大小评价结果具有借鉴意义。

1 实验方法

1.1 仪器设备及流程

建立一套长岩心多点测压物理模拟实验方法及流程[1-2]（图1），通过在岩心夹持器及胶皮套上布置测压孔，可以在线实时动态检测气衰竭开采过程中岩心内部不同位置孔隙压力变化特征。
图1 实验仪器设备及流程

Fig.1 Experimental equipment and process

1.2 实验材料

选用鄂尔多斯盆地苏里格气田和四川盆地须家河组气藏天然岩心（直径×长度＝2.5 cm×50 cm）开展实验，常规空气渗透率分别为1.63×10-3 μm2、0.58×10-3 μm2、0.175×10-3 μm2、0.063×10-3 μm2，储层原始含水饱和度介于30.3%~71.1%之间，原始地层压力为20 MPa。岩心基本参数和实验条件见表1。
表1 岩心基础参数和实验条件

Table 1 Core parameters and experimental conditions

孔隙度 /%

渗透率/

(10-3 μm2)

 S w/%

直径×长度

/(cm×cm)

 初始孔隙压力 /MPa 实验配产 /(L/min)
12.7 1.63 69.9 2.5×52.0 20 0.50
40.1 20
30.3 20
10.6 0.58 71.0 2.5×51.5 20 0.05
56.6 20
46.3 20
32.1 20
6.9 0.175 70.0 2.5×24.8 20 0.05
52.3 20
41.8 20
30.4 20
5.9 0.063 71.1 2.5×52.2 20 0.05
53.6 20
31.6 20

1.3 实验步骤

（1）选择实验用岩心并建立初始含水饱和度。
（2）将饱和水的岩心装入岩心夹持器并加围压至设定压力值。
（3）通过高压气源对岩心孔隙饱和气至设计地层压力。
（4）饱和气完毕后关闭气源，确保实验岩心处于独立压力系统。
（5）从岩心夹持器一端以一定速度释放孔隙压力（模拟气藏定产量衰竭开采）。
（6）实时记录实验过程中开采时间、各测点压力、瞬时产气量、瞬时产水量、累积产气量和累积产水量等参数。
（7）实验结束条件为检测不到气流量或各测点压力保持基本不变。

2 实验结果

通过气藏开采物理模拟实验，测试了产气量与压力变化特征，可以实现全生命周期的评价，为了评价方便，本文仅选取瞬时产气量降为初期配产的10%作为废弃产量条件为例开展评价工作，其他时期的评价方法可以参考。绘制了不同渗透率储层在不同含水饱和度条件下的产气量变化特征曲线（图2）以及废弃产量条件下的压力剖面（图3）。图3中的动用距离是指由近井向远井区压力下降波及区域。
图2 产气量变化特征曲线

Fig.2 Characteristic curve of gas production change

图3 废弃产量条件下的压力剖面

Fig.3 Pressure profile under abandoned production conditions

总体上，产气量和压力剖面具有相似特征，从产气量特征曲线上可以看出，各渗透率储层均有以下特征，即相同采气速度下，稳产时间随含水饱和度增加而减少，稳产期结束后产量快速递减，低产周期长。从压力剖面上看，近井区压力下降最快，远井区相对平缓，呈现出“漏斗状”形态。

3 动用范围与压力分布预测

3.1 幂函数拟合关系

根据图3中废弃产量条件下压力剖面特征，为了排除末端效应对实验的影响，选择离采气端较远的数据点采用幂函数进行拟合（图4），得出地层压力与动用距离数学拟合函数关系。
图4 地层压力与动用距离数学拟合函数关系

Fig.4 Mathematical fitting function relationship between formation pressure and production distance

3.2 动用距离与压力分布

根据图4幂函数拟合关系式预测动用距离与压力分布特征（图5）。
图5 动用距离与压力分布特征

Fig.5 Working distance and pressure distribution characteristics

4 井网加密优化分析

4.1 不同井控范围的采出程度评价

采用面积占比法，根据图5中动用距离与压力分布关系曲线，以地层压力30 MPa为例，系统研究了不同井控范围（从500 m逐步加密至100 m）下不同渗透率砂岩储层在不同含水饱和度条件时的储量采出程度(图6）。
图6 不同井控范围的储量采出程度

