机理和智能融合下压裂泵压预测及应用

我国页岩油气的高效开发离不开大规模压裂技术。页岩油气大规模压裂过程时间长,压裂砂堵事故易发生且后果严重,开展其预警研究对页岩油气压裂施工安全意义重大。然而,目前仍缺乏压裂砂堵主控因素分析及其施工泵压预测的有效手段。针对此问题,考虑压裂机理和泵压变化特征,建立了一套压裂施工过程中泵压实时预测的方法,以开展砂堵预警研究。首先,采用压裂模拟器模拟压裂全过程泵压变化,通过改变不同流体性质与地层参数开展泵压变化规律的主控因素分析,并采用灰色关联分析方法进行主控因素排序。其次,基于断裂力学、支撑剂运移理论和长短时记忆神经网络(LSTM)模型,建立施工泵压预测框架及模型,形成机理和智能融合下的压裂砂堵预警方法,最后基于砂堵预警方法开展了现场压裂砂堵预警实例应用。结果表明,影响典型井施工泵压的因素由主到次依次为排量、流体黏度、主应力差、砂浓度、裂缝簇数及孔眼数。当其他参数不变时,随着流体黏度、主应力差及排量的增大,施工泵压增加;随着裂缝簇数、孔眼数及砂浓度增加,施工泵压降低。将该压裂砂堵预测方法应用于矿场实际,对压裂砂堵事故进行判识和预警,预测砂堵时间较现场人工识别提前19s,得到相对误差约为6.8%。建立的砂堵智能预警方法可靠性较好,预测泵压与现场泵压基本吻合,实现了压裂砂堵精确预警,对页岩油气压裂过程中砂堵预警具有良好的借鉴意义。

页岩微纳米孔隙表观渗透率模型研究进展

页岩气全球储量大,资源前景可观,是未来接替常规油气资源的重要选择之一。页岩气是典型的自生自储连续分布的非常规天然气藏,气体的赋存方式以吸附态、游离态为主。页岩气藏具有特低孔、特低渗、微纳米级孔隙大量发育的储层物性特征,使得气体产出过程的运移机制异常复杂。在微纳米尺度内,有游离气通过黏性流进行运移,还有Knudsen扩散及分子扩散进行运移,吸附气还存在着吸附解吸及表面扩散运移机制。通过对最新的表观渗透率模型研究成果分析,认为现有对渗流机理的研究相对成熟,但要更精确地计算微纳米孔隙的渗透率值,还需要针对各种渗流机理之间的耦合关系做进一步研究。同时,还考虑了孔壁的粗糙度、孔隙度、迂曲度、有效孔隙半径、应力敏感和基质收缩等多种影响渗流效果的因素,虽然考虑的因素更加广泛,但是计算也变得更加复杂。

压裂水平井的多模式裂缝网络试井模型及参数评价——以吉木萨尔页岩油为例

大型压裂技术是高效开发页岩油的重要手段之一,经过大型压裂后井筒周围会形成复杂裂缝网络,压后裂缝参数反演是压裂效果评价和开发参数优化的关键,但目前的渗流和试井模型难以满足页岩油复杂缝网反演的需求。为此,研究了页岩油压裂水平井复杂缝网的表征问题,建立了页岩油多模式裂缝网络半解析试井模型,包括体积压裂模型、压裂复合模型及离散缝网模型,利用点源方法、半解析方法和拉普拉斯变换等求解了多模式裂缝网络半解析试井模型,并开展了数值验证,划分了流动阶段,分析了流动段特征。在建立的多模式裂缝网络半解析试井模型基础上,对试井特征曲线进行了敏感性分析,并建立了试井曲线拟合方法,辅以生产历史拟合法,初步形成了基于试井理论的页岩油多模式裂缝网络参数评价思路。采用建立的缝网参数评价方法对吉木萨尔页岩油压裂水平井JA井与JB井进行分析,评价了裂缝网络参数,包括缝网几何形态、主次裂缝半长、主次裂缝导流能力、裂缝闭合前存储系数、裂缝闭合后存储系数和裂缝闭合时间等,并通过实例应用证明了复杂缝网参数评价方法的可靠性和实用性。