基于大數據分析的深層頁巖氣水平井井距優化新技術
——以四川盆地南部瀘州區塊陽101井區為例

胡浩然 吳建發 楊學鋒 常 程 張德良 張 鑒 趙圣賢 樊懷才

中國石油西南油氣田公司頁巖氣研究院

0 引言

頁巖氣藏由于其低孔隙度、低滲透率、低豐度的特點，需采用水平井模式和體積壓裂技術才能獲得工業氣流。綜合考慮壓裂體積改造、人造裂縫形態等影響因素，開發區內部署的井數決定了區塊儲量動用程度和經濟效益[1-2]。北美油公司開發實踐表明，“滾動開發、逐步加密井網”的頁巖氣開發理念，使得新井、老井井間距逐漸縮小，井間干擾不斷加劇，開發效益受到挑戰[3-4]。因此，我國四川盆地川南頁巖氣采用一次性井網部署，以保證單井產能和平臺采收率最大化[5]。然而，在深層頁巖氣復雜地質特征和高強度壓裂改造條件下，如何確定一次井網部署的合理井距成了亟待解決的問題。

目前頁巖氣井井距優化設計主要基于現場試驗和數值模擬兩種技術方法開展。現場試驗方面，Portis等[6]結合Eagle Ford頁巖區塊開展的微地震監測、示蹤劑監測、壓力監測等現場試驗實例，對比分析了井間干擾程度隨時間的變化關系，以此指導新部署井的井距優化；Cakici等[7]基于Marcellus頁巖區塊分布式光纖監測結果研究了壓裂縫網有效參數與最優井距的內在聯系；Lorwongngam等[8]采用數據分析方法對大量現場試驗數據進行了總結分析，進一步研究了水平井合理的井距范圍。現場試驗方法通常需要大量實施井數據樣本點，涉及的投資及時間成本過高。川南深層頁巖氣現還處于上產的初期階段，壓裂井、投產井樣本點不足，無法通過現場試驗的方法對區域內氣井井距進行優化設計。在基于數值模擬技術的井距優化研究方面，通常針對全區地質模型，采用確定性正演的方式開展“地質建模—地應力建模—壓裂模擬—產能模擬”全流程一體化模擬[9-10]，數據歷史擬合過程需要不斷調整地質或工程參數，耗時較長，同時由于壓后裂縫尺寸參數的不確定性影響，使得井距優化結果多解性較強，代表性不足。雍銳等[11]在地質工程一體化數值模擬的基礎上形成了一套結合經濟評價的頁巖氣水平井井距優化方法，明確了川南寧209井區中深層頁巖氣合理井距范圍。但川南深層頁巖氣由于埋深大，天然裂縫發育，儲層非均質性強等特征，不同區域均有不同程度的井間竄通、井筒套變等干擾現象發生[12-13]。

因此，深層頁巖氣需根據不同地質工程特征制定差異化的井距優化方案，實現單井產能、平臺采收率及經濟效益的最大化。本文針對深層頁巖氣井距優化技術面臨的困難及挑戰，建立了一套結合數值模擬和大數據分析的井距優化技術，即首先建立考慮不同天然裂縫發育特征的三維地質模型；然后基于數值模擬方法，確定了地質工程、壓裂工藝條件下具有概率統計意義的壓裂裂縫參數范圍，并開展不同裂縫參數組合、不同井距條件下隨機產能預測；采用大數據分析技術，兼顧單井產能、平臺采收率及經濟效益，確定最具代表性的合理井距范圍。研究成果已應用在陽101井區頁巖氣井位部署中，已生產氣井實施效果良好，提出的新方法具有廣泛的應用價值，為深層頁巖規模效益開發提供有益借鑒。

