储层微观参数对宏观参数影响的网络模拟研究
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
收稿日期:2009-03-09;修改稿收到日期:2009-12-10.基金项目:国家自然科学基金(10302021,10772200
);中国博士后科学基金(20080440058
);国家科技重大专项(2008ZX05011
)资助项目.作者简介:侯 健*(1972-)
,男,教授,博士生导师(E-mail:houjian@up
c.edu.cn).第28卷第1期2011年2月 计算力学学报
Chinese Journal of Comp
utational MechanicsVol.28,No.1February
2011文章编号:1007-4708(2011)01-0078-
06储层微观参数对宏观参数影响的网络模拟研究
侯 健*1, 高 达1, 李振泉2, 张顺康3, 邴绍献
2
(1.中国石油大学石油工程学院,东营257061;2.中国石化胜利油田分公司地质科学研究院,东营257015;
3.中国石化江苏油田地质科学研究院,扬州225009
)摘 要:储层宏观参数是储层微观参数的宏观体现。
以孔隙度、绝对渗透率、相对渗透率等宏观参数作为约束条件,拟合生成网络模拟模型,在此基础上讨论了孔喉半径、喉道半径均质系数、孔喉比、孔喉润湿性、孔喉形状和配位数等微观参数的变化对孔隙度、绝对渗透率和相对渗透率等宏观参数的影响。
在影响因素敏感性分析的基础上,确定了引起储层宏观参数变化的主要微观影响因素。
关键词:网络模拟;储层参数;宏观参数;微观参数;影响因素中图分类号:TE319;O242 文献标志码:A
1 引
言
利用微观模拟手段建立渗流问题中宏观、微观参数的内在联系,深入研究渗流动态和现象已成为
国内外学者的研究热点[1,2]。
储层宏观参数(如孔
隙度、渗透率及相对渗透率等)是储层微观参数(如孔喉半径、孔喉比、孔喉形状及配位数等)的宏观体现(或称为平均意义上的物理量),储层微观参数改
变导致储层宏观参数的变化[
3]。
在油藏岩石微观模拟手段-网络模型的基础上,
讨论了各储层微观参数的变化对宏观参数的影响。
同时,借助于影响参数敏感性分析得到造成各储层宏观参数变化的主要微观影响因素,以期能够为建立储层宏观参数和微观参数的内在联系提供基础。
2 三维网络模拟
网络模型是运用模型化的网络来替代孔隙介质内复杂的孔隙空间,在微观水平进行随机模拟来
研究孔隙介质中的渗流规律[
4]。
通过调整网络模型的微观参数如孔喉半径、孔喉比等,能有效地模拟这些微观参数变化对宏观参数,如孔隙度、渗透
率及相对渗透率等的影响[
5,6]。
2.1 网络模拟基本原理
网络模型由孔隙体与喉道组成,孔隙体代表比较大的孔隙空间,喉道代表相对狭长的孔隙空间。
采用Mason和Morrow等[7]
提出的形状因子G来描
述孔喉截面的几何形状。
圆的形状因子为0.0796,正方形元素的形状因子为0.0625,三角形元素的形状因子的变化范围是0~0.0481。
孔隙形状越规则,形状因子就越大。
初始状态下,网络被水充满呈强水湿性。
利用初次排液过程模拟原油运移形成油藏过程,初次排液结束后进行水驱油的吸液过程。
由于经过初次排液之后,部分孔隙表面的水湿性发生了改变,而且有些角隅中还残留有水,
因而水驱的力学机制比初次排液复杂得多。
Lenormand等[8]
描述了在水
湿和部分水湿系统中孔隙规模水驱的力学机制,归纳为活塞式排驱、孔隙体充填以及节流3种类型驱替方式。
2.2 网络模型的拟合和建立
将孔隙度、绝对渗透率、相对渗透率等宏观参数作为约束条件,拟合生成了网络模型。
选用胜利油区中高渗整装砂岩油藏典型相对渗透率曲线代表的岩心数据作为拟合对象,该岩心绝对渗透率为
2μm2
、孔隙度为34.5%。
在拟合宏观参数过程中,适当地调整了相关的
模拟微观参数,如孔隙结构参数、表面性质参数等,建立起模拟用网络模型,如图1所示,图中球体代表孔隙,线段代表喉道,球体的大小反映出孔隙具有不同的空间尺寸。
网络模型共包含有1147个孔
图1 三维网络模型
Fig
.1 Three-Dimension network model表1 网络模拟基础参数取值表
Tab.1 Basic parameters of network modeling
