考慮井下流入控制閥可靠性的智能完井數值模擬方法

尚凡杰

（中國海洋石油國際有限公司）

尚凡杰.考慮井下流入控制閥可靠性的智能完井數值模擬方法.鉆采工藝，2019，42（5）：52-55

智能完井技術是一種通過實時監測井下信息，經分析決策遙控油氣井最優化生產的完井技術，其一方面能夠準確監測各產層的流量、壓力、溫度、含水率等參數，另一方面能實現井下流入控制閥（以下簡稱ICV）的遠程調控，無需鋼絲作業即可實現油井動態的調整。特別地，由于深水油田調整余地小，開發風險高，智能完井技術的應用前景更為廣闊［1-2］。

然而，目前成熟的商業數值模擬軟件中并無專門的智能完井模塊［3］，采用等效模擬的方法難以實現多種智能完井策略特別是積極控制策略的模擬，無法充分體現智能完井的優勢［4-8］；另一方面，從現場實施情況來看，智能完井設備存在可靠性不足的問題，使得人們對其實際應用效果存在疑慮［9］。在這種背景下，如何考慮ICV可靠性，實現智能完井技術實施效果的綜合評價是亟待解決的問題。

一、智能完井數值模擬方法

在實際操作中，智能完井有兩種控制策略［3］，第一種是“被動控制”，即當某一產層的含水率或者氣油比達到一定值時對相應ICV進行操作（打開／關閉或者放大／減小閥門開度），從而實現全井含水率或者氣油比的降低；第二種稱為“積極控制”，在油井含水率或者氣油比上升之前即開始注入井段和生產井段ICV的調節，形成油田全生產壽命的最佳ICV配置。

本文借助斯倫貝謝公司的Petrel-RE軟件和INTERSECT數值模擬器，綜合應用完井設計、高級油藏管理、不確定性與優化、目標函數及多段井等功能，實現了被動控制策略和積極控制策略下的智能完井數值模擬。

1.機理模型

機理模型設計1注1采，采用注水開發，保持注采平衡；模型在縱向上可以分為3個小層，小層間存在不滲透隔層，注入井和生產井均進行智能完井，每小層為1個完井段，部署1個ICV；模型第2小層有兩個較為明顯的高滲層。機理模型概況見圖1。

借助Petrel-RE軟件的完井設計模塊，對注入井和生產井進行多段智能完井設計，為考慮ICV的部署造成的壓力損失，本文采用多段井模型進行井筒流動計算，多段井模型較常規井筒模型能夠更加準確地描述由于摩阻、加速度造成的井筒壓降［10］。完井設計示意圖見圖2。

2.數值模擬方法實現及結果分析

借助Petrel-RE軟件的相關功能，分別設計智能完井被動控制策略和積極控制策略下的數值模擬實現方案，結合機理模型，介紹其具體實現方法。

圖1 機理模型概況

圖2 完井設計示意圖

方案A：基礎方案。生產井含水達到90%后關井。

方案B：二級被動控制方案。將生產井所有ICV置于同一動態列表，將觸發條件定義為單井含水率達到90%，將該條件被觸發后的動作設置為將最差產層關閉。

方案C：多級被動控制方案。在該策略下設置兩級觸發條件和執行動作：①當某一產層含水率達到30%時，將該產層對應的ICV開度調小10%，每半年執行一次判斷；②當生產井單井含水率達到90%之后，將含水最高產層關閉。

方案D：積極控制方案。借助Petrel-RE中的不確定性與優化模塊，以累產油量為目標，以不同時刻注入井和生產井每個ICV的開度為變量，采用進化算法多次實現，最終得到最佳的ICV配置方案。

不同智能完井控制策略的增油效果如表1所示。與方案A相比，智能完井方案B、C、D的累產油量均有不同程度的提高，其中方案B在單井含水率達到閾值后，將含水最高產層關閉，延長了油井壽命，提高了低含水產層的動用和采出程度，生產10年后采出程度提高8.4%；方案C通過對每個ICV開度的多級控制，實現更加精細的生產動態調整，在單一產層含水達到30%時即對其進行干預，通過調小ICV開度，增大該層滲流阻力，使得注入水更多地流向水淹程度較低產層；方案D執行的控制策略更加積極主動，不再將單一井點處的動態監測數據作為ICV調節的依據，而是以油藏全生產周期滲流場的改善為目標，ICV的調節時間更早。模擬結果表明，該方案早期含水上升速度最慢，油井全生產壽命的累積產水量最低（累增油量略低于方案C，這與優化算法的實現次數有關）。

