基于多因素分析提高采收率驱替方式优选方法的研究

王婷婷，吴贵彬，陈建玲，孙勤江，王正波，冯笑含，赵万春

（1.东北石油大学电气信息工程学院，黑龙江大庆163318；
2.黑龙江省网络与智能控制重点实验室，黑龙江大庆163318；
3.中海石油（中国）有限公司天津分公司，天津300459；
4.中国石油勘探开发研究院提高采收率国家重点实验室，北京1000835；
5.东北石油大学石油工程学院，黑龙江大庆163318；
6.东北石油大学非常规油气研究所，黑龙江大庆163318；
7.东北石油大学陆相页岩油气成藏及高效开发教育部重点实验室，黑龙江大庆163318）

三次采油技术是提高采收率、稳定老油田原油产量的一项重要技术[1]，主要包括采用注入蒸汽、二氧化碳和化学驱等开采技术[2-4]。由于不同驱替方式受多种因素影响和限制，在某些区块究竟选择哪一种驱替方式能够最大程度提高采收率还未形成统一的优选方法，这严重制约着油气的高效开发[5-10]。为了不同研究区块能够优选出最佳的驱替方式，提出了一种基于多因素分析提高采收率驱替方式优选方法。

模糊综合评判法是计算多因素影响下参数优选的有效方法之一。苗德山等[11]对边坡技术状况评价指标进行等级划分过程中引入模糊综合判别法，解决边坡稳定状态与判别指标之间的界限问题；
雷柏茂等[12]采用模糊综合判别法对中子管故障中不方便量化的系统合成模糊关系，将一些模糊因素定量化，从而对多个因素进行了故障风险综合评价；
张云鹏等[13]在对遵化凤良铁矿地质环境影响评价研究中，提出用模糊综合评判法确定地质灾害、地形地貌景观、土地资源问题等各项的隶属度，进而建立矿山地质环境影响的模糊综合评判模型；
马婧[14]运用模糊综合评判法，将模糊综合评判法与层次分析法相结合，建立水驱开发效果评价体系。模糊综合评判法应用在各行各业的多因素评价方法中，但在石油提高采收率方面鲜有报导。结合油田生产实际，调研得到影响三次采油的23 项关键参数，并通过精细量化筛选方法厘定了23 项参数的取值范围，基于模糊综合判别方法对选取的23项油藏参数在不同驱替方式下进行选取并综合打分，给出该油藏条件下的各影响参数的综合分析，依据分值结果选取满足该区块较为合适的驱替方式。对选取的较为合适的几种驱替方式，进一步通过邓氏关联法预测目标区块在已选适合驱替方式下的最终采收率，根据预测采收率的结果来选取最佳的驱替方式。使用改进的邓氏关联法，解决了原始邓氏关联法中不同油藏参数对驱替方式影响权重不同的问题。原始的邓氏关联法是对所有的油藏关键参数累积取平均值，但在实际情况中，不同的油藏参数对不同的驱替方式的权重也不同[15-16]。为贴近油田实际情况，在原始邓氏关联法的基础上稍加改进，其改进后的邓氏关联法是按照不同三次采油驱替方式中所占重要程度的比重来进行分析目标区块与实例区块的具体参数关联度。根据关联度优选出与目标区块最匹配的实例区块，并通过动用地质储量之比，预测目标区块最终采收率，最后通过预测目标区块在不同驱替方式下的采收率，来优选出新区块最佳的驱替方式。

1.1 精细量化筛选模型建立

三次采油技术精细量化筛选方法主要是根据23项具体油藏条件，对每一种提高采收率技术可行性进行综合性打分，快速对油田三次采油方式进行初步筛选及评估。综合打分流程如下：

设集合U={xi|xi∈ }23项具体油藏参数，集合V={yi|yi∈ 9种三次采油驱油方式}；
其中集合U和V的直积UV={(xi,yi)|xi∈23项油藏参数，yi∈9种三次采油驱油方式}中的模糊子集R被称为U到V的二元模糊关系，用矩阵表示为：

式中：Si={[a1∧μ(x1,yi) ]∨[a2∧μ(x2,yi) ]∨[a3∧μ(x3,yi)]∨… ∨[an∧μ(xn,yi) ]}；
S为筛选综合打分结果（Si代表使用第i种驱油方式的打分结果）；
a1,a2,…,am为单参数根据筛选标准打分结果；
μ(x1,yi)代表第i个油藏筛选参数在第j个三次采油驱油方式中的占比，ai,μ(x1,yi) ∈(0,1)。