1 深層頁巖氣井距優化面臨的挑戰

瀘州區塊現場實踐表明，井間壓竄現象逐漸成為深層頁巖氣規模上產需要解決的首要問題，其影響井次占總井次40%以上。井間壓竄是在氣井實施、生產過程中通過施工監測、示蹤劑測試、井下分布式光纖等動態監測手段觀察到的壓裂介質竄通現象，主要受天然裂縫發育特征、氣井壓裂規模、水平井井間距影響。因此，厘清三者之間的關系成為避免井間壓竄或者降低壓竄程度的關鍵。通過三維地震資料處理解釋，結合地震曲率體、似然體屬性對天然裂縫形態特征進行刻畫預測，結果顯示瀘州區塊主要發育多方向網狀縫，和走向與斷層方向近平行的單一方向縫兩種天然裂縫，其中網狀縫主要表現為似然體響應，由沉積、成巖作用生成；單一方向裂縫主要表現為曲率體響應，由構造作用生成。

網狀縫發育區域，壓裂施工后更易形成復雜縫網，裂縫導流能力高，井間干擾現象普遍在相對小井距條件下發生。單一方向縫發育區域，壓裂施工后更易形成主裂縫，改造程度相對較低，且壓裂介質更易沿主裂縫方向進行遠距離流動，加劇井間壓竄現象發生[14]。因此，針對不同區域天然裂縫特征，通過優化井距的方式，盡可能避免干擾現象發生，以實現單井產能的最大化、井間儲量的充分動用[15-16]是深層頁巖氣的現實需求。

2 井距優化新技術

2.1 主要技術思路

本文提出了從三維地質模型刻畫、壓裂縫網參數反演、隨機產能模擬到預測結果數據分析、經濟效益評價的頁巖氣水平井井距優化新技術（圖1），包括：①針對網狀縫、單一方向縫形態特征，建立了天然裂縫發育區三維地質模型；②在給定的裂縫參數初始范圍中隨機抽樣、組合開展氣井壓裂施工監測數據、生產動態數據歷史擬合，通過不斷循環迭代，誤差函數不斷縮小，確定在當前壓裂工藝參數條件下合理的裂縫半長、裂縫高度、裂縫導流能力等縫網特征參數；③以反演的壓裂縫網參數范圍作為不確定參數輸入，開展不同井距條件下隨機產能預測，基于蒙特卡洛概率統計方法對模擬結果進行分析，建立單井最終可采儲量（EUR）及平臺采收率概率中值（P50值）隨井距變化的關系；④結合經濟評價圖版，確定合理的井距優化范圍。

圖1 井距優化新技術思路圖

該技術的核心是通過新一代嵌入式離散裂縫建模反演技術，削弱了壓裂裂縫參數不確定性的影響，大幅提高了計算效率；通過蒙特卡洛隨機建模模擬技術明確了概率最高、可能性最大的產能預測數值模擬結果，克服了結果可靠性較低、代表性存疑的缺點；通過EUR和采收率預測，確保更好的開發效果，通過經濟評價的集合，實現更好的開發效益。

2.2 嵌入式離散裂縫建模反演技術

目前常規壓裂模擬都是基于經典的雙重介質模型和多重介質模型，流體在裂縫系統中均勻分布，不能準確反映壓裂后流體在大規模縫網中的流動狀態。且常規壓裂模擬基本上都假設裂縫完全貫穿整個頁巖儲層，裂縫高度等于儲層厚度，難以真實地模擬三維空間下的裂縫產能（裂縫高度不等于儲層厚度）[17-19]。為此，嵌入式離散裂縫建模技術（EDFM）應運而生，其在裂縫與數值模型之間搭建了一座橋梁，通過構建不相鄰網格流動模型，將裂縫網格不做簡化地直接嵌入到基質結構化網格系統中，實現不對稱、不同屬性的傾斜裂縫在油藏模型中的刻畫。該技術不僅避免了復雜的非結構網格剖分過程，也不需要在裂縫周圍進行大量的局部網格加密，總體網格數量大大降低，在裂縫數量巨大的情況下，確保了較高的計算效率和收斂性[20-21]。

