油氣藏流體高壓物性參數及相態特征預測方法分析

楊發榮 (中海油能源發展股份有限公司工程技術分公司渤海實驗中心, 天津 300452)

油氣藏流體高壓物性參數及相態特征預測方法分析

楊發榮 (中海油能源發展股份有限公司工程技術分公司渤海實驗中心, 天津 300452)

本文主要采用舉例分析法，淺析油氣藏流體高壓物性參數及相態特征的預測方法，以期為油氣藏評價、動態分析、儲量計算提供精度更高的流體高壓物性參數。

油氣藏流體；高壓物性參數；相態特征；預測方法

油氣藏流體高壓物性參數主要包括原油粘度、體積系數、飽和壓力等數據，其是儲油層性質評價、油田儲量計算的重要參數。為了簡化油井取樣和配樣分析的操作流程、降低運行成本，需從動態角度預測油藏的物性特征，以便為制定油田生產方案和調整生產動態提供指導意見。鑒于此，本文分別從以下方面分析油氣藏流體高壓物性參數及相態特征的預測方法。

1 油氣藏流體高壓物性參數預測

對于油氣藏流體高壓物性參數，建立基于BP神經網絡的預測模型來預測原有高壓物性參數，進而提高對非線性等高壓物性參數的解決能力。BP神經網絡是一種多層前向網絡的神經元模型。在對油氣藏流體高壓物性參數進行預測時，通常需要根據現場數據信息，建立具有非線性、只適應的油氣藏流體高壓物性參數預測模型。在本文，筆者以勝利油田濱南區為例，淺析油氣藏流體高壓物性參數的預測，具體分析飽和壓力、壓縮系數的預測。

1.1 飽和壓力的預測

本小節主要對PVT模型精度進行評價。Pb的神經網絡預測模型的輸入層為γo、γg、Rs、T，同時包含1個擁有9個隱含節點的隱含層，其中Pb的網絡模型為輸出層。關于實驗測量的Pb值與Pb預測值，若實驗數據與預測結果相同或相近，則所有數據全部分布在45°線上，且當數據點與45°線靠攏，表明預測結果更接近實驗結果。通過論證可知，利用ANN模型測得的濱南區飽和壓力具有最低的平均絕對誤差、最小的標準偏差和最大的相關系數，其中其平均相對誤差為6.2436283%，R2為0.8514。

1.2 壓縮系數的預測

Co的BP神經網絡預測模型的輸入層為γo、γg、Rs、T、P，同時包含1個擁有11個隱含節點數的隱含層，其中Co的網絡模型為輸出層。關于利用ANN模型測得的Co預測值與實驗測得的Co值，同樣，若預測值在45°線上或附近集中，表明預測結果接近實測結果。通過論證分析發現，ANN模型測得的數據點均向45°線靠攏，其中ANN模型的相對誤差為7.154%，相對系數為0.86122。

2 帶油環凝析氣藏地層流體的相態特征分析

筆者利用熱力學相平衡的方法分析帶油環凝析氣藏地層流體的相態特征，其中帶油環凝析氣藏通常分為飽和非平衡型、飽和平衡型和特殊未飽和型三種。為了獲得理想的分析結果，筆者主要選用改進后的PR狀態方程來預測帶油環凝析氣藏地層流體的相態特征，具體分析地層流體的相態特征。

本案以勝利油田濮67區塊為例。利用PR狀態方程相圖仿真模擬方法和流體相平衡熱力學原理，并根據地層流體C7+重餾分熱力學參數與實測露點壓力的匹配情況，對濮67區塊的帶油環凝析氣藏取樣井地層流體相圖進行模擬。模擬結果表明，濮8-4井與濮10井處在構造帶的頂部，且氣頂氣全部為相態特征相同且未飽和的凝析氣，其中露點壓力與地層壓力相近，反凝析液飽和度的極大值為2%～3%及其具有較強的彈性膨脹能力；濮8-12/8-14凝析氣井全部為飽和的凝析氣，其地層壓力與露點壓力相等，且均較高，同時反凝析液飽和度的極大值較小及彈性膨脹能力相當強；此外，濮8-12/8-14地層平衡油井全部為飽和的油環油，其地層壓力與露點壓力相等，但地層油的彈性膨脹能力較弱。

通過與生產井的地層凝析氣體系相態系數進行比對可知，相圖的地層溫度處在臨界凝析溫度與臨界溫度之間，且與臨界凝析溫度更為接近，表明勝利油田濮67區塊帶油環凝析氣藏的地層凝析氣體系為中間烴型含量較低的凝析氣體系；濮8-12井等的地層平衡油環油體系相態參數表明，相圖的地層溫度比臨界溫度低，飽和壓力與地層壓力相等，但比臨界凝析壓力低，具體為輕質弱揮黑油體系。

3 結語

研究表明，油氣藏流體高壓物性參數利用BP神經網絡進行預測的方法是可取的，其不僅可以彌補回歸經驗關系式法的不足，同時表現出智能化程度高和預測精度高的優點。此外，本案采用現代流體熱力學相平衡的方法來分析帶油環凝析氣藏的相態特征，具體以地層流體的相態特征為例展開討論，結果表明上述分析方法所得的結果基本與實測值吻合，即能準確判定油氣層的類型。總之，油氣藏流體高壓物性參數及相態特征的預測工作是確保油田生產工作順利開展的重要條件，應當加以重視。

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