参数名称
参数取值
参数名称
参数取值孔隙半径,μ
m 14.8~65.4平均配位数4.32平均喉道半径,μm 14.44三角形孔喉比例85%喉道半径均质系数
0.54正方形孔喉比例5%喉道长度,μ
m 0.31~199.9圆形孔喉比例10%平均孔喉比
2.328
平均平衡接触角
53°
隙、2265个喉道。
平均配位数为4.32,
模型计算孔隙度为35.6%,绝对渗透率为2.129μm
2
,网络模拟基础参数列入表1。
相对渗透率曲线拟合结果如图2所示,图中散点为网络模拟吸液过程的油水相对渗透率曲线计算值,
计算出的束缚水饱和度和残余油饱和度分别为28.85%和24.01%,而典型相对渗透率曲线的束缚水饱和度和残余油饱和度分别为27.47%和26.74%,两者较为吻合,曲线拟合的趋势基本一致。
3 微观参数变化对宏观参数的影响
3.1 孔喉半径的影响
改变网络模型中喉道半径大小,计算结果见表2和图3。
随着喉道半径的增加,由于孔喉比固定不变,孔隙半径也相应增大,因此实际上反映了孔喉半径的影响。
在表2中,Φ为孔隙度,K为绝对渗透率。
相对渗透率曲线以若干特征值来表征,其中,Swc和Sor分别为束缚水饱和度和残余油饱和度;Rkr0为相渗端点比值,即残余油饱和度下的水相相对渗透率值Krwro与束缚水饱和度下的油相相
对渗透率值Krocw的比值,Rkr0=Krwro/Krocw,Dsw
=1-Sor-
Swc为两相共流饱和度宽度,S*
w为等渗图2 相对渗透率拟合曲线
Fig.2 The matched relative permeability
curve表2 喉道半径变化对储层宏观参数的影响Tab.2 The effect of throat radius changeon reservoir macroscopic p
arameters喉道半径/μmΦ/%K/μ
m2 SwcSorRKr0DSwS*
w
11.28 25.8 0.820 0.278 0.244 0.296 0.478 0.62212.31 28.9 1.162 0.274 0.304 0.257 0.421 0.60413.41 32.5 1.548 0.278 0.292 0.254 0.430 0.58214.44 35.6 2.129 0.275 0.267 0.299 0.458 0.59615.55
39.6 2.824 0.273 0.276 0.288 0.451
0.578饱和度。
孔喉半径的改变对孔隙度和渗透率影响较大,而对相对渗透率曲线影响较小。
随着孔喉半径的增加,流体的流动阻力减小,绝对渗透率和孔隙度同时增加,并且渗透率的对数与孔隙度的变化关系趋势较一致如图4所示。
3.2 喉道半径均质系数的影响
喉道半径的均质系数定义为网络模型中平均喉道半径与最大喉道半径的比值,即
α=
珚Rt
Rtmax
(1
)式中α为喉道半径的均质系数,珚Rt为网络模型中平均喉道半径,μm;Rtmax为网络模型中最大喉道半径,μm。
喉道半径的均质系数越大,喉道半径分布越均匀。
喉道半径均质系数对于渗透率和相渗端点比值影响较大见表3和图5所示。
在平均喉道半径一定的情况下,喉道半径均质系数加大,意味着较大半径的喉道减小,喉道半径分布相对均匀,因此,岩心渗透率增加。
随着各孔喉半径差异的减小,油水流动特征发生变化,总体上讲,随着喉道半径均质系数的增加,相渗端点比值加大,但存在一定的波动。
9
7 第1期
侯 健,等:储层微观参数对宏观参数影响的网络模拟研究
3.3 孔喉比的影响
孔喉比的变化对渗透率和相对渗透率曲线的影响较大见表4和图6。
随着孔喉比的增加,孔喉半径之间的差异加大,在保持孔隙度不变的情况下,较小半径喉道的比例将增加,造成渗透率减少。
同时,由于孔喉比的增加导致整个孔喉结构的非均质性的增加,因而最终水驱的驱油效率降低,使得残余油饱和度增加,两相共渗区以及等渗点饱和度变小。
对于水湿岩心,孔喉结构非均质性的加强对水相的影响大于对油相的影响,因而相渗端点比值相应减小。
表3喉道半径均质系数变化对储层宏观参数的影响Tab.3 The effect of homogeneity coefficientof throat radius change on reservoir
macroscopic parameters