不相鄰網格流動模型主要考慮了4種情形[22-23]，包括：①基質—裂縫溝通型連接；②自身裂縫溝通型；③裂縫—其他裂縫溝通型；④裂縫與井筒之間的連接。其中前三種網格流動模型的等效滲流系數（TNNC）通用表達式為：

基質—裂縫溝通型，式（1）中kNNC表示基質滲透率，mD；ANNC表示裂縫面面積，m2；dNNC表示基質到裂縫間的平均距離，m。自身裂縫溝通型，式（1）中kNNC表示裂縫滲透率，mD；dNNC表示裂縫網格中心到裂縫切面距離，m；ANNC表示裂縫切面面積，m2。裂縫—其他裂縫溝通型，式（1）中kNNC表示裂縫平均滲透率，mD；dNNC表示裂縫網格中心到裂縫相交面距離，m；ANNC為裂縫相交面面積，m2。

針對裂縫—井筒溝通型，模型定義了有效井指數（WIf）計算公式[24]：

式中Wf表示裂縫寬度，m；kf表示裂縫滲透率，mD；L表示裂縫網格長度，m；W表示裂縫網格高度，m。

嵌入式EDFM技術可用于油氣藏模擬軟件進行壓裂模擬及產能模擬[25]。結合蒙特卡洛—馬爾科夫鏈（MCMC）自動歷史擬合技術[26]，通過擬合壓裂施工監測數據、生產動態數據，不斷縮小誤差函數，最終實現三維空間內任意角度、高度、長度、寬度裂縫的反演刻畫。

式中i表示實際數據點的序列；j表示歷史擬合目標函數序列；n表示實際點的數量；m表示歷史擬合目標函數數量；xij,model表示油藏模擬結果；xij,history表示生產數據；NFj表示歸一化數值，定義為油藏模擬結果與實際生產數據的最大差值，wij表示歷史擬合數據的權重。

2.3 蒙特卡洛隨機建模模擬技術

常規頁巖氣產能預測數值模擬的起點是基于壓裂模擬施工動態曲線的歷史擬合、迭代得到一套壓裂裂縫參數組合，而該組數據的可靠性無法有效驗證，也使得后續產能模擬得到唯一預測結果存在質疑。蒙特卡洛隨機建模模擬技術突破常規數值模擬思路，直接從不確定性參數出發，通過隨機取樣建立模型并開展產能預測，最終確定模擬結果的概率分布。該技術主要分為3個步驟[27-29]：①在EDFM技術反演的裂縫半長、高度、導流能力等參數范圍中隨機取樣，將參數樣本組合代入到數值模擬器中對壓裂裂縫進行刻畫；②在已建立的三維地質模型基礎上，針對每一組壓裂裂縫樣本開展產能模擬，預測單井EUR；③對所有預測結果進行概率統計分析，建立概率分布區間，確定高概率P50值對應的模擬結果。此結果則是考慮壓裂后縫網不確定性條件下，可能性最高、代表性最強的產能預測結果。基于隨機抽樣，產能模擬的次數越多，蒙特卡洛算法統計分析的P50值所代表的產能預測結果可靠性越高。

3 井距優化新技術應用實例

以瀘州區塊陽101井區為例，該井區為川南深層頁巖氣主要建產區，發育寬緩構造，優質儲層厚度大，Ⅰ類儲層連續厚度介于14～18 m，地層壓力系數普遍大于2.0，含氣飽和度和含氣量高，保存條件好，資源潛力大。

3.1 三維地質建模

結合陽101井區儲層特征參數（表1），建立了井區三維地質模型，模型平面網格尺寸為15 m×15 m，縱向上網格尺寸介于0.9～1.9 m，模型網格總數達8 069×104。針對不同天然裂縫形態特征，對全區三維地質模型進行了剖分，建立了網狀裂縫、單一方向裂縫發育區地質模型，儲量豐度分別為4.65×108m3/km2、4.43×108m3/km2。

