D区块三元复合驱开发效果影响因素数值模拟研究

来源 :东北石油大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jakynum1
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
D区块于2013年开始开展三元复合驱矿场试验以进一步开发提高采收率,在开展复合驱矿场试验过程中发现,部分生产井见剂浓度高,含水上升快,部分注入井注液困难,区块总体提高采收率幅度不理想,开发效果较差。针对上述现象,通过对现场提供的动态参数及生产数据分析可知,导致D区三元复合驱试验区开发效果不理想的主要原因是有水驱干扰和油水井套损现象的存在。为了系统分析三元复合驱开发效果的影响因素,本文以油藏数值模拟技术为依托,对D区块三元复合驱试验区进行了水驱三元复合驱干扰一体化数值模拟研究,设计不同开发方案并对方案预测的开发效果进行对比分析,来研究水驱干扰及油水井套损对开发效果的影响情况,以此为D区块三元复合驱矿场试验提出明确的调整方向,进而保证该区块的正常生产。本文首先应用Petrel软件对D区块进行了地质建模,并利用Eclipse软件对D区块水驱阶段进行历史拟合研究,水驱至2013年5月末,计算采收率为43.06%,并给出了剩余油分布情况。然后利用CMG软件对试验区三元复合驱阶段进行跟踪历史拟合研究,试验区空白水驱阶段拟合至2014年11月末结束,计算收率为44.94%,三元复合驱阶段拟合至2018年6月末,计算采收率为53.66%,并给出了剩余油分布情况。在历史拟合结果满足精度的基础上,进行了水驱三元复合驱干扰一体化数值模拟研究,设计了以下四种方案:实际(套损和水驱干扰并存)三元复合驱、理想三元复合驱、仅考虑套损影响三元复合驱和仅考虑水驱干扰三元复合驱,并对以上四种方案复合驱开发效果进行了预测,预测至综合含水达到98%时,理想、仅考虑水驱干扰、仅考虑套损影响和实际三元复合驱的阶段采出程度逐渐降低,分别为17.85%、16.06%、15.18%和13.21%,最终采收率分别为62.79%、61.00%、60.12%和58.15%。理想情况下三元复合驱阶段采出程度最高,与理想情况对比,实际情况下采收率降低了4.64个百分点,仅考虑套损影响情况下采收率降低了2.67个百分点,仅考虑水驱干扰情况下采收率降低了1.79个百分点。由此可见,D区块油水井套损和水驱干扰对三元复合驱效果均有较大影响,而油水井套损对三元复合驱开发效果的影响更大。
其他文献
区域一体化和经济全球化是未来发展的一大趋势,本文从新时期的区域经济发展前景出发,结合中国现阶段的区域经济现象,从区域和产业结构两个角度提出了我国在全球化进程中区域
【中图分类号】G623.2 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089(2018)03-0212-02  在小学语文教学中开展古诗词群文阅读教学,有利于提高学生的古诗词阅读速度,增加古诗词阅读数量,可谓是一种新型的古诗词阅读教学模式。这种教学模式提倡小学生进行多种类古诗词的阅读,从而能够大大促进学生语文素质的有效提升。本文在阐述了小学语文古诗词群文阅读意义和原则的基础上,论述了在小学语文古诗
通过阐述岳西县发展桑椹产业的优势、市场前景、桑椹的食疗作用、采集与加工方法、栽培技术等,说明岳西县发展桑椹产业的可行性及由此带来的经济效益,指出发展桑椹产业是增加农
畅货中心(Outlet Mall)是相继在美国、日本出现的.由许多销售库存处理商品的零售店聚集在一起的购物中心.在经济不景气的市场中,畅货中心得到迅速发展,成为消费者乐于光顾、
对应分析( Correspondence analysis)是在R型因子分析和Q型因子分析的基础上发展起来的一种多元统计分析方法.其应用非常广泛,在医药、植物学、环境学、卫生学、旅游等诸多领
老年顾客是一个特殊的顾客群体,接待老年顾客需要特殊的技巧,在几年的销售工作中,我体会到接待老年顾客要做到:耐心、放心、贴心.耐心.老年顾客一般讲话慢、絮叨,这时就要求
生态旅游是一种正在迅速发展的旅游形式,我国生态旅游的可持续发展却也存在相当多的问题。本文提出了生态旅游可持续发展应注意的问题及管理措施。
上海可的便利店有限公司,从4年前只有40家门店发展到2000年的300家,已名声远扬,业内人传"全国零售看上海,上海便利看可的".可的的目标,2001年500家,2004年前达到1000家,力争
采用新的方法推导出非均匀介质中非对称耦合传输线一般A参数(ABCD参数)的解析表达式,给出了以正规模式参量描述的A参数表达式.所得A参数表达式形式简明,物理概念明晰.通过矩
随着二十一世纪互联网时代的到来,数据共享以及数据获取越来越便利,我们所拥有的数据量也越来越大,因此如何对大数据时代的相关数据进行理解和分析就成为目前产业界以及学术界关注的重要问题.目前,尽管我们能够相对容易地获取大量的数据,但是数据有可能是缺失的,因此如何保证数据质量,仍是一大挑战.导致数据缺失的因素有很多,比如收集方法不合理,收集过程中信息丢失,或者受到一些主客观条件的限制.针对获取的数据可能产