毛管压力相对渗透率曲线在二连地区的应用

各类岩石的储集性质不同程度地受孔隙结构的影响 ,并决定毛管压力曲线的特征。因此 ,研究毛管压力曲线和相对渗透率曲线是确定油藏高度、认识油水分布关系及确定储层含水率的重要方面。利用毛管压力曲线探讨了二连 3个区块的孔隙结构特征 。

相对渗透率曲线和毛管压力曲线的标准化方法

相对渗透率曲线和毛管压力曲线,是储层的两项重要特性参数,本文提出了两种曲线的标准化方法。 相对渗透率曲线和毛管压力曲线,通常是在模拟储层条件下,在实验室的小岩心上直接测量的。两项参数的不同曲线,由本文的标准化方法可以得到无因次关系。该无因次关系可以用于储层特性的对比和得到具有代表性的储层的相对渗透率曲线和毛管压力曲线。

基于毛管压力曲线的储层渗透率估算模型——以塔里木盆地上泥盆统某砂岩组为例

渗透率是反映储层渗流能力的重要参数。目前对于储层渗透率的获取主要是基于室内岩心分析,但它又受取心及测试成本的限制。另外,其它常规渗透率解释模型也有预测误差较大的缺陷,难以满足油气田勘探开发的要求。毛管压力曲线表征了储层岩石孔喉大小和分布,大多数情况下,岩石绝对渗透率主要取决于孔喉分布。由此,在前人提出的大量经验公式的基础上,根据一种反映理想岩石孔隙结构的毛细管束模型和达西渗流理论,利用压汞曲线实验数据资料推导出了一种储层岩石渗透率的计算公式,建立了一种新的渗透率估算模型。通过塔里木盆地上泥盆统某砂岩段的实例实践表明,用该模型估算的渗透率与岩心实测渗透率值符合较好。

利用毛管压力曲线计算砂岩渗透率的新方法

利用毛管压力曲线计算砂岩渗透率的方法关键在于Swanson参数(S_(Hg)/P_c)_(max)和Capillary-Parachor参数(S_(Hg)/P_c^2)_(max)的确定,但传统的计算Swanson参数和Capillary-Parachor参数的方法存在人为因素影响较大和速度慢等问题。在对毛管压力曲线形态分析的基础上提出利用三次样条插值函数自动计算Swanson参数和Capil- lary-Parachor参数的新方法。将其与传统方法进行对比,验证了新方法的准确性。选取我国西部3个不同类型的油气田中渗透率介于0.002×10^(-3)μm^2～1150×10^(-3)μm^2的157块岩心,建立了Swanson参数和Capillary- Parachor参数与砂岩渗透率的关系模型。通过模型分析可知,利用新方法计算的Swanson参数和Capillary-Par- achor参数与砂岩渗透率之间都具有很好的对应关系,Swanson参数与渗透率之间的对应关系比Capillary-Para- chor参数与渗透率之间的对应关系更好,相关性更强。

考虑毛管压力时计算油水相对渗透率的新方法

本文提出一种考虑毛管压力时从非稳态驱替实验数据计算油水相对渗透率以及岩芯末端含水饱和度梯度的新方法．采用该方法后，对于低渗透率岩样的相对渗透率测试，不必为了消除毛管压力的影响而采用较高的驱替速度，从而可以扩大相对渗透率仪的测量范围．

相对渗透率、毛管压力及电阻率指数相关性

毛管压力、相对渗透率和电阻率指数是描述储集层物性及表征储集层中多相渗流特征的重要参数。由于现行的毛管压力和相对渗透率测试方法存在着耗时长、仪器精度要求高和实验条件易受到制约等诸多问题,因此获取毛管压力和相对渗透率数据具有一定难度。基于毛细管模型和阿尔奇公式,研究了毛管压力、相对渗透率和电阻率指数三者之间的相关性,建立了三者之间的转换模型。通过岩电实验对转换模型的准确性进行了验证。结果表明,通过转换模型计算得到的毛管压力和相对渗透率数据和实验实测数据非常接近。通过本文的方法,能够通过电阻率数据计算毛管压力和相对渗透率,可以使得毛管压力和相对渗透率数据的获取更加便捷和多元化。