孔喉半径均质系数Φ/%K/μm2 SwcSorRKr0DSwS*w0.48 35.8 1.465 0.275 0.328 0.171 0.398 0.575
0.54 35.6 2.129 0.275 0.267 0.299 0.458 0.596
0.58 35.9 2.477 0.276 0.303 0.277 0.421 0.600
0.62 35.5 2.777 0.272 0.251 0.407 0.477 0.580
0.65 35.9 3.363 0.275 0.285 0.293 0.440 0.59
9
图3 不同喉道半径下的相对渗透率曲线
Fig.3 Relative permeability curves under different throat radiu
s图5 不同喉道半径均质系数下的相对渗透率曲线
Fig.5 Relative permeability curves under differenthomogeneity coefficient of throat radius3.4 润湿性的影响
润湿角对孔隙度和绝对渗透率没有影响。
随着平均平衡润湿角的增加,岩心亲水性逐渐减弱,因而束缚水饱和度降低,但对残余油饱和度及相渗端点比值的影响相对较小,见表5和图7。
3.5 孔喉形状的影响
改变不同类型形状孔喉的分布比例,讨论孔喉形状变化的影响,不同方案中各类型形状孔喉所占比例见表6,计算结果见表7和图8。
孔喉形状的改变对孔隙度和渗透率的影响相对较小,主要对饱和度分布影响较大。
相对来说,正方形孔喉比例较大的情况与通常的三角形孔喉占表4 孔喉比变化对储层宏观参数的影响
Tab.4 The effect of pore-throat radius aspectratio change on reservoir macroscopic parameters平均孔喉比Φ/%K/μm2 SwcSorRKr0DSwS*w1.461 35.4 2.739 0.275 0.151 0.455 0.575 0.7041.809 35.8 2.529 0.274 0.152 0.437 0.574 0.6462.328 35.6 2.129 0.275 0.267 0.299 0.458 0.5962.848 35.8 1.603 0.273 0.363 0.254 0.363 0.5273.396 35.8 1.145 0.271 0.470 0.119 0.259 0.479
图4 喉道半径变化对孔隙度和渗透率的影响
Fig.4 The effect of throat radius change on porosity
and permeability
图6 不同孔喉比下的相对渗透率曲线
Fig.6 Relative permeability curves under different
pore-throat radius aspect ratios
0
8计算力学学报 第28卷
表5 润湿性变化对储层宏观参数的影响Tab.5 The effect of wettablity
change onreservoir macroscop
ic parameters润湿角/°Φ/%K/μ
m2 SwcSorRKr0DSwS*w32 35.6 2.129 0.333 0.257 0.290 0.410
0.61142 35.6 2.129 0.303 0.256 0.335 0.442 0.60153 35.6 2.129 0.275 0.267 0.299 0.458 0.59662 35.6 2.129 0.245 0.297 0.292 0.458 0.58473
35.6 2.129 0.206 0.311 0.271 0.483
0.564表7 不同孔喉形状对储层宏观参数的影响Tab.7 The effect of different pore-throat shap
eson reservoir macroscopic p
arameters方案Φ/%K/μ
m2 SwcSorRKr0DSwS*
w
1 36.0 1.897 0.419 0.376 0.239 0.205 0.5512 35.7 2.203 0.274 0.261 0.286 0.465 0.6133
35.6 2.129 0.275 0.267 0.299 0.458 0.