表1 陽101井區物性參數表

3.2 壓裂裂縫參數反演

以H1井為例，通過目標井區天然裂縫地震預測圖判斷該井位于網狀縫發育區，壓裂段長為1 751 m，平均用液強度為28.13 m3/m，平均加砂強度為2.03 t/m，平均主體排量為15.3 m3/m，平均簇間距為11.3 m。以該井動態數據為基準（日產氣量、日產水量、井底流壓），蒙特卡洛—馬爾科夫鏈（MCMC）自動歷史擬合技術在初始設置的縫網不確定參數范圍內自動取樣，結合嵌入式EDFM裂縫建模技術在數值模擬器中生成裂縫碎片，通過定產擬合日產水量及井底流壓的方式，進行自動歷史擬合。自動歷史擬合共進行11步迭代，每一步迭代使用MCMC取樣2×104個，總共取樣22×104個，從22×104個樣本中篩選出200套實際氣藏模型進行氣藏模擬，自動提取模擬結果與實際生產數據進行比對。總誤差值隨迭代次數增多而快速遞減，200套氣藏模擬中優選出56套誤差小于20%的歷史擬合解，圖2可以看出模擬結果和實際生產數據比較吻合。56套歷史擬合的解當中，歷史擬合誤差最小的解對應的模擬結果和實際數據吻合度高（圖3），也證實此裂縫參數反演技術的適應性和可靠性。

圖2 56套歷史擬合的解對應的模擬結果與實際數據對比圖

圖3 最優解對應的模擬結果與實際數據對比圖

以56套歷史擬合吻合度較好的解對應選取的裂縫參數作為最終反演結果，并對裂縫半長、裂縫高度、裂縫導流能力等主要參數結果進行概率統計分析，繪制出概率分布及累積概率曲線圖（圖4）。結果顯示，頁巖氣水平井分段壓裂過程中，每一段作業實施面臨的儲層物性參數、天然裂縫發育程度及特征、施工情況不同，導致每一段壓裂裂縫向外拓展的長度差異性較大；在高強度壓裂施工條件下，近井筒形成的人工裂縫的導流能力遠高于天然裂縫。

圖4 裂縫參數概率分布及累積概率曲線圖

由概率分析得到的P50值對應的反演結果值則為當前壓裂工藝條件下最有可能形成的裂縫特征參數，P10—P90值區間內對應結果范圍則是在當前壓裂工藝條件下代表性較強的裂縫參數范圍（表2）。

表2 裂縫參數反演結果表

3.3 井距優化設計

方案以平臺內井數的變化描述井距的變化[30]，共設計5種井數組合（6、5、4、3、2口井），對應5種不同井距條件（250 m、300 m、350 m、400 m、450 m）。基于網狀縫、單一方向縫2種三維地質模型，開展不同井距條件下的井間干擾模擬及產能預測。井間干擾模擬結果表明（圖5、6），隨井距不斷縮小，井間干擾程度逐漸增加，當井距縮小到250 m時，平臺改造區域已全部連通，地層壓力明顯下降，雖儲量動用最為充分，但井間干擾最為嚴重。當井距在350 m時，網狀縫發育區和單一方向縫發育區均存在部分儲量未動用情況，網狀縫發育區井間干擾程度相對較低。當井距大于400 m時，雖井間干擾程度明顯減緩，但很多區域地質儲量未被有效動用，影響平臺采收率。

圖5 基于網狀縫模型的20年后地層壓力分布圖

圖6 基于單一方向縫模型的20年后地層壓力分布圖

充分考慮壓裂后縫網的不確定性，以壓裂裂縫參數范圍反演結果作為參數輸入，數值模擬器通過在輸入裂縫參數范圍內隨機取樣，開展在不同井距條件下的產能預測。每個井距條件下均開展200套氣藏模擬產能預測（圖7）。模擬結果表明，當井距小于350 m時，預測結果樣本點相對收斂，井距是單井產能的主要影響因素，隨井距增大，單井EUR也逐漸增大；當井距大于350 m后，預測結果樣本點相對發散，隨井距的增大，井間干擾逐漸消失，壓裂縫網特征成為單井EUR的主要影響因素。

