基于信息集成的海上油田精细注采实践

徐中波，姜立富，刘英宪，胡治华，张章

1.中国海洋石油集团有限公司，北京 100010 2.中海石油(中国)有限公司天津分公司，天津 300459

受油藏非均质性和注采不均衡等因素影响，油田开发过程中的层间、层内和平面矛盾不可避免。面对复杂的地下状况和开发规律，需要不断提高精细注采水平、实现稳油增产，而油田增产措施优选与开发方案优化涉及到地震、测井、地质、油藏等多个专业的多种数据信息，在油田开发领域数字化和智能化[1-8]的背景下，随着油田开发时间延长、数据获取和分析方法增多，相关信息量不断增大，通过信息集成手段提升油田开发决策水平的需求越来越迫切。国内多位学者针对上述问题进行了相关研究，张林凤[9]分析了油田开发方案决策支持系统建设过程中的建设模式和油田开发信息集成应用的现状。许晓宏等[10]运用GIS技术开展了油藏多维信息的集成和多学科研究成果的集成等关键技术的研究。祁钧杰[11]通过开发油田基础数据管理系统，实现了不同来源数据的集成和油田基础数据的共享。丁民江等[12]建立了油田注水综合管控的专家系统模型，实现了油田注水综合管控系统的信息融合处理。王玄等[13]以元数据和元模型驱动理论等为基础，对油田完井信息集成框架进行了研究。国外多个石油企业在跨学科系统集成、综合分析、知识管理等信息化建设方面进行了广泛的实践，通过信息共享和管理信息系统的应用，为业务发展提供信息化支持，帮助提升生产效率[14]。但在油田开发专业领域，信息集成及应用方面依然面临集成信息种类不全面、不同类型数据匹配复杂、部分参数定量化表征难度大等问题。

L油田位于渤海中部，为岩性-构造层状油藏，具有储量规模大、纵向油层多、开发时间长、油水井数多、开发规律复杂等特点[15-17]。结合油田开发工作的信息处理需求和数据平台建设成果，按照标准化集成思路，构建了融合多专业信息的复杂多层油藏三维信息模型，为油田开发提供更全面的信息支持，有效指导了增产措施优选与开发方案优化工作。

1 标准化信息平台建设

L油田开发信息长期处于专业内半集成、专业间分散的状态，在地下状况和开发规律复杂的情况下，精细注水、井位优化、措施优选等工作中信息利用方面的关键需求包括：充分且全面的利用已有资料做出决策；最大程度地应用储层刻画、砂体展布、注采连通等专题研究成果；各专业间的基础数据和研究成果能够集成处理和综合分析。考虑上述需求，通过油田开发工作流程的梳理，筛选出了各专业的关键信息，包括数据类和认识类两类。不同类别信息在油藏中的表征范围不同，数据类信息主要体现井筒附近的井眼和油藏参数，包括钻井专业的井轨迹，测井专业中的电阻率、伽马、渗透率、孔隙度、解释结论和水淹级别，完井专业中的射孔层段、避射厚度，测试专业中的压力测试、产注剖面以及井段产注量等；认识类信息主要体现全油田或区块范围内油藏参数，包括地震专业的断层发育，地质专业的储层展布、注采连通，油藏专业的含油饱和度、压力与剩余油分布等。基于上述信息分类，结合数字化建设成果，L油田建立了企业级SQL Server信息平台，涵盖了各专业关键信息，通过采用标准化数据结构设计和关联，实现了数据的高效调取和处理[18]。在信息平台的支撑下，可以进行信息的集成处理及综合应用研究。

2 信息集成方法研究

在油田开发领域信息集成方面，常规手段主要是单一专业信息或单一任务信息的集成，如测井系统包含井筒尺度的渗透率、孔隙度等参数，但不能体现较大尺度的储层展布数据。信息集成不全面导致实际研究工作中需要多种手段综合分析，影响整体工作效率和成果质量。针对上述问题和实际工作需要，L油田基于标准化信息成果，建立了复杂多层油田信息集成与应用平台，完成了井筒和储层多类型信息的全面集成，并通过集成信息的定量化计算和可视化提高了信息处理和分析的智能性。