59
6图7 不同润湿角下的相对渗透率曲线
Fig.7 Relative permeability curves under different wetting
angle
s图9 不同配位数下的相对渗透率曲线Fig.9 Relative permeability
curves underdifferent coordination
numbers绝对比例的情况类似。
由于三角形孔喉和正方形孔喉都具有角隅,可造成油水共存于同一个孔喉的现象发生,而同一个圆形孔喉在某个驱替时刻只能存在某一种流体。
对于三角形孔喉或者正方形孔喉,在吸液或排液过程中,水相或者油相将更容易构成连续的流动
通道而被排出,因此,可形成与圆形孔喉相比更低的束缚水饱和度和残余油饱和度。
也正是由于上述
表6 不同形状孔喉所占比例Tab.6 The prop
ortion of differentpore-throat shap
es方案三角形孔喉比例/%正方形孔喉比例/%
圆形孔喉比例/%1 35 5 602 35 60 53
85
5
10
表8 配位数变化对储层宏观参数的影响Tab.8 The effect of coordination numberchange on reservoir macroscopic p
arameters平均配位数
Φ/%K/μ
m2 SwcSorRKr0DSwS*w3.3 35.7 1.363 0.287 0.332 0.178 0.381
0.5663.9 35.8 1.735 0.273 0.302 0.252 0.425 0.5924.3 35.6 2.129 0.275 0.267 0.299 0.458 0.5964.7 35.6 2.701 0.273 0.236 0.350 0.492 0.6395.1
35.5 2.958 0.272 0.212 0.399 0.516
0.631图8 不同孔喉形状下的相对渗透率曲线Fig.8 Relative permeability
curves underdifferent pore-
throat shapes原因,对于圆形孔喉所占比例较大的岩心,两相共流饱和度宽度较小,等渗点饱和度左移。
同时,水相端点渗透率和油相端点渗透率都变小,但相渗端点比值变化不大。
3.6 配位数的影响
随着配位数的增加,岩心孔喉连通性增加,绝对渗透率加大。
对于亲水岩心,水相多分布于孔喉的角隅内,配位数增加使其加大了找到连通的流动
通道的机会,水驱驱油效率提高,残余油饱和度降低。
同时,配位数的变化对水相的影响大于油相,水油相渗端点比值加大,见表8和图9。
4 影响因素敏感性分析
为了对比各微观影响因素对储层宏观参数的影响程度,总结影响储层宏观参数的关键因素,引入变异系数概念作为评价指标。
数理统计中变异系数CV定义为一组考察数据的标准差S与平均值绝
对值|y
-
|的比值,表示为1
8 第1期
侯 健,等:储层微观参数对宏观参数影响的网络模拟研究
表9 不同因素影响程度的变异系数值
Tab.9 Variation coefficient values of different influential
factors影响参数CV(
)ΦCV()
K CVS()
wcCVS()
orCVRkr()0CVD()
swCVS*
()
w孔喉半径0.167*0.469*0.008 0.084 0.078 0.051 0.030喉道半径均质系数
0.005 0.291*0.006 0.105 0.290*0.070 0.020孔喉比0.005 0.324*0.006 0.492*0.442*0.307*0.153*润湿性0.000 0.000 0.181*0.090 0.079 0.060 0.031孔喉形状0.006 0.077 0.259*0.215*0.116 0.394*0.062*配位数0.003 0.303*0.023 0.180 0.291*0.118 0.050平均值
0.031
0.244
0.081
0.194
0.216
0.167
0.057
CV=S|y
-|,S=1n-1∑ni=1(yi-
y-)槡
2
(2,3
)式中n为数据序列个数,yi为第i个数据值,CV反映了一组数据分散和差异程度。
表9为储层宏观参数影响因素程度变异系数值。
变异系数CV值越大,表明该影响因素对这个储层宏观参数影响越大。
如果将表9中各列数据从大到小排序,就可以得到各储层宏观参数的主次影响因素的排序。
在各列数据中挑选出大于某列数据平均变异系数值的影响因素,在数值后标记“*”符号的微观参数作为该储层宏观参数的主要影响因素。
统计结果表明:(1)对孔隙度影响较大的因素为孔喉半径,对渗透率影响较大的因素包括孔喉半径、喉道半径均质系数、孔喉比及配位数;而对相对渗透率影响较大的因素包括喉道半径均质系数、孔喉比、润湿性、孔喉形状及配位数,(2)润湿性、孔喉形状对束缚水饱和度影响较大;而孔喉比、孔喉形状对残余油饱和度影响较大。
(3)喉道半径均质系数、孔喉比及配位数对相渗端点比值影响较大。
(4)两相共流饱和度宽度等渗饱和度的主要影响因素均为孔喉比、孔喉形状。
5 结
论
(1
)以孔隙度、绝对渗透率及相对渗透率等宏观参数作为约束条件,拟合生成了油水两相流微观网络模拟模型。
(2
)基于网络模拟手段,单因素讨论了孔喉半径等微观参数的变化对孔隙度、绝对渗透率和相对渗透率曲线等宏观参数的影响规律,得到了其主要影响因素。
(3
)对孔隙度影响较大的因素为孔喉半径;对渗透率影响较大的因素包括孔喉半径、喉道半径均质系数、孔喉比及配位数;而对相对渗透率影响较大的因素包括喉道半径均质系数、孔喉比、润湿性、孔喉形状及配位数。
参考文献(References
):[1] Jackson M D,Valvatne Per H,Blunt M J.Predic-
tion of wettability variation within an oil/water tran-sition zone and its impact on production[J].SPEJournal,2005,10(2):185-
195.[2] 王金勋,
吴晓东,潘新伟.孔隙网络模型法计算水相滞留对气体渗流的影响[J].石油勘探与开发,2003,30(5):113-115.(WANG Jin-xun,WU Xiao-dong,PAN Xin-wei,The influence of aqueous phase trapping on gasflow by pore scale network model[J].Petroleum Ex-ploration and Development,2003,30(5):113-115.(inChinese
))[3] 李 阳.
