快速预测储层敏感性方法研究与应用.pdf

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1、施工应用快速预测储层敏感性方法研究与应用王希芹（中国石油辽河油田分公司金海采油厂，辽宁盘锦124010）摘要：油田开发到中后期，储层保护非常重要，要制定系统利用公式(1)计算了储层敏感性与搜集到的各因素之间的的储层保护方案，首先要弄清楚储层损害机理，而敏感性研究单相关系数，见表1。表中数值大小表示对敏感性影响的强弱是分析损害机理的前提。敏感性研究是建立在岩心敏感性试程度，筛选出相关系数大于0.5的因素，为下一步线性回归提供验的基础之上，因而需要大量岩心，但是岩心的钻取越来越困数据基础。难，而且评价试验时间较长，不能满足某些特殊要求。因此，研表1敏感性主要影响因素的

2、单相关系数究了快速预测储层敏感性方法，该方法利用敏感性矿物和常规敏感类型水敏速敏盐敏酸敏碱敏岩心分析数据，提取其中与储层敏感性有关的信息，然后利用MTS0.73380.76530.66010.52130.7042该方法建立预测模型，计算储层敏感性，现场应用表明预测准YLS0.55790.41360.39280.65320.3181GLS0.09450.51060.39890.07280.2354确率能达到85%，可以满足储层敏感性预测的需要。LNS0.38130.40310.56150.77810.6605关键词：储层保护；敏感性分析；岩心分析YMJC0.6846

3、0.80610.61840.64890.8089敏感性实验是了解储层敏感性最直接、最准确的方法，但NTZL0.70010.48780.50820.71630.7408是该方法所需岩心量大，而且实验时间比较长。基于以上缺TSY0.50120.25830.40470.07610.6029陷，近年来出现了一些快速预测储层敏感性的新方法：神经网KG0.61130.70450.75990.57840.5682络方法、模糊数学方法、多元判别分析法、灰色评价方法等，但DK0.32510.15230.13270.53540.2158[1]LpH0.20130.13240.0154

4、0.32120.7861是目前的这些预测方法均存在不足。本文在前人研究的基础NZ0.58730.62240.22580.44310.3985之上，提出了新的储层敏感性预测方法，即单相关--多元回归LDZ0.34650.52460.49120.63480.5837综合分析预测法，与其它方法相比其预测准确率高、计算速3.2线性回归预测敏感性度快。以小洼地区水敏性预测为例进行分析。由上表找出小洼1单相关分析地区水敏性高度相关的7种因素：蒙脱石含量、伊利石含量、伊什么是相关？是指几个变量存在关联关系，其中一个或几蒙混层含量、黏土总量、碳酸盐含量、气测渗透率、泥质含量。个变

5、化时，另外的变量会以一定规律变化，尽管其精确值可能为数据搜集提供依据。不能确定，但是依然可以确定它们之间存在不严格、不确定的3.2.1搜集数据[2]数量关系。英国统计学家皮尔生最早提出两个变量线性相关查阅资料、文献，搜集小洼地区水敏性高度相关因素数据，系数的计算公式，见式(1)，即积距相关系数计算公式。线性相利用线性回归建立小洼地区水敏性预测模型。其中Kg是指空关系数r绝对值大小表示X和Y两变量间相关关系的强弱，其气测岩样渗透率，其它因素含量是指绝对百分含量。[3]数值取值范围从-1到1。3.2.2建立敏感性预模型n∑(xi-xˉ)(yi-yˉ)按照回归思想，我们

6、要建立的计算公式如下：i=1r=（1）nn水敏指数=f(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7)（2）22∑(xi-xˉ)∙∑(yi-yˉ)i=1i=1式中，x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7是指小洼地区水敏性高度相关的2多元回归分析7种因素，观测值为水敏指数。搜集到的影响因素数据建立自变量矩阵X，敏感性数据建立观测值矩阵Y。回归分析是指在利用相关分析得出的数据基础上，确定变量之间的关系，建立经验公式，已达到预测或控制的目的。4结语3现场应用分析小洼地区储层敏感性的影响因素，并利用单相关--多3.1影响因素的确定元回归分析建立了小洼地区储层敏感性计算公式，

7、计算准确率3.1.1影响因素平均约为85%，该方法计算结果可靠性高，能定量反映储层潜与储层敏感性有关系的因素很多，而且相互之间关系复在敏感性程度，为制定储层保护措施提供科学的依据。杂。根据辽河油田的特点，收集了可能与储层敏感性有关的各参考文献：种数据，包括：储层物性数据、岩石结构特征、孔隙结构特征、岩[1]周锋德，姚光庆，王国昌.Elman神经网络在低渗储层敏石矿物类型、成分及地层流体数据。感性预测中的应用[J].地质科技情报，2007，26(6)：91-94.3.1.2求单相关系数482017年06月