Petrel页岩气藏的工作流程的建模要点

一个综合Barnett页岩气藏的工作流程的建模与仿真C. Du, SPE, X. Zhang, SPE, B. Melton,D. Fullilove, B. Suliman, SPE, S. Gowelly, SPE, D. Grant, SPE,J. Le Calvez, SPE, Schlumberger这篇文章是准备在2009年5月31日至6月3号在哥伦比亚卡塔赫纳举行的拉丁美洲和加勒比石油工程会议上作为（会议）报告用的。

这篇文章根据作者所提出的包含在摘要中的信息被程序委员会选择出来作为一篇会议上的报告。

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摘要密西西比Barnett页岩储层开辟了美国的天然气生产的新时代。

做的许多油藏描述方面的努力和完成的一些实际生产，以帮助更加深刻的了解Barnett页岩储层。

钻孔图像解译，钻井诱导产生的裂缝和连通的/闭合的裂缝，揭示（地层）应力方向，断层的形貌和方向等解释结果指导水平井设计，控制水力压裂方向和强度。

常规测井和岩心分析已经用于对岩相的分类和评价油层物性和地球物理性质，以用于井的定位和储量计算。

地震调查不仅用于水平层位和断层的解释，也用于3D物性的评价分析，如岩相分布，离散裂隙网络和应力场。

在实际施工方面，多钻较长的水平井和进行大规模的多级、多层次水力压裂处理。

大量的井的钻探和水力压裂都被广泛实施。

微震（MS）对评价水力压裂所波及到的油藏的体积和压裂产生的断裂强度估算的起到重要作用。

尽管在这个方面巨大的努力和进展，但现有的文献中仍然缺乏一个系统的方法以整合各种信息，并获得准确的储层特征。

在本文中，我们提出了一个集成的工作流程，结合地震解释和属性、钻井图像和测井解释、岩心分析、水力压裂微震数据来建立储层的地质模型和离散裂隙网络，然后网格粗化到双重孔隙介质以进行油藏数值模拟。

这一领域的的这个工作流的应用中展示了重要的观测数据，并提供更好的对储层的认识。

这项整合工作流程提出了捕捉Barnett页岩气藏的本质特征的有效方法，并提供了优化页岩气生产的定量方法和平台。

说明过去数年在天然气消费需求和石油和天然气价格不断上升的带动下，Barnett页岩气产量（有持续上涨的）势头。

Barnett页岩储层的特点，可以说是非常典型的低渗透率（100-600微达西），低孔隙度（2-6％），中度吸附气体（瓦斯含量50-150标准立方英尺/吨）。

该一般Barnett页岩沉积环境、岩相、天然裂缝描述和生产评价在路克斯等（2007年）、大风等（2007年）和弗朗兹等（2005年）中可以找到。

为了实现经济生产和提高生产率，实施了大量的水平井钻探和大规模的多级的水力压裂措施。

由于Barnett 气藏复杂性是大大高于常规或其他非常规油气藏，所以很难获得一个对Barnett气藏清晰的认识和对油藏的准确描述。

要快速获取知识，指导迫在眉睫的井点位置（井距和井型）的设计，各种井距探井（例如，500英尺，1000英尺，1500英尺等）进行了钻探测试，以及各种水力压裂，如“链式压裂“行动计划和“模拟压裂“已经发明并测试（Waters等, 2009）。

于此同时，（大家）做各种努力去更好的描述这种油藏和提高这种油藏的生产开发是经济效益；举个例子，许多时候需要地震的调查来解释确定油藏的结构和地层的边界，来识别断层和溶洞，来认识基岩和油藏中这些断层/溶洞的连通性。

这些分析为确定合理的井位和合理的压裂等级设计提供了基础的数据。

另一个非常重要的进步是广泛的应用MS地图来检测水力压裂工作的反应，帮助控制作业流程，评估水力压裂的效果。

从MS分析得到的观测结果中非常关键的一点是水力压裂诱导Barnett页岩的形成的裂缝不具有天然的双性翼，但是，相反，形成复杂的断裂网络。

这已导致产生多项研究来探讨在这些页岩气藏中进行水力压裂的机制和增强（水力压裂效果的机制）（丹尼尔斯等，2007;费舍尔等人，2002年;Ketter等，2006;King等，2008;勒Calvez等人，2007年和2006年Mayerhofer等，2008;帕歇尔，2007; Warpinski，2008;水域等，2009;斯伦贝谢，2009）。

岩石物理分析工作也被同时开展，例如，岩相（由TerraTek整理），岩性，矿物学，和页岩气分析，以获得总有机碳（TOC），瓦斯含量，孔隙率，气体饱和度，渗透率值。

岩心描述和试验已用于表征的形成，测量和验证各种岩石物理性质和岩石力学特性和岩相特性（斯莱特等，2008）。

最重要的测量工具之一井壁成像测井，比如垂直井中的地层微成像仪（FMI）来描述“自然”裂缝系统（ FMI的解释导电性，电阻，和部分连通的裂缝），了解应力场的方向，断口形貌和方向，并帮助确定水平井的垂直位置。