用毛细管压力曲线计算相对渗透率曲线的方法综述

相对渗透率曲线对研究地下流体的渗流规律及驱替特征具有重要的意义。利用毛细管压力与饱和度的关系来计算相渗曲线的方法进行了综述。叙述了相渗曲线的计算原理,及引入分形理论的原理。按照公式相似性及继承关系,分组介绍了毛细管压力法的研究历程,及主要研究成果。认为提出Kr-S关系来简化算法和分形理论的引入,推动毛细管压力法的发展;认为各方法没有优劣之分,只是适应性不同;利用特定的实验数据,对各方法的优劣进行评价,本身有一定的局限性。据此将毛细管压力法分为三个时期。通过对比评价各方法的特点及相互关系,阐释算法发展规律。最后提出毛细管压力将有三个主要发展方向:1测定非常规储层的相对渗透率曲线;2测定特殊流体的相对渗透率曲线;3与其他岩心检测手段相结合来检测岩心。希望对今后的研究起到参考的作用。

运用白云岩毛管压力拟合曲线计算相对渗透率

白云岩的岩性、物性复杂，基质岩体非常致密。用常规试验方法无法直接测出其油、水相对渗透率参数。对白云岩与砂岩的毛管压力曲线进行了对比，提出了由毛管压力曲线转化计算相对渗透率时，对原方程中的积分上限和下限应根据束缚水饱和度以及残余油饱和度值进行修正的观点，从机理上进行了讨论，对转化方程进行了简化推导，研制出了白云岩毛管压力曲线的特殊拟合程序以及转化为相对渗透率的计算程序，为间接获得油、水相对渗透率参数提供了一种手段。

用进汞和退汞毛管压力资料计算相对渗透率

根据一种理想岩石孔隙结构模型和流体在水平圆管中层流流动的理论，利用岩石进汞和退汞毛管压力资料推导出了计算岩石渗透率的公式；在此基础上，进一步考虑岩石的润湿性和饱和历史，推导出了计算相对渗透率的公式，为油田开发设计和油气采收率预测中相对渗透率的确定提供了一种有效的新方法。实例计算表明，用该公式计算的相对渗透率和实测的相对渗透率吻合很好。

基于机器学习的气藏相对渗透率曲线确定方法

相对渗透率曲线是研究多相渗流的基础,在计算气井产量、分析气井产水规律等方面具有重要意义。由于常规的相对渗透率曲线一般通过岩心实验获取,耗时较长,成本高。为此,结合经验公式、油气藏数值模拟与机器学习的方法,提出一种采用生产动态数据计算气水相对渗透率曲线的方法。以四川盆地某气藏的一研究区块为例,通过气藏数值模拟计算的产气量、产水量、地层压力组成的样本集作为模型的输入,Brooks-Corey模型的参数作为模型输出,对比SCG、BR、LM神经网络学习算法,优选LM算法建立训练模型,进一步讨论了样本集的大小对预测结果的影响,并提出了相应的优化策略。研究结果表明:(1)由于不同的隐含层设置对神经网络的训练效果不同,当训练算法为LM、网络隐含层数为2层、节点数分别为41、32时对相渗曲线预测效果最好;(2)样本数的大小对网络训练速度和模型预测效果有重要影响,适当减少样本数可以改善模型预测效果,但同时也会增加网络训练误差;减少输入变量时间段,会增加网络训练误差,降低预测模型最终预测效果。实际应用表明,预测相渗曲线与岩心相渗曲线之间差异较小,并且产水量与压力拟合精度较高,因此该方法可以快速、准确地计算气水相对渗透率曲线,为气田开发生产提供有力的支持和指导。

