作者:孙明月

数模如何做得好,模型知多少?

调尽参数算不通,面目全非太多无用功。

油藏研究达目的,物性要合理。

若君巧用交会图,自此一路通途将自如。

      我们研究的任何一个地质体,其在空间上各方向都有着非均质性。受到油藏认识的限制,有些参数至今人们还不能充分认识其内在规律。实际上,除了井点上的一些确定性的数据外,其他网格节点上的数据都是插值得到的。数值模拟研究的不单是油藏工程的数据问题,更重要的是地质模型的非均质性如何处理。地质模型是数值模拟研究的基础,无论后面做什么,这一步一定要走稳。就像盖楼,如果地基没有打好,上面再漂亮也是空中楼阁。所以,油藏工程师需要从数值模拟研究的角度出发,去了解和验证地质模型,对地质模型中各属性参数合理性进行评估,改进地质模型,以更逼近油藏静态和动态特征。    
   针对这种情况,最好的办法是油藏地质师和油藏工程师通力合作,地质油藏协同研究。但是,实际情况是往往油藏地质师把地质模型交给油藏工程师后就基本上不管了,剩下的问题由油藏工程师去建立数值模拟模型并进行历史拟合,在对地质模型认识不够清楚的情况下去修改渗透率、传导率以及相渗等参数,致使一些模型调得面目全非,还是不能得到理想的模拟结果。

一条鱼腥了一锅汤

      地质模型中各个网格节点的孔隙度、渗透率和饱和度等参数一般都是通过随机建模得到的,各参数之间具有较好的相关性对于数值模拟“至关重要”,例如孔渗之间的相关性,孔饱之间的相关性等。物性参数相关性不好会有“副作用”。例如,某个网格的孔隙度很小,但渗透率很大,表示其在较小的存储空间,具有大的流动能力,只要有少量的流体流入或流出该网格,就会造成其饱和度和压力剧烈变化,进而不收敛。数值模拟计算是要齐头并进的,只要一个网格没算过去,就不能计算下一个时间步。可能你的模型中,一个物性错配的网格降低整个模型的计算速度,正所谓“一条鱼腥了一锅汤”。

认识交会图

    油藏工程师有什么好的手段来认识和评估地质模型吗?如何把影响计算速度的那条“鱼”找出来?有,交会图来帮忙!根据维基百科的定义,交会图(Cross Plot)是主要用于地球科学和社会科学,将不同属性数据点显示在一张图上,分析和对比数据变化的大致趋势,在此基础上验证其合理性并给出修改依据。在石油行业里,我们常见的交会图有孔隙度-渗透率交会图和孔隙度-饱和度交会图等。

孔隙度-渗透率交会图

    CMG的交会图功能,架起了油藏工程师了解地质模型的桥梁,帮助工程师验证关键物性参数之间的相关性,有效的评估地质模型的合理性,为数值模拟打好“地基”,挑出“鱼”。交会图功能整合于Builder前处理模块中,操作简单,具有以下特点:

    • 只要是定义过的油藏参数均可以绘制交会图
    • 所选参数还可以分区进行比较
    • 通过生成的交会图可以直接读取参数分布区间的密度/频率

I方向渗透率与孔隙度交会图

某模型历史拟合误差高

    下图为某矿场模型历史拟合结果,模型计算出的全区含水率曲线(蓝色)远高于散点状的历史数据曲线(红色)。

    处理前日产水和日产油历史拟合图

     分析原因为全区或者某个局部区域含水饱和度较高,通过交会图诊断发现,孔隙度与含水饱和度相关性较差,物性较好区域存在相当一部分高含水网格。

交互图诊断

   通过交会图诊断发现,孔隙度与含水饱和度相关性较差。从下图可以看出,物性较好区域存在相当一部分高含水网格,是导致含水率较高的主要原因。

 初始孔隙度-含水饱和度交会图

调整后

    经过相关性处理后,交会图显示孔隙度和含水饱和度的相关性明显增强,孔隙度与含水饱和度负相关,并在不同孔隙度范围设置了相渗分区重新进行历史拟合计算。

处理后孔隙度-含水饱和度交会图

重新历史拟合结果分析

      修改后,从历史拟合结果来看,模型计算出的全区含水率曲线(绿色)与散点状的历史数据(红色)达到拟合精度要求。

处理后日产水和日产油历史拟合图

通过使用交会图技术,分析得出孔隙度和含水饱和度存在相关性问题,找出原因,在此基础上调整参数,不但效率高,而且“师出有名”。Perfect!

 

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