基于信息集成的海上油田精細注采實踐

徐中波，姜立富，劉英憲，胡治華，張章

1.中國海洋石油集團有限公司，北京 100010 2.中海石油(中國)有限公司天津分公司，天津 300459

受油藏非均質性和注采不均衡等因素影響，油田開發過程中的層間、層內和平面矛盾不可避免。面對復雜的地下狀況和開發規律，需要不斷提高精細注采水平、實現穩油增產，而油田增產措施優選與開發方案優化涉及到地震、測井、地質、油藏等多個專業的多種數據信息，在油田開發領域數字化和智能化[1-8]的背景下，隨著油田開發時間延長、數據獲取和分析方法增多，相關信息量不斷增大，通過信息集成手段提升油田開發決策水平的需求越來越迫切。國內多位學者針對上述問題進行了相關研究，張林鳳[9]分析了油田開發方案決策支持系統建設過程中的建設模式和油田開發信息集成應用的現狀。許曉宏等[10]運用GIS技術開展了油藏多維信息的集成和多學科研究成果的集成等關鍵技術的研究。祁鈞杰[11]通過開發油田基礎數據管理系統，實現了不同來源數據的集成和油田基礎數據的共享。丁民江等[12]建立了油田注水綜合管控的專家系統模型，實現了油田注水綜合管控系統的信息融合處理。王玄等[13]以元數據和元模型驅動理論等為基礎，對油田完井信息集成框架進行了研究。國外多個石油企業在跨學科系統集成、綜合分析、知識管理等信息化建設方面進行了廣泛的實踐，通過信息共享和管理信息系統的應用，為業務發展提供信息化支持，幫助提升生產效率[14]。但在油田開發專業領域，信息集成及應用方面依然面臨集成信息種類不全面、不同類型數據匹配復雜、部分參數定量化表征難度大等問題。

L油田位于渤海中部，為巖性-構造層狀油藏，具有儲量規模大、縱向油層多、開發時間長、油水井數多、開發規律復雜等特點[15-17]。結合油田開發工作的信息處理需求和數據平臺建設成果，按照標準化集成思路，構建了融合多專業信息的復雜多層油藏三維信息模型，為油田開發提供更全面的信息支持，有效指導了增產措施優選與開發方案優化工作。

1 標準化信息平臺建設

L油田開發信息長期處于專業內半集成、專業間分散的狀態，在地下狀況和開發規律復雜的情況下，精細注水、井位優化、措施優選等工作中信息利用方面的關鍵需求包括：充分且全面的利用已有資料做出決策；最大程度地應用儲層刻畫、砂體展布、注采連通等專題研究成果；各專業間的基礎數據和研究成果能夠集成處理和綜合分析。考慮上述需求，通過油田開發工作流程的梳理，篩選出了各專業的關鍵信息，包括數據類和認識類兩類。不同類別信息在油藏中的表征范圍不同，數據類信息主要體現井筒附近的井眼和油藏參數，包括鉆井專業的井軌跡，測井專業中的電阻率、伽馬、滲透率、孔隙度、解釋結論和水淹級別，完井專業中的射孔層段、避射厚度，測試專業中的壓力測試、產注剖面以及井段產注量等；認識類信息主要體現全油田或區塊范圍內油藏參數，包括地震專業的斷層發育，地質專業的儲層展布、注采連通，油藏專業的含油飽和度、壓力與剩余油分布等。基于上述信息分類，結合數字化建設成果，L油田建立了企業級SQL Server信息平臺，涵蓋了各專業關鍵信息，通過采用標準化數據結構設計和關聯，實現了數據的高效調取和處理[18]。在信息平臺的支撐下，可以進行信息的集成處理及綜合應用研究。

2 信息集成方法研究

在油田開發領域信息集成方面，常規手段主要是單一專業信息或單一任務信息的集成，如測井系統包含井筒尺度的滲透率、孔隙度等參數，但不能體現較大尺度的儲層展布數據。信息集成不全面導致實際研究工作中需要多種手段綜合分析，影響整體工作效率和成果質量。針對上述問題和實際工作需要，L油田基于標準化信息成果，建立了復雜多層油田信息集成與應用平臺，完成了井筒和儲層多類型信息的全面集成，并通過集成信息的定量化計算和可視化提高了信息處理和分析的智能性。

