柔性转向剂在多孔介质中的运移规律研究

由于油层非均质性和长期水驱,油水井之间形成了大孔道。大量注入水沿着大孔道无效循环,降低了水驱波及系数。矿场试验证明基于弹性变形通过孔喉的柔性转向剂SR-3,对大孔道实现了有效封堵,但其在地层运移规律及深部液流转向机理还需进一步深化。采用孔喉模型对SR-3在大孔道中的运移规律及其封堵大孔道产生的液流转向能力进行了实验研究。分析了喉粒径比、平均喉道长度、驱替液的注入速度对门槛压力的影响及SR-3颗粒的剪切破坏。结果表明SR-3可以变形通过窄小孔喉,在大孔道中产生沿程脉动阻力,实现深部液流转向,提高水驱波及系数。对一定孔隙,有最优喉粒径比,使SR-3在地层中平稳运移,实现深部液流转向。SR-3运移到地层深部是其提高波及系数和采收率的主要因素;SR-3的弹性变形有利于其运移到地层深部。

弱凝胶对油水相对渗透率的影响

在凝胶处理后 ,油 /水相相对渗透率均大幅度下降 ,可动饱和度范围明显缩小 ,弱凝胶的易屈服性导致渗透率随流速增加而上升。凝胶处理使油 /水相渗透率产生不均衡减少是由于油在通过凝胶时部分残余油占据的孔隙形成了新的流动通道 ;但水驱时 ,由于油 /水界面张力较高 ,残余油形成的大部分通道关闭。所以 ,在同样的驱动力下油 /水通过凝胶处理后的含油地层时 。

基于无监督深度学习的多波AVO反演及储层流体识别

流体因子是储层流体识别中的重要参数,传统的流体因子不能较为准确地识别储层流体,等效流体体积模量对储层流体的变化更加敏感。多波AVO反演是从地震道集中提取等效流体体积模量的重要手段之一。常规的多波AVO反演基于最小二乘或贝叶斯理论,反演精度强烈依赖于初始模型,但大多数实际工区很难建立高精度、高分辨率的初始模型。为了进一步提高储层流体识别的精度,并降低反演对初始模型的依赖程度,在AVO反演理论的指导下,构建基于无监督深度学习的纵波和转换波道集直接反演等效流体体积模量的方法,将该方法应用于X工区实际数据的反演并进行储层流体识别。X工区内井旁道地震道集的试算结果表明,该方法具有较高的精度,反演结果与测井数据的相对误差约为2.949%,绝对误差小于0.1GPa;X工区内反演得到的等效流体体积模量的剖面和时间切片与已知测井解释结果匹配度良好,说明该方法能够较为精确地识别储层流体,具有良好的实用价值。