压力测试，以及油井的生产分析，产水分析，油藏通信分析，藏工程分析都被试着应用于油藏描述中的地质、地震、油藏物理性质。

尽管投入了很大的努力，并取得巨大的进展，但油藏生产中占主导地位的关键因素仍然不清楚，我们需要一个系统化的方法来整合各种信息和捕获的关键要素。

在过去的几年里，通过在Barnett页岩油藏描述，建模和仿真工作的努力，发现一个非常关键储层特征，这将在下文讨论。

要使这种渗透率极低的Barnett页岩储层有足够的产量，需要产生后水力压裂裂缝网络（FHP）来给基质气体（膨胀和解吸）提高高导流路径。

各种研究和MS实例分析证实在上文中所提到的Barnett页岩中确实存在PHF 网络。

那么什么有助于产生这种PHF网络。

如FMI的钻孔岩心观察图像解释发现存在大量的由岩石填充的“自然”裂缝（密度高达几个英尺）。

由于方解石填充的裂缝和页岩岩壁之间的接触面的拉张力非常小（非晶体粘连）。

方解石填充的裂缝比原始的页岩地层更容易被打开，（方解石填充的裂缝）有助于裂缝网络的扩展（Gale，2007）。

当然其他的因素，像应力场、岩石力学性能等也在任何形式的油藏水力压裂中起着非常重要的作用。

可以说是这些“天然”的裂缝的存在和分布对Barnett页岩油藏的PHF裂缝网络造缝起到非常重要甚至是独一无二的作用。

对这些独特的特性有了一个比较客观的认识，我们就更加靠近对PHF裂缝网络构成的理解。

在MS曲线的帮助下，大规模压裂液和支撑剂和裂缝传播理论，PHF网络性能可以在“自然”裂缝网络范围内得到评估。

本文把重点放在油藏描述上，它将被纳入一般的工作流程的发展中。

一般的工作流程包括数据加载和质量控制（QC），地震属性的解释和应用，油藏模型的建立，钻孔图像和测井解释结果，HFT和MS数据来建立离散裂缝网络，并进行网络粗化成双重空隙介质油藏模型，以用来进行油藏数值模拟。

通过历史拟合和PHF网络的验证，可以预测油藏动态并进行油藏采收率评估。

与此同时，一般工作流程和油藏模型作为一个平台，各种的用途被广泛的讨论，比如：地质力学建模，井距优化，水力压裂设计和生产优化。

方法和工作流程的发展油藏描述的过程开始于收集所有相关数据，质量控制（QC）和分析。

所有的3D可以直接的导入的数据被载入到3D描述和建模软件包，比如Petrel 软件。

从地质研究，地球物理，油层物理和岩心数据的评测，简单的统计汇总，三维可视化和井间联系与井间结构的检测，就可以推导出各种有用信息，检查数据错误，不同的信息源相结合，就可以实现油藏描述。

速度建模，深度转换和三维结构建模一般来说，地层和断层的解释在时间域中表示出来。

地层的地震解释可以通过自动跟踪来加快速度，断层的解释可以使用Petrel软件通过蚂蚁跟踪来加速。

由于井的大多数数据都在深度域上因此地震解释成果还需要进行深度域转换和集成。

通常，检查孔眼，声波测井和速度数据就可以建立速度模型。

很多时候，在很小的速度区间上建立的每个地层单元对于Barnett 油藏的建模来说是满足条件的。

深度转换可以把所有时间域的地震资料，如原始地震数据或任何其他特殊地震属性解释，解释出来的地层和断层。

地层面深度和/井头数据是用来建立水平层面上的模型。

这些水平地层面和井点控制，以及适当的断层模型，分段定义，以及边界条件可以用于创建一个三维地质结构模型。

三维地质结构模型为进一步地质力学区修正，精细测井，更加精细的地震采样，数据分析，相关性发展研究，裂缝仿真驱动程序开发，离散裂缝建模，油藏数值模拟网格划分提供了一个很好的平台。

蚂蚁追踪技术和大规模裂缝系统Petrel的蚂蚁追踪技术结合地震数据响度可以给出放大的边界以识别断层，裂缝以及其他的一些线性的异常现象的解释。

地震数据首先经过减少信号中的噪音处理，加强地震数据的空间连续性（边界探测），最终生成蚂蚁追踪体，通过压制信号中的噪音和不是断层的部分的属性非常重要的提高了断层的属性。

蚂蚁追踪技术仿真蚂蚁在自然界的繁殖和他们怎样使用孔来标志他们的路线来最优化他们寻找食物的路线。

3D断层的不连续部分可以通过从蚂蚁追踪体中提取出来。

断块或者裂缝可以进行分析或者编辑，然后裂缝或者断块可以直接被转化成起决定性作用的离散的裂缝网络（DFN）在Barnett油藏应用中，蚂蚁追踪技术可以设别非常重要的断层和卡斯特地质特征。

提取出其中的特征，建立断层模型，联合生产数据，跟踪测试和试井分析数据来显示大型油藏的连通性。

根据Barnett油藏连通性的一般观察，发现有时候相隔几公里的井具有共同的压力系统。

这个因素可以作为手工输入的油藏特性输入到裂缝模型中去。

“自然”裂缝网络建模尽管没有直观的特征可以在实验室从岩心中观察出来，但是从井眼图形比如FEI解释出来的特征——电阻，连通性一部分观点认为，所有类型的解释出来的特征可以认为组成了一个“天然”的裂缝网络，这个裂缝网络在水力压裂形成的裂缝网络的强度和分布情况方面起了部分作用。

其他的重要的因素，原来本地的应力场和岩石力学的特征将在下文进行讨论。

这里的“天然“裂缝模型通过井眼的图像比如FMI解释的特征和地震数据来建立的。

随着工作流的继续，ＦＭＩ解释的裂缝（和应力强度）被分类，进行分析，并且与岩石性质，岩石力学区域以及一些其他的地震特征相联系。

各种地震数据经过重新取样导入３Ｄ模型。

由于３Ｄ模型空间的灵活的功能，各种导致裂缝强度不同的因素可以别进行评价。

这些驱动因素包括离断层的距离，岩石性质，不连续的性质，或者神经网络关联评估导致的一些性质（必须注意识别出相关的驱动因素）。

有合理的驱动性质，3D应力分别场可以被加强，大多数情况下使用随机模拟或者可能的确定的方法。