陆相断陷湖盆油藏流场宏观参数变化规律及动态模型[J].石油学报,2005,26(2):65-68.(LI Yang.Evolvement law and mechanism of microcosmic flowfield in continental faulted basin[J].Acta PetroleiSinica,2005,26(2):65-68.(in
Chinese))[4] Blunt M J,Jackson M D,Piri M et al.Detailed phy
-sics,predictive capabilities and macroscopic conse-quences for pore-network models of multiphase flow[J].Advances in Water Resources,2002,25:1069-1089.
[5] 侯 健,
李振泉,关继腾,等.基于三维网络模型的水驱油微观渗流机理研究[J].力学学报,2005,37(6):783-787.(HOU Jian,LI Zhen-quan,GUAN Ji-teng,et al.Water flooding microscopic seepage mechanism re-search based on three-dimension network
model[J].Chinese Journal of Theoretical and Applied Me-chanics,2005,37(6):783-787.(in Chinese))[6] 李振泉,侯 健,曹绪龙,等.储层微观参数对剩余
2
8计算力学学报
第2
8卷
油分布影响的微观模拟研究[J].石油学报.2005,26(6):69-73.(LI Zhen-quan,HOU Jian,CAO Xu-long,et al.Microscopic simulation for influence ofmicroscopic reservoir parameters on remaining oil dis-tribution[J].Acta Petrolei Sinica,2005,26(6):69-73.(in
Chinese))[7] Mason G,Morrow N R.Capillary
behavior of a per-fectly wetting
liquid in irregular triangular tubes[J].Journal of Colloid and Interface Science,1991,141(1):262-
274.[8] Lenormand R,Zarcone C,Sarr A.mechanism of
thedisplacement of one fluid by another in a network ofcapillary ducts[J].Journal of Fluid Mechanics,1983,135:337-
353.Network modeling
of the influence of reservoir microscopicp
arameters on macroscopic parametersHOU Jian*1, GAO Da1, LI Zhen-quan2, ZHANG Shun-kang3,
BING Shao-xian2(1.School of Petroleum Engineering,China University of Petroleum,Dongying
257061,China;2.Geological Research Institute,Shengli Oilfield Company,Dongying 257015,China;3.Research Institute of Geologic Science,Jiangsu Oilfield Company,Yang
zhou 225009,China)Abstract:In reservoir,the macro-parameters are the macro-reflection of micro-parameters.Networkmodel is established according to the matching of micro-parameters including porosity,permeability andrelative permeability.Based on network modeling,the influences of microscopic parameters such aspore-throat radius,homogeneity coefficient of throat radius,pore-throat radius aspect ratio,wettability,pore-throat shape and coordination number on macro-parameters such as porosity,absolute permeabilityand relative permeability are discussed.On the basis of the sensitivity analysis,the significant influentialmicro-parameters are
determined.Key
words:network simulation;reservoir parameter;macroscopic parameter;microscopic parameter;influential
factor3
8 第1期
侯 健,等:储层微观参数对宏观参数影响的网络模拟研究。