表1 不同智能完井控制策略下增油效果

3.參數敏感性分析

采用上述智能完井數值模擬方法（僅被動控制策略），考慮儲層縱向連通情況和層間滲透率差異兩個地質因素，進行參數敏感性分析，對不同ICV個數的智能完井增油效果進行對比，見圖3。

由圖3看出，儲層縱向連通狀況越差，層間非均質性越強，智能完井增油效果越好，這是因為當模型縱向連通狀況較差，尤其是存在隔夾層時，層間竄流減少，更容易實現單層注采動態的調控；而層間非均質性越強，注入水沿高滲層的突進就越突出，更加有利于發揮智能完井技術的優勢。此外，ICV個數越多，油井調整的靈活性越強，但在實際油田決策中，ICV的安裝和維護成本也是需要考慮的因素。

圖3 參數敏感性分析

二、失效率模型

現場實踐表明，ICV在安裝和運行過程中可能因腐蝕或堵塞等問題發生故障，無法實現其調節功能，例如，Statoil稱其在Snorre油田B平臺安裝的36個ICV中有39%失效［3］。盡管近年來ICV的故障率有所下降，但其可靠性仍然是一個不容忽視的問題。因此，對智能完井技術的適應性進行評價，失效率是一個重要的考量因素。

本文采用工業界常用的浴盆曲線對ICV的失效率進行描述，浴盆曲線可以用Weibull分布［11］來進行描述，其表達式如下：

式中：pdf和cumpdf—分別為Weibull分布的概率密度分布函數和累積概率密度分布函數；α—尺度參數；β—形狀參數；t—時間。

圖4 ICV失效率曲線

本文采用2組分別表征早期失效期（β＜1）和耗損失效期（β＞1）的Weibull分布的組合來描述ICV的失效率，基于Al-Khelaiwi等在2008年公布的ICV安裝5年后（4%）和10年后（12%）的故障率數據［3］，對兩組Weibull分布的參數進行擬合，最終得到描述ICV失效率的浴盆曲線見圖4。

考慮ICV失效類型，對于每一個ICV，在每一年初生成一個在［0，1］內均勻分布的隨機數Probrandom，將其與上述失效率曲線中相應時刻ICV失效的概率ProbW進行對比。

（1）0≤Probrandom＜1／3 ProbW，失效類型為Ⅰ型，ICV在當前開度下遇卡，失去調節功能。

（2）1／3 ProbW≤Probrandom＜2／3 ProbW，失效類型為Ⅱ型，ICV只能保持100%開啟。

（3）2／3 ProbW≤Probrandom＜ProbW，失效類型為Ⅲ型，ICV關閉。

（4）Probrandom＞ProbW，ICV功能正常。

三、應用實例

目標油田巴西L深水油田為巨型湖相碳酸鹽巖油田，儲層非均質性強，局部發育高滲條帶，如何在巨厚儲層、強非均質性條件下提高水驅波及體積、提高開發效果成為L油田開發面臨的關鍵課題。鑒于積極控制策略計算量巨大且其優越性已展示，此處僅評價被動控制策略下的智能完井增油效果。

表2 L油田智能完井增油效果

建立L油田數值模擬模型，采用注水開發，每口生產井部署2～3個ICV（暫僅考慮ICV在生產井的安裝效果），全油田共安裝19個，模擬生產22年。

采用第二節介紹的失效率曲線對L油田ICV的失效情況進行計算，可知在22年生產期內，共有3個ICV發生Ⅰ型失效，2個ICV發生Ⅱ型失效，2個ICV發生Ⅲ型失效，總失效率36.8%。

將失效ICV在相應時刻下進行失效模式的設置，最終得到不同智能完井控制方案的模擬結果見表2及圖5，可以看出，在不考慮ICV失效的情況下，智能完井技術在L油田具有較好的增油潛力，在二級和多級被動控制策略下，智能完井方案較基礎方案分別提高采出程度3.5%和3.2%；但若考慮ICV的失效，智能完井方案的優勢被大為削弱，可見ICV的失效確實是一個不容忽視的問題。

圖5 L油田智能完井增油效果（考慮ICV失效）

四、結論

（1）智能完井技術的應用能夠有效改善液流方向，提高水驅波及體積，特別在積極控制策略下，能夠實現早期產油量的增加和產出水量的減少，對油田開發效果具有積極作用，體現油藏精細動態監測和生產管理的內涵。

（2）智能完井技術對于層間物性差異較大（特別是高滲層發育）、儲層縱向連通性較差的油藏具有較好的適應性。

（3）ICV的失效是油田現場實施中一個不容忽視的問題，要對智能完井技術在某油田的適應性進行評價，需從智能完井增油效果、ICV失效率、安裝成本等多方面進行綜合考慮和決策。