L油田信息集成研究的原則包括：①實用性。集成的信息及其處理要緊貼實際工作需求，避免小而無用或大而空。②準確性。注重對基礎信息的集成，為后續工作提供盡量準確的資料，減少誤差大的數據和復雜的計算過程。③關聯性。集成的信息是可關聯調用的，不能是孤島的狀態，以便于后續的應用開發。④獨立性。信息的來源盡量獨立，減少對其他軟件的依賴。按照上述原則，結合信息分類，將標準化信息平臺中的信息分別向井筒和儲層2個方向集成，并通過節點之間的連接，完成一體化信息集成模型構建。

2.1 井筒信息的集成

L油田開發井井型以定向井為主，受海上平臺位置和井眼防碰等因素影響，井軌跡空間分布復雜，另一方面由于多層大段合采，單井鉆遇儲層的油藏參數縱向差異較大，因此井筒方向信息的集成需要考慮各井眼在油藏中的三維空間位置，并需涵蓋不同深度儲層對應的鉆井、測井、完井、測試和產注量等數據類信息，其具體過程為：①井軌跡的導入與標準化。依次導入各實際井或設計井的三維井軌跡坐標數據，為實現后續井筒類信息的精細表征和連接，對井軌跡坐標點進行標準化加密(深度間隔0.1 m)。②單類信息的集成。以井軌跡點為載體，將測井專業的電阻率、伽馬、滲透率、孔隙度、解釋結論和水淹級別等數據作為井軌跡坐標點的點屬性，賦值于對應深度的井軌跡坐標點上，完成測井信息的井筒集成。③多類信息的集成。類似于測井信息的集成，分別基于完井深度、測試深度、產注層段深度等完成射孔層段、井段壓力、產注量等信息的井筒集成，各類信息以井軌跡點坐標為數據主鍵實現內部關聯。

圖1 井筒信息集成模型示意圖Fig.1 Schematic diagram of wellbore information integration model

通過上述步驟，完成油田所有井的井筒信息集成，可得到由包含數據類信息的三維坐標點構成的井筒信息集成模型(見圖1)。

2.2 儲層信息的集成

L油田斷裂系統發育，縱向包括40余個小層，層間發育狀況差異大，層內參數非均值性強，因此儲層信息的集成需要充分結合井點實鉆儲層狀況和儲層發育研究成果，實現復雜多層油田的斷層發育、厚度與物性分布、壓力與剩余油分布等認識類信息的準確集成，其具體過程為：①儲層邊界的刻畫。基于構造認識、儲層井點鉆遇厚度和地震屬性研究，L油田完成了單砂體精細刻畫，通過砂體發育認識可獲取單個砂體的展布邊界。②儲層參數的差值。在砂體邊界限制下結合井點實鉆儲層參數和三維差值方法得到儲層參數(有效厚度、壓力、飽和度等)的空間分布，并作為點屬性賦值在儲層空間坐標點上，從而將單層儲層參數的精細刻畫成果有效轉化為可數字化表征與集成的信息。③多層信息集成與對比。結合油田儲層研究成果，在單層集成的基礎上，完成多層信息的集成，并可根據構造深度關系進行橫向與縱向的對比分析。通過上述步驟，可得到由包含認識類信息的三維坐標點構成的儲層信息模型(見圖2)。

2.3 信息集成模型的連接

開發井鉆遇儲層的發育狀況和井間連通性是影響油田開發效果的重要因素，因此需要將井筒和儲層信息模型中的井間連通關系和井筒與儲層間的連接關系進行表征。在模型中井筒坐標點和儲層坐標點既是具有信息屬性的載體，也可作為具有空間關系的連接節點。在井間連通方面，結合油田單井層間連通的研究成果，利用井筒對應坐標點的連接，體現井間連通層位的對應關系。以E01井(采油井)、E02井(注水井)為例，其主力層的連接見圖3，對比常規連井剖面圖的二維顯示或柵狀圖[19]，該方法準確地計算并顯示了L60、L70、L76、L88小層的連通關系，實現了復雜多層油藏中井間連通關系的三維數字化表征。

在井筒與儲層的連接方面，可以通過空間點距離計算，查找井筒過儲層距離最近的點，來判斷井筒與儲層的連接關系。對于井筒沒有鉆遇的儲層，距離遠、不連接，井筒鉆遇但未射孔的儲層暫不連接，井筒鉆遇并射孔的儲層在最近點進行連接(見圖4)。

圖2 儲層信息集成模型示意圖Fig.2 Schematic diagram of reservoir information integration model

2.4 目標函數的嵌入

油田開發過程中，動態分析和開發井指標計算等工作一般涉及多種井筒和儲層參數，常規人工處理或軟件計算存在信息處理工作量大、流程不統一等問題。而上述模型中集成的信息和連接關系作為油藏認識的數字化表征，可高效地進行一體化調用，通過將計算方法作為目標函數嵌入到模型中，可實現精細動態分析和指標預測功能。