圖7 隨機建模模擬結果圖

結合平臺井控地質儲量，計算得到每一套數值模型預測的氣井EUR對應的平臺采收率，并對不同井距條件下的所有數值模擬與計算結果進行概率分布統計分析（圖8）。通過概率直方圖確定了在每一個井距條件下高概率的單井EUR及平臺采收率概率中值（P50值）（表3）。以網狀縫發育區模擬結果為例，井距由450 m降低至250 m時，井間干擾程度增加，預測網狀縫發育條件下P50值由1.798×108m3降低至1.312×108m3，降低幅度從2.7%增加至16.7%，井間干擾影響在井距小于300 m時最為明顯。隨井距的減小，儲量整體動用程度增加，預測平臺采收率概率中值（P50值）由49.22%增加至64.75%，增加幅度逐漸變緩。

圖8 不同井距條件下單井EUR模擬結果概率直方圖

經濟效益是頁巖氣開發關注的重點。本文以技術經濟一體化的理念為指導，從經濟效益的角度分析了井距設計的合理性。通過內部收益率計算公式[31-32]建立本案例在不同單井投資條件下，內部收益率隨單井EUR變化的關系圖版（圖9）。結果顯示單井EUR達到1.41×108m3時，可以實現內部收益率8%的效益邊界。結合單井EUR隨井距的變化趨勢，經濟極限EUR對應的網狀縫發育區經濟極限井距為280 m，單一方向縫發育區經濟極限井距為350 m。

圖9 不同投資條件下內部收益率與單井EUR的關系圖版

將不同井距條件下所有模擬結果進行連線，轉化為單井EUR、平臺采收率隨井距的變化曲線，P50曲線則反映了最具代表性的變化趨勢。根據疊合曲線圖（圖10），確定了本案例兼顧氣井產能和平臺采收率的合理平衡井距值。網狀縫發育區平衡井距為335 m，對應單井EUR為1.63×108m3，平臺采收率為58.9%。當井距小于350 m時，雖單井產能受到一定井間干擾的影響，但井間改造足夠充分。因此，以350 m作為網狀縫發育區井距設計上限，結合經濟極限井距（280 m）及最佳平衡井距，優先考慮提高平臺采收率，推薦合理井距范圍為300～350 m。單一方向縫發育區代表平衡井距為360 m，對應單井EUR為1.43×108m3，平臺采收率為51.3%。由于單井EUR增幅在井距大于400 m時逐漸減小，單一方向縫發育區優先考慮提高單井產能，以400 m井距作為上限，經濟極限井距350 m作為下限，推薦合理井距范圍為350～400 m。

圖10 單井EUR、平臺采收率隨井距變化疊合圖

3.4 應用效果

目前瀘州區塊陽101井區已實施平臺水平井井間距以300 m為主。已投產井中，受井間干擾影響，井均EUR為1.19×108m3。近期區內A、B平臺部分井應用本文設計的合理井距值——網狀縫發育區以350 m井距實施，在相近儲層特征和壓裂工藝條件下，井均EUR達到1.55×108m3，與平衡井距條件下單井EUR數值模擬預測結果相當，單井EUR增幅達到30%。

4 結論

1）本文提出的深層頁巖氣井距優化技術通過數值模擬與大數據分析的結合，解決了天然裂縫特征差異性、壓裂縫網參數不確定性對優化結果的影響，從概率分布的角度最大化模擬結果的合理性和代表性，現場實踐效果較理想，實用性較強，具有推廣使用價值。

2）相同水平井井距條件下，相較于單一方向縫，網狀縫發育區井間干擾程度更低。在網狀縫發育區，推薦適當減小井距以提高井間儲量動用程度；在單一方向縫發育區，推薦適當增加井距以保障單井產能。

3）陽101井區在當前地質工程特征認識的基礎上，網狀縫發育區技術經濟井距范圍為300～350 m，單一方向縫發育區技術經濟井距范圍為350～400 m。