L油田信息集成研究的原则包括：①实用性。集成的信息及其处理要紧贴实际工作需求，避免小而无用或大而空。②准确性。注重对基础信息的集成，为后续工作提供尽量准确的资料，减少误差大的数据和复杂的计算过程。③关联性。集成的信息是可关联调用的，不能是孤岛的状态，以便于后续的应用开发。④独立性。信息的来源尽量独立，减少对其他软件的依赖。按照上述原则，结合信息分类，将标准化信息平台中的信息分别向井筒和储层2个方向集成，并通过节点之间的连接，完成一体化信息集成模型构建。

2.1 井筒信息的集成

L油田开发井井型以定向井为主，受海上平台位置和井眼防碰等因素影响，井轨迹空间分布复杂，另一方面由于多层大段合采，单井钻遇储层的油藏参数纵向差异较大，因此井筒方向信息的集成需要考虑各井眼在油藏中的三维空间位置，并需涵盖不同深度储层对应的钻井、测井、完井、测试和产注量等数据类信息，其具体过程为：①井轨迹的导入与标准化。依次导入各实际井或设计井的三维井轨迹坐标数据，为实现后续井筒类信息的精细表征和连接，对井轨迹坐标点进行标准化加密(深度间隔0.1 m)。②单类信息的集成。以井轨迹点为载体，将测井专业的电阻率、伽马、渗透率、孔隙度、解释结论和水淹级别等数据作为井轨迹坐标点的点属性，赋值于对应深度的井轨迹坐标点上，完成测井信息的井筒集成。③多类信息的集成。类似于测井信息的集成，分别基于完井深度、测试深度、产注层段深度等完成射孔层段、井段压力、产注量等信息的井筒集成，各类信息以井轨迹点坐标为数据主键实现内部关联。

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

通过上述步骤，完成油田所有井的井筒信息集成，可得到由包含数据类信息的三维坐标点构成的井筒信息集成模型(见图1)。

2.2 储层信息的集成

L油田断裂系统发育，纵向包括40余个小层，层间发育状况差异大，层内参数非均值性强，因此储层信息的集成需要充分结合井点实钻储层状况和储层发育研究成果，实现复杂多层油田的断层发育、厚度与物性分布、压力与剩余油分布等认识类信息的准确集成，其具体过程为：①储层边界的刻画。基于构造认识、储层井点钻遇厚度和地震属性研究，L油田完成了单砂体精细刻画，通过砂体发育认识可获取单个砂体的展布边界。②储层参数的差值。在砂体边界限制下结合井点实钻储层参数和三维差值方法得到储层参数(有效厚度、压力、饱和度等)的空间分布，并作为点属性赋值在储层空间坐标点上，从而将单层储层参数的精细刻画成果有效转化为可数字化表征与集成的信息。③多层信息集成与对比。结合油田储层研究成果，在单层集成的基础上，完成多层信息的集成，并可根据构造深度关系进行横向与纵向的对比分析。通过上述步骤，可得到由包含认识类信息的三维坐标点构成的储层信息模型(见图2)。

2.3 信息集成模型的连接

开发井钻遇储层的发育状况和井间连通性是影响油田开发效果的重要因素，因此需要将井筒和储层信息模型中的井间连通关系和井筒与储层间的连接关系进行表征。在模型中井筒坐标点和储层坐标点既是具有信息属性的载体，也可作为具有空间关系的连接节点。在井间连通方面，结合油田单井层间连通的研究成果，利用井筒对应坐标点的连接，体现井间连通层位的对应关系。以E01井(采油井)、E02井(注水井)为例，其主力层的连接见图3，对比常规连井剖面图的二维显示或栅状图[19]，该方法准确地计算并显示了L60、L70、L76、L88小层的连通关系，实现了复杂多层油藏中井间连通关系的三维数字化表征。

在井筒与储层的连接方面，可以通过空间点距离计算，查找井筒过储层距离最近的点，来判断井筒与储层的连接关系。对于井筒没有钻遇的储层，距离远、不连接，井筒钻遇但未射孔的储层暂不连接，井筒钻遇并射孔的储层在最近点进行连接(见图4)。

图2 储层信息集成模型示意图Fig.2 Schematic diagram of reservoir information integration model

2.4 目标函数的嵌入

油田开发过程中，动态分析和开发井指标计算等工作一般涉及多种井筒和储层参数，常规人工处理或软件计算存在信息处理工作量大、流程不统一等问题。而上述模型中集成的信息和连接关系作为油藏认识的数字化表征，可高效地进行一体化调用，通过将计算方法作为目标函数嵌入到模型中，可实现精细动态分析和指标预测功能。