以多層油藏層間連通狀況差異分析為例，根據經典滲流理論，井間的連通能力主要受儲層厚度、物性和空間距離等因素影響，因此某個層位的連通能力占整井連通能力的比例可以用以下目標函數表示：

(1)

式中：Fi為第i個層或第i口井的連通能力比例系數；gK、gH、gL分別為滲透率、厚度、空間距離經驗函數；Ki、Hi、Li分別為滲透率、厚度、空間距離；a、b、c為修正系數；n為井數或層數。

圖4 井筒與儲層連接示意圖Fig.4 Connection diagram of wellbore and reservoir

圖5 E01井與E02井層間連通能力比例系數計算結果Fig.5 Calculation results of connectivity ratio coefficient of well E01 and well E02

利用信息集成模型，調用目標函數中涉及的厚度、滲透率、空間距離等參數信息，計算L油田E井區E01井、E02井各層連通能力比例系數見圖5，結合三維圖形顯示，可以看出兩口井具有一定的注采連通性，但存在明顯的層間差異，主要受效層為L76小層，連通能力比例占整井的45%。可以看出，對于多因素影響下的油田開發研究工作，上述方法一方面將傳統需要借助多種手段完成的目標評價過程，通過信息集成升級為一體化的綜合分析；另一方面通過定量化計算和可視化手段完成了復雜油藏開發參數的準確分析，從而實現了分散信息的高效利用。

3 應用效果分析

油田開發信息集成技術作為一個基礎平臺已成熟應用于L油田注水開發實踐，有效提升了油田精細動態分析和方案指標預測等方面的工作效率和研究水平。在動態分析方面，L油田長期大段合注合采，水驅不均衡問題突出，需要開展精細注水工作。利用信息集成模型，可在多信息維度、多觀測角度下對注水效果進行綜合判斷和可視化分析，輔助完成油田穩油控水措施方案。以L油田E井區分層調配措施為例，區塊邊部未動用區實施開發井K08井，初期含水率高(91%)，結合模型中出水層位上井筒與儲層連接關系和受效比例系數計算結果(見圖6)，可以看出距離較近的E55井、E30井及距離較遠(大于1 km)的E37井、E45井、E51井均有一定注采響應。基于上述模型計算分析結果，證實區塊內單砂體長距離多方向注采受效，并開展了受效注水井2輪次分層調配，措施后K08井含水率下降15%，日增油40 t。

圖6 K08井見水層位受效比例系數計算結果Fig.6 The calculation results of effective proportion coefficient of water breakthrough layer in well K08

在方案指標預測方面，隨著L油田進入中高含水期，多層合注合采后剩余油分布復雜，在新井井位優化方面，常規方法工作量大、經驗與精細度依賴性高[13]。以L油田E區K10井的井位優化為例，該井為擴邊開發井，結合方案井網設計和軌跡可實施性，該井實際井位可在設計井位100 m左右進行優化。為了準確分析該井在不同位置的鉆后產能，利用信息集成模型中井區厚度、物性、水淹比例等關鍵參數的精細分布表征，對井位可優化范圍內每個儲層坐標點產能進行計算，并可視化為井區產能分布(見圖7)，從圖中可以看出，通過將K10井由原方案井位向東北側移動至優化井位，實現了產能影響參數的提升(見表1)，優化后配產較原方案配產增加18 t/d。通過上述方法，對全區進行更直觀、高效的潛力分析，在鉆前把待鉆井位優化至產能優勢區，提高待鉆井實施效果，近期實施5口開發井平均單井產能較優化前提高10 t/d。

圖7 L油田K10井井位優化過程Fig.7 Well location optimization process of well K10 in L Oilfield

表1 K10井井位優化后參數對比表

4 結論

1)基于標準化信息平臺建設，通過井筒、儲層方向信息集成及其連接，構建開發信息集成模型，實現了復雜油田開發數據和研究成果的數字化表征。

2)通過將目標函數嵌入到信息集成模型，調用集成信息進行一體化和定量化計算分析，并利用可視化手段完成復雜油藏開發參數的準確分析，實現了分散信息的高效利用。

3)L油田實踐表明，利用信息集成模型進行油田精細動態分析和指標預測，可幫助提高油田注采措施效果和開發井鉆后產能。