【摘要】：智能完井技術(shù)具有實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、分析決策、遙控控制等優(yōu)勢(shì),可以解決水平井生產(chǎn)中的諸多測(cè)試和控制難題,達(dá)到優(yōu)化油井生產(chǎn)、降低作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、提高油氣采收率的效果,它代表著未來數(shù)字油田的發(fā)展方向。近幾年隨著光纖測(cè)量技術(shù)的進(jìn)步,井下永久壓力和溫度傳感器已經(jīng)可以從井筒內(nèi)收集到精確的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),如何通過分析溫度和壓力監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以準(zhǔn)確獲知水平井產(chǎn)液狀況是實(shí)現(xiàn)遙控控制井下生產(chǎn)狀況的關(guān)鍵。針對(duì)這一復(fù)雜問題,本文綜合利用滲流力學(xué)理論、傳熱學(xué)理論、油藏工程方法以及相關(guān)的數(shù)學(xué)方法建立了一套基于井下壓力和溫度數(shù)據(jù)的水平井智能完井產(chǎn)液狀況分析方法。基于井下壓力和溫度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),該方法不僅可以定性的分析井下產(chǎn)液狀況,還可以借助優(yōu)化算法定量的反演得到水平井流入剖面,從而為智能井通過遙控控制實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化生產(chǎn)提供了依據(jù)。本文首先在考慮智能完井方式下流體流動(dòng)過程和熱量交換過程的基礎(chǔ)上,基于井筒多相流動(dòng)時(shí)流體壓力和溫度的變化機(jī)理,建立了井筒與油藏耦合的水平井智能完井壓力和溫度正演模型。以水平井智能完井壓力和溫度正演模型為基礎(chǔ),一方面本文分析了井下壓力剖面和溫度剖面的影響因素,包括完井方式、油藏入流量、油藏滲透率、油藏非均質(zhì)性、流體類型、水侵、氣侵等,說明通過定性分析井下溫度剖面可以有效識(shí)別水侵、氣侵等異常產(chǎn)液狀況;另一方面,基于軟測(cè)量建模的思想,選取油藏滲透分布作為反演參數(shù),建立了水平井智能完井流入剖面反演模型,并通過比較三種常用梯度算法的尋優(yōu)效果,優(yōu)選了尋優(yōu)效率最高的反演算法。本文最后開展實(shí)例應(yīng)用,說明針對(duì)油相單相流動(dòng)、存在水侵及存在氣侵的生產(chǎn)狀況,均可利用水平井智能完井流入剖面反演方法得到準(zhǔn)確的水平井流入剖面,結(jié)果合理可靠,為水平井智能完井提高采收率提供了技術(shù)支撐。
[Abstract]:Intelligent completion technology has the advantages of real-time monitoring, analysis and decision making, remote control and so on. It can solve many testing and control problems in horizontal well production, optimize oil well production, reduce operational risk, and improve oil and gas recovery efficiency. It represents the future development direction of digital oil fields. In recent years, with the development of optical fiber measurement technology, the downhole permanent pressure and temperature sensors have been able to collect accurate monitoring data from the wellbore. How to accurately know the liquid production status of horizontal wells by analyzing the temperature and pressure monitoring data is the key to realize the remote control of downhole production conditions. In order to solve this complex problem, a set of intelligent well completion fluid analysis method based on downhole pressure and temperature data is established by using percolation mechanics theory, heat transfer theory, reservoir engineering method and related mathematical methods. Based on the monitoring data of downhole pressure and temperature, this method can not only qualitatively analyze the downhole liquid production, but also obtain the inflow profile of horizontal well by quantitative inversion of optimization algorithm. This provides the basis for the intelligent well to realize the optimal production by remote control. In this paper, first of all, considering the fluid flow and heat exchange process under the intelligent completion mode, and based on the fluid pressure and temperature change mechanism of multi-phase flow in wellbore. A forward model of intelligent completion pressure and temperature for horizontal wells coupled with wellbore and reservoir is established. Based on the forward model of intelligent completion pressure and temperature in horizontal wells, on the one hand, this paper analyzes the influencing factors of downhole pressure profile and temperature profile, including completion mode, reservoir inflow rate, reservoir permeability, reservoir heterogeneity, fluid type. Water invasion, gas invasion, etc., which shows that water invasion and gas invasion can be effectively identified by qualitative analysis of downhole temperature profile. On the other hand, based on the idea of soft sensor modeling, reservoir permeability distribution is selected as inversion parameter. The inversion model of intelligent completion inflow profile for horizontal wells is established. By comparing the optimization results of three common gradient algorithms, the inversion algorithm with the highest optimization efficiency is selected. At the end of this paper, an example is developed to show that for the single phase flow of oil phase, there is water invasion and gas invasion, and the accurate horizontal well inflow profile can be obtained by using the intelligent completion inflow profile inversion method of horizontal well, and the results are reasonable and reliable. It provides technical support for the intelligent completion of horizontal wells to improve oil recovery.
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)石油大學(xué)(華東)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TE257

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本文編號(hào)：2268286