基于偏最小二乘回归方法的毛管压力曲线预测超致密砂岩储层渗透率

由于川西坳陷南部大邑构造须家河组三段超致密砂岩储层渗透率影响因素复杂,经分析、计算发现基于毛管压力曲线的多种经典渗透率预测模型预测精度不理想且存在一定的局限性。为提高超致密砂岩储层渗透率预测精度,在详细分析6种经典渗透率预测模型存在预测误差原因的基础上,优选特征参数,综合考虑孔喉半径、孔喉分布等多项渗透率影响因子,采用留一交叉验证法确定的模型最佳潜变量个数,应用偏最小二乘回归方法(PLSR)建立Winland-r_(5)(PLSR)模型、Pittman(PLSR)模型、Swanson(PLSR)模型3类超致密砂岩储层渗透率预测模型,有效地解决了基于普通最小二乘回归方法(OLS)的渗透率预测模型面临众特征参数多重共线性、小样本不具备模型泛化能力的问题。结果表明,基于偏最小二乘回归方法的3类渗透率预测模型,预测超致密砂岩储层渗透率的误差明显降低,具备泛化能力强、预测精度高、适用性良好的优势。

基于微电阻率成像测井的储集层物性及孔隙结构表征——孔隙度谱、渗透率谱及等效毛管压力曲线

基于毛管理论,在构建微电阻率成像测井等效毛管模型的基础上,建立反映储集层非均质性的孔隙度谱(φ_(i))、渗透率谱(K_(i))和等效毛管压力曲线(p_(ci))的理论模型;为扩展理论模型的实际应用,引入阿尔奇公式建立定量表征φ_(i)、K_(i)、p_(ci)的通用模型。对比现有模型表明:(1)现有孔隙度谱模型与φ_(i)的通用模型相同;(2)相较于普塞尔(Purcell)渗透率模型,K_(i)模型能计算得到渗透率谱;(3)相较于现有的毛管压力曲线构建经验模型,p_(ci)模型具有理论基础且克服了现有模型仅基于孔隙度谱分量构建的应用局限。四川盆地川中古隆起TSX井二叠系茅口组实例应用表明,基于孔隙度谱、渗透率谱及等效毛管压力曲线可有效区分储集层类型并计算得到储集层物性及孔隙结构参数,进而有效评价储集层的非均质性。

温度对浅层超稠油油藏启动压力梯度及相对渗透率曲线的影响

目前大多数相对渗透率测试是在原始油藏温度下完成,代表性较差。为明确浅层超稠油油藏水驱过程中的流体流动机理,进行岩心驱替实验,对不同温度下的启动压力梯度和水驱浅层超稠油的相对渗透率曲线进行研究。结果表明启动压力梯度受温度影响较大,在浅层超稠油油藏相对渗透率曲线中,油相相对渗透率曲线和水相相对渗透率曲线差异很大,油相下降速度快,水相上升速度很慢。随温度升高,油水两相相对渗透率增大,等渗点右移,等渗点处的相对渗透率逐渐增大,束缚水饱和度增加,残余油饱和度降低。140和180℃时蒸汽驱油效率分别高于同等条件下的水驱效率10.6%和11.9%,在一定程度上说明热水驱替可改善浅层超稠油油藏的开发效果。

利用测井解释渗透率获取拟毛管压力曲线的方法及其应用

通过集成应用不同学者研究成果,得到了一种依据取心井岩心压汞分析数据并利用测井解释渗透率重构拟毛管压力曲线的方法,并将该方法应用于渤海NB油田,重构的拟毛管压力曲线与实测毛管压力曲线相关性较好。渤海CF油田储层岩性复杂,利用常规方法计算的地层含烃饱和度误差较大,于是利用重构的拟毛管压力曲线计算地层含烃饱和度,所得结果较为准确。利用拟毛管压力曲线计算地层含烃饱和度的方法原理与J函数法相同,但其充分考虑了砂体内非均质性及不同深度处距离油水界面远近的影响,并且不受地层电阻率的影响,因此计算结果更为准确。