以多层油藏层间连通状况差异分析为例，根据经典渗流理论，井间的连通能力主要受储层厚度、物性和空间距离等因素影响，因此某个层位的连通能力占整井连通能力的比例可以用以下目标函数表示：

(1)

式中：Fi为第i个层或第i口井的连通能力比例系数；gK、gH、gL分别为渗透率、厚度、空间距离经验函数；Ki、Hi、Li分别为渗透率、厚度、空间距离；a、b、c为修正系数；n为井数或层数。

图4 井筒与储层连接示意图Fig.4 Connection diagram of wellbore and reservoir

图5 E01井与E02井层间连通能力比例系数计算结果Fig.5 Calculation results of connectivity ratio coefficient of well E01 and well E02

利用信息集成模型，调用目标函数中涉及的厚度、渗透率、空间距离等参数信息，计算L油田E井区E01井、E02井各层连通能力比例系数见图5，结合三维图形显示，可以看出两口井具有一定的注采连通性，但存在明显的层间差异，主要受效层为L76小层，连通能力比例占整井的45%。可以看出，对于多因素影响下的油田开发研究工作，上述方法一方面将传统需要借助多种手段完成的目标评价过程，通过信息集成升级为一体化的综合分析；另一方面通过定量化计算和可视化手段完成了复杂油藏开发参数的准确分析，从而实现了分散信息的高效利用。

3 应用效果分析

油田开发信息集成技术作为一个基础平台已成熟应用于L油田注水开发实践，有效提升了油田精细动态分析和方案指标预测等方面的工作效率和研究水平。在动态分析方面，L油田长期大段合注合采，水驱不均衡问题突出，需要开展精细注水工作。利用信息集成模型，可在多信息维度、多观测角度下对注水效果进行综合判断和可视化分析，辅助完成油田稳油控水措施方案。以L油田E井区分层调配措施为例，区块边部未动用区实施开发井K08井，初期含水率高(91%)，结合模型中出水层位上井筒与储层连接关系和受效比例系数计算结果(见图6)，可以看出距离较近的E55井、E30井及距离较远(大于1 km)的E37井、E45井、E51井均有一定注采响应。基于上述模型计算分析结果，证实区块内单砂体长距离多方向注采受效，并开展了受效注水井2轮次分层调配，措施后K08井含水率下降15%，日增油40 t。

图6 K08井见水层位受效比例系数计算结果Fig.6 The calculation results of effective proportion coefficient of water breakthrough layer in well K08

在方案指标预测方面，随着L油田进入中高含水期，多层合注合采后剩余油分布复杂，在新井井位优化方面，常规方法工作量大、经验与精细度依赖性高[13]。以L油田E区K10井的井位优化为例，该井为扩边开发井，结合方案井网设计和轨迹可实施性，该井实际井位可在设计井位100 m左右进行优化。为了准确分析该井在不同位置的钻后产能，利用信息集成模型中井区厚度、物性、水淹比例等关键参数的精细分布表征，对井位可优化范围内每个储层坐标点产能进行计算，并可视化为井区产能分布(见图7)，从图中可以看出，通过将K10井由原方案井位向东北侧移动至优化井位，实现了产能影响参数的提升(见表1)，优化后配产较原方案配产增加18 t/d。通过上述方法，对全区进行更直观、高效的潜力分析，在钻前把待钻井位优化至产能优势区，提高待钻井实施效果，近期实施5口开发井平均单井产能较优化前提高10 t/d。

图7 L油田K10井井位优化过程Fig.7 Well location optimization process of well K10 in L Oilfield

表1 K10井井位优化后参数对比表

4 结论

1)基于标准化信息平台建设，通过井筒、储层方向信息集成及其连接，构建开发信息集成模型，实现了复杂油田开发数据和研究成果的数字化表征。

2)通过将目标函数嵌入到信息集成模型，调用集成信息进行一体化和定量化计算分析，并利用可视化手段完成复杂油藏开发参数的准确分析，实现了分散信息的高效利用。

3)L油田实践表明，利用信息集成模型进行油田精细动态分析和指标预测，可帮助提高油田注采措施效果和开发井钻后产能。