1.2 精细定量筛选标准的制定

在三次采油过程中，针对不同驱油方式进行精细量化评价时，选用不同三次采油方式所需考虑影响因素存在差异[17-21]。经广泛调研和专家论证，评选筛选参数共计23项，如表1所示。

表1 筛选参数汇总Table 1 Screening parameters

1.3 精细定量筛选法

根据不同的三次采油驱油方式确定对应精细量化筛选标准，划分不同油藏影响中参数所占的比重。并进行赋值。根据此比例采用模糊判别方法计算目标区块在不同三次采油方式下的综合打分。最后系统筛选出综合打分结果大于0.5 的驱替方式作为目标区块三次采油驱替方式的备选方案。

先将三次采油不同区块影响参数给予打分，结果共5 个档位，分别为0、0.25、0.50、0.75、1.00，并记作Xi，即Xi={x1i，x2i，x3i，…，xni}。

将目标区块的参数按照实例区块的标准予以打分，并记作X0，即X0={x10，x20，x30，…，xn0}。

在对目标区块X0和若干实例区块Xi中使用邓氏关联法可先计算目标区块和每个实例区块的第k个关键油藏具体参数的关联系数：

其中，Δi(k)代表目标区块与第i个实例区块的第k个关键油藏具体参数的绝对差，Δi(k)=|xki-x0i|(k={1，2…n}，i={1,2…m})；
a为两者的最小差，即a=为两者的最大差，{Δi(k)}；
ξ为分辨系数，用来提高关联系数之间差异的显著性，通常情况下取ξ=0.5。

改进的邓氏关联度算法为：

式中：Wi为第i个关键油藏参数的权重值，0≤Wi＜1，根据三次采油驱油方式的情况给出。

以中国的实际油田研究区块作为实例，利用模糊判别方法对不同驱替方式下目标区块23项油藏参数进行综合打分（图1）。

图1 不同方法筛选综合打分结果Fig.1 Comprehensive scoring results of different screening methods

计算结果表明：目标区块在重力驱、碱聚二元驱、聚表二元驱、混相气驱、非混相气驱和蒸汽驱中，按照油田专家的评审结果，综合打分结果低于0.5，不适合作为驱油方式。因此，上述6 项驱替方法，不适合作为该区块的驱油方式；
聚合物驱、三元复合驱、火烧油层综合打分结果高于0.5，该区块适合聚合物驱、三元复合驱、火烧油层驱替方式，但具体选用哪一种驱替方式仍需进行潜力评价定量分析。将使用聚合物驱、三元复合驱和火烧油层驱替方式的油田分别标注为实例区块A、B、C，其区块和目标区块的具体参数如表2 所示。对目标区块的油藏具体参数在不同实例区块的驱替方式下予以打分结果为0、0.25、0.50、0.75、1.00，共5 个档位（图2—图4）。通过改进的邓氏关联法求解得出：目标区块与实例区块A、B、C之间的关联度分别为0.275、0.912和0.484，目标区块与实例区块B 之间具有更高的关联度。因此，可以选择实例区块B 作为参考目标，采用火烧油层的驱油方式作为开发手段。

表2 实例分析数据Table 2 Case analysis data

图2 目标区块与实例区块A在聚合物驱替方式下主要油藏参数打分结果对比Fig.2 Scoring results comparison of main reservoir parameters of target block and example Block-A under polymer flooding mode

图3 目标区块与实例区块B在火烧油藏驱替方式下主要油藏参数打分结果对比Fig.3 Scoring results comparison of main reservoir parameters of target block and example Block-B under fire flooding mode

图4 目标区块与实例区块C在三元复合驱替方式下主要油藏参数打分结果对比Fig.4 Scoring results of main reservoir parameters of target block and example Block-C under compound flooding mode

1）以23项储层及流体特征参数作为评价指标，建立精细三次采油技术筛选标准；
利用模糊判别方法，将原有定性筛选改进为定量打分方式，可直观、快速、准确预测出研究区块适宜的三次采油驱油方式。

2）通过改进原始邓氏关联度计算方法，类比得到代表区块与数据库中各油田实例区块之间关联度，根据类比打分指定与代表区块最匹配的实例区块，预测代表区块的最终采收率为34.26 %，与火烧油层驱替方式接近。

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