结合NMR和毛管压力资料计算储层渗透率的方法

基于核磁共振(NMR)测井驰豫时间分布和毛管压力曲线均反应储层孔隙结构的事实,提出了将NMR测井和毛管压力资料相结合计算储层渗透率的新方法。通过对大量压汞和核磁共振测井实验岩心样品的分析,建立了Swanson参数与岩石渗透率的关系模型。为解决压汞数据受岩心样品数量限制的问题,提出了利用核磁共振横向弛豫时间几何平均值求取Swanson参数,可以连续地计算储层的渗透率。对某油田A井低孔隙度、低渗透率储层实际资料的处理表明,用新方法计算得到的渗透率与岩心分析的空气渗透率吻合较好,验证了该方法的准确性和广泛适用性。

计算相对渗透率曲线的新方法

受储层非均质性和实验误差的影响,岩心实验得到的相对渗透率曲线很难代表整个油藏的相渗特征。根据油藏适用范围较广的张金庆水驱特征曲线法,提出了计算相对渗透率的新方法:利用油藏生产数据计算得出油水两相相对渗透率的比值与含水饱和度的关系,修正实验得到的相对渗透率曲线。通过具体的油藏实例,利用修正的相对渗透率曲线计算的含水率,与油田实际生产中的含水率上升规律符合性好,表明该方法能提高岩心实验相对渗透率曲线的可靠性。

一种计算低渗透油藏相对渗透率曲线方法

研究人员曾提出用生产数据计算相对渗透率曲线,但所述方法只适用于中、高渗透油藏,因为低渗透油藏存在启动压力梯度而不适用。文中在考虑低渗透油藏的特性和渗流理论的基础上,做出了相应改进,提出了一种新方法,反映了低渗透油藏实际的生产动态,这样获得的曲线能够真正代表油藏的平均性质。该方法克服了以往研究的局限性,不仅能获得相对渗透率比值,还能获得低渗透油藏的有效启动压力梯度。在此基础上,还可以对油田的综合含水率进行有效预测。

考虑启动压力梯度的相对渗透率计算

低渗透油气层由于存在启动压力梯度,渗流规律不符合达西定律,而现今实验室处理相对渗透率曲线的JBN方法是建立在达西定律基础上的,没有考虑启动压力梯度的影响。为解决非稳态实验中对低渗透岩心的数据处理问题,在低渗透非达西渗流理论的基础上,推导了考虑启动压力梯度的油水相对渗透率计算公式,当启动压力梯度为零时,该公式与JBN计算公式相同,可以看作是JBN方法的推广。与JBN方法相比,考虑启动压力梯度后得出的油、水相对渗透率都是偏小,可以看出JBN公式对低渗透储层并不适用。考虑了启动压力梯度的影响后,得出的相对渗透率曲线更符合低渗透岩心的真实驱替过程,所以更有利于油气藏工程中的计算。

砂砾岩油藏油水相对渗透率曲线异常形态成因探讨

据水相相渗曲线形态将河南油田相渗曲线分为正常型、直线型、异Ⅰ型及异Ⅲ型４类。重点对异形相渗曲线成因进行了探讨，认为微观孔隙结构的非均质性、１～７μｍ微粒堵喉为主要成因，注入水质为重要影响因素，渗透率及油水粘度比的影响较小。

特低渗透油田相对渗透率曲线测试新方法

以华北油田特低渗透岩样为例,利用低磁场核磁共振仪,并依据低渗透物理模拟实验,建立了特低渗透油田相对渗透率曲线测试新方法。并对不同渗透率条件下T2几何均值与驱油效率的关系研究表明,与常规相对渗透率曲线测试方法相比,特低渗透油田相对渗透率曲线新测试方法能比较准确地测试了束缚水饱和度和残余油饱和度。渗透率与T2几何均值、渗吸效率、驱替效率和总的驱油效率的相关关系较差,T2几何均值与可动流体百分数、渗吸效率、驱替效率和总的驱油效率有很好的相关性。