Fig.6 Recovery degree of reserves in different well control ranges

渗透率为0.58×10-3 μm2的储层，采出程度与含水饱和度和井控范围关系密切，随含水饱和度降低、井控范围加密而增加。井控范围从500 m加密至100 m，当含水饱和度为32.1%时，采出程度可从65.2%提高至76.6%，提高11.4%；当含水饱和度为46.3%时，采出程度可从36.5%提高至59.4%，提高22.9%；当含水饱和度为56.6%时，采出程度可从24.4%提高至52.0%，提高27.6%；当含水饱和度为71.0%时，采出程度可从7.6%提高至32.9%，提高25.3%。因此，对于这类储层，无论含水饱和度高低，井网加密优化对于提高储量采出程度均会发挥积极作用。
渗透率为0.175×10-3 μm2的储层，采出程度受含水饱和度的影响十分显著，只有在含水饱和度小于等于52.3%时，井网加密优化可提高储量采出程度，当含水饱和度大于52.3%时，储量采出程度均较低，一般小于等于10%，即使井控范围加密至100 m，也难以得到提高。井控范围从500 m加密至100 m，当含水饱和度为30.4%时，采出程度可从34.4%提高至56.0%，提高21.6%；当含水饱和度为41.8%时，采出程度可从17.5%提高至44.7%，提高27.2%；当含水饱和度为52.3%时，采出程度可从2.1%提高至16.4%，提高14.3%。因此，对于这类储层，井网加密优化需要清楚认识储层含水饱和度特征，有针对性开展才能发挥效果。
渗透率为0.063×10-3 μm2的储层，在该废弃产量条件下的采出程度非常低，即使含水饱和度仅有31.6%，其采出程度最高也只有2.3%。因此，该类储层依靠井网加密难以得到有效动用。

4.2 井网加密优化适用条件

对比分析井控范围从400 m加密至200 m时，不同渗透率储层的采出程度提高幅度（图7），分别以采出程度提高5%和10%作为评价依据，给出了各类储层的井网加密适用条件及判识（表2）。
图7 井控范围400 m加密至200 m采出程度提高幅度

Fig.7 Well control range from 400 m to 200 m, the degree of recovery is improved

表2 各类储层井网加密优化适用条件及判识

Table 2 Applicable conditions and identification of well pattern infilling optimization in various reservoirs

序号 φ/％ K/(10-3 μm2) S w/% 采出程度/% 适用条件判识
200 m 400 m 井控范围400 m加密至200 m提高幅度 提高5% 提高10%
1 12.745 1.63 69.9 65.6 57.0 8.6 √ ×
2 12.745 1.63 40.1 93.9 93.2 0.7 × ×
3 12.745 1.63 30.3 96.5 96.1 0.4 × ×
4 10.6 0.58 71.0 19.0 9.5 9.5 √ ×
5 10.6 0.58 56.6 41.9 29.2 12.7 √ √
6 10.6 0.58 46.3 51.0 40.4 10.5 √ √
7 10.6 0.58 32.1 72.4 67.2 5.2 √ ×
8 6.9 0.175 70.0 0.4 0.2 0.2 × ×
9 6.9 0.175 52.3 8.2 2.6 5.6 √ ×
10 6.9 0.175 41.8 34.5 21.8 12.7 √ √
11 6.9 0.175 30.4 48.1 38.3 9.7 √ ×
12 5.9 0.063 71.1 0.1 0.1 0.1 × ×
13 5.9 0.063 53.6 0.5 0.3 0.3 × ×
14 5.9 0.063 31.6 1.1 0.6 0.6 × ×

5 结论与讨论

（1）本文采用物理模拟实验与数学评价方法相结合，系统研究了不同井控范围（从500 m逐步加密至100 m）下不同渗透率砂岩储层在不同含水饱和度条件时的储量采出程度，揭示了井网加密提高储量采出程度的适用条件和判识图表，为气藏井网部署和加密方案优化提供了参考依据。
（2）明确了井网加密提高储量采出程度作用，对于渗透率为1.63×10-3 μm2高含水饱和度储层、渗透率为0.58×10-3 μm2的储层以及渗透率为0.175×10-3 μm2但含水饱和度≤52.3％的储层，通过井网加密可以一定程度提高储量采出程度，其余储层效果不明显。
（3）本文研究了井网加密提高储量采出程度的适应条件，但在生产现场具体实施井网加密方案时，在本文适应条件基础上，还需考虑地质条件和经济效益目标等因素确定最优的加密井距。

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