枣南孔一段固井工艺技术优化研究

枣南孔一段是一个典型的复式油气藏,断块多、油藏类型复杂、非均质性强、天然能量低。目前,该油田已经进入高含水开发阶段,受长期注水开发的影响,地层压力系统紊乱,给固井工程带来较大的施工困难。针对该区块的复杂性,通过对固井前钻井液性能调整和固井中平衡压力设计进行了详细的研究,提出了适用于枣南断块的固井施工工艺。

基于自组织神经网络及K最近邻算法的储层渗流屏障定量识别方法

传统的储层渗流屏障识别方法大多为定性或半定量,对于单砂体内部规模较小的储层渗流屏障的识别精度及划分效率相对较低。以沧东凹陷枣南孔一段油藏为例,基于岩心及测井资料,引入人工智能机器学习方法,提出一种基于SOM神经网络聚类和KNN算法的储层渗流屏障定量识别方法。该方法主要通过SOM算法逐点对取芯井多测井曲线进行聚类,获取能够表征储层质量差异的测井相神经单元,然后与岩性及构型进行对比,建立取芯井测井相神经单元定量划分储层渗流屏障标准,最后通过KNN算法将取芯井测井相神经单元模型传播到非取芯井,并对非取芯井进行储层渗流屏障识别与划分。结果表明,该方法对储层渗流屏障的识别结果与岩心的符合率超过90%,同时快速地对全区非取芯井渗流屏障进行划分,有效地提升储层渗流屏障的识别精度与效率,这也为类似的研究提供一种新的思路和方法。

超小井距在复杂断块油藏后期注水开发中的应用

枣园油田枣南孔一段油藏主要含油层位为孔一段的枣IV、V油组,油层平均有效厚度为58.3 m/19层;断块内有17条断层,划分为9个断块区,平均断块面积为0.19 km2。油层连通差,储层物性变化大,平面上注水井吸水状况不均衡,位于构造边部的采油井见不到注水效果,表现为低能低产,剩余油的潜力无法动用。通过室内驱替实验和理论公式计算得出,枣南孔一段油藏构造边部相对低渗区的合理井距为75 m;应用概率公式法、经验公式法及采收率-井网密度关系,计算平均井距75 m时井网水驱控制程度分别达到88.5%和89.6%,可提高最终采收率2.12%。超小井距注水首先在3个井组进行先导性试验,累计增油1 337 t,然后又在5个井组进行推广,受益油井产油量由39.1 t·d-1上升到54.7 t·d-1,增油15.6 t·d-1,累计增油2 172 t,预测油藏最终采收率从30.2%提高到31.3%。

注入倍数增长率及其极限增量对高含水储层剩余油分布的研究

运用注入倍数增长率及其极限增量法对枣南孔一段油藏各小层剩余油分布进行研究,该方法对类似油田剩余油研究有借鉴意义。

复杂油藏注水方式优化探索

枣园油田经过20多年注水开发和挖潜调整后,水驱效果逐渐变差。目前进入高含水开发阶段,存在开发层系混乱、层间层内注水矛盾突出、套变报废井多、地层窜通严重等问题。针对小井距注水,采用周期性温和注水的方式,并摸索合理的注水周期和注水量,来抑制地层水淹,缓解开发矛盾,达到提高采收率,改善高含水开发效果的目的。