页岩油井缝网改造后CO2吞吐与埋存特征及其主控因素

赵续荣 陈志明 李得轩 李格轩 廖新维 强海伟

（1. 中国石油大学（北京）油气资源与探测国家重点实验室，北京 102249；2. 延长油田股份有限公司井下作业工程公司，陕西 延安 716000）

0 引 言

页岩油是非常规资源之一，其经济高效开发能够有效缓解能源紧缺问题。由于页岩地层的超低渗透率，常规开采技术难以开发，因此采用水平钻井和多段压裂技术开发页岩油藏［1-3］。压裂裂缝会增加水平井周围的页岩渗透率，从而提高产量。

由页岩油储层的特性所决定，其产量多表现为递减快且后期长期低产［4-6］。而注CO2吞吐是一种可行的提高采收率的方法，其具有用量少、规模小和见效快的优势［7-10］。中国石化华东油气分公司、中国石油吉林油田等已经开展低渗油藏水平井压裂后注CO2吞吐开发方式的探索，取得了较好的增油效果［11-12］。一方面，CO2捕集、利用与封存（CCUS）被认为是一种很有前途的减少CO2排放的方法，可以显著减缓全球变暖［13］。在页岩储层中对CO2进行地质埋存是可行方案之一。现场试验证明，注CO2吞吐不仅可以利用开采设施降低CCUS成本，还能有效实现CO2的埋存［14-15］。然而，目前学者们［16-18］多针对CO2吞吐技术开展实验与数值模拟研究：张越琪等［16］通过超临界CO2吞吐长岩心实验探究注气速度、注气相态、N2辅助保压、衰竭压力等重要操作参数对采收率的影响；朱舟元等［17］和唐维宇等［18］基于数值模拟方法针对页岩油藏典型井注气吞吐过程进行相关参数的分析与优化。鲜有学者将裂缝性页岩油藏中CO2吞吐与埋存联系起来综合评价多因素的共同影响。另一方面，影响裂缝性页岩油藏注CO2吞吐采收率的主控因素尚不明确。灰色关联分析方法弥补了多元回归分析法、主成分分析法的不足，具有原理简单、计算简便、排序明确等特点［19-21］。已有学者［22］应用灰色关联方法评价压裂后产能主控因素，但是尚无学者使用该方法研究注CO2吞吐采收率的主控因素。

本文首先建立了一个页岩油井缝网改造后CO2吞吐与埋存组分模型；其次，同时分析了生产参数和裂缝参数，生产参数主要包括吞吐轮次、CO2注入速度、闷井时间、周期注入量和吞吐时机等，裂缝参数主要包括主裂缝条数、长度和次裂缝条数、长度等，并分析了这些参数对CO2吞吐和埋存效果的影响；最后，引入灰色关联分析方法，计算各影响因素与累计产油量/埋存系数的关联度，根据该关联度从生产与裂缝参数中筛选出主控因素，以指导页岩油注CO2吞吐现场实践。

1 模型建立

1.1 流体参数

应用数值模拟手段，建立页岩油井缝网改造后CO2吞吐与埋存组分模型。在室内PVT 实验基础上，建立储层流体模型，将原始地层流体的组成划分为6 个拟组分，各个拟组分的PVT 参数见表1。通过数值模型模拟细管实验，对所建立的模型进行最小混相压力（MMP）的验证。结果表明，数值模拟计算最小混相压力为35.56 MPa，细管实验获得的最小混相压力为35.12 MPa，两者误差为1.25%，验证了建立模型的准确性。

表1 储层流体组分模型参数Table 1 Parameters of reservoir fluid composition model

1.2 复杂裂缝参数

图1 显示了本文建立的压裂水平井数值模拟模型。油藏平面长×宽为450 m×205 m，油藏厚度为25 m。油藏基质渗透率为0.1×10-3μm2，孔隙度为10%，初始地层压力40.7 MPa。开采初期含油饱和度为60%，含水饱和度为40%，初始储层不含气（表2）。如图1 所示，W1 井为一单口多级压裂水平井，设置压裂裂缝包括主裂缝和横向次裂缝。W1 井包括10 条水力主裂缝和60 条横向次裂缝，具体模型参数见表2。模拟时水平井井筒主裂缝处网格射开，其他网格不射孔。

图1 W1 压裂水平井数值模拟模型二维示意Fig. 1 2D schematic diagram of numerical simulation model of fracturing fractured horizontal well

表2 压裂水平井数值模拟模型基本参数Table 2 Basic parameters of numerical simulation model of fractured horizontal well

通过使用虚拟网格连接可以来模拟主裂缝，通过局部网格加密模拟次裂缝。对于主裂缝来说，虚拟裂缝的建立是基于修正的井模型。在建立井与地层的流动模型后，对井模型进行修改，将主裂缝等效为井的一部分。为此，需要描述流体沿主裂缝的流动、主裂缝和网格块的连接及主裂缝中流体的总流入3个过程。

（1）对于流体沿主裂缝的流动，假设主裂缝沟通的网格为li，i= 0，1，…，m，虚拟连接之间的流量系数的表达式为

式中：——裂缝内的流量系数；Bj——裂缝所在网格块的渗透率系数；Ml——网格块的流度系数。

（2）对于主裂缝和网格块连接的描述，需要将主裂缝等效为井筒的一部分。等效后的井生产指数修改后表达式为：

式中：——无因次井生产指数；Kw，j——裂缝穿过网格块的渗透率，10-3μm2；hw，j——裂缝穿过网格块y方向的长度，m；b——裂缝的宽度，m；h——裂缝的高度，m；βc——单位换算系数；——压力当量半径，m；——与裂缝连接处的井筒半径，m；Dx——裂缝穿过网格块x方向的长度，m；Dz——裂缝穿过网格块z方向的长度，m。

（3） 最后，裂缝中流体的总流入（流出）量为

式中：——网格l中组分c的总流入（流出）量，m3；ψ(pli-pw，l，pl) ——井与网格块连接处的流量系数；xc，p——p相中c组分的摩尔分数；Mp——相流度，（10-3μm2）/（Pa·s）；——组分c在井筒中的流量，m3；——井筒中的总流量，m3；ζp——相摩尔质量，kg/mol；ζavg——平均摩尔质量，kg/mol；i——网格数，i取1，2，…，m。

为准确模拟页岩流动规律，基于数值模拟器，通过连续性方法考虑页岩储层压敏效应［23］，使用Henry 定律考虑CO2在水中的溶解［24］。CO2注入页岩储层时在水中的溶解度较常规烃类更大，故有必要考虑CO2在水中的溶解。地层温度为348.15 K 时CO2和CH4在水中溶解的Henry 系数如表3 所示。

表3 本文模型CO2、CH4在水中溶解的Henry系数Table 3 Henry coefficient of CO2 and CH4 dissolved in water of the model

2 注 CO2 吞吐与埋存模拟

首先进行了衰竭式开采和注CO2吞吐的结果对比，这是为了验证注CO2吞吐的必要性。然后保持其他参数不变，以累计产油量和换油率作为吞吐效果的评价指标，埋存系数为埋存效果的评价指标，研究不同参数下的吞吐与埋存特征。具体的实验方案见表4。其中，埋存系数是CO2埋存量与注入CO2量的比值。

表4 注CO2 吞吐与埋存模拟实验方案Table 4 Simulation experiment scheme of CO2 huff-and-puff and storage

2.1 衰竭开采和注CO2吞吐结果分析

首先进行衰竭式开采和注CO2吞吐的模拟。衰竭式开采为连续定压生产15 a。注CO2吞吐模拟时，首先衰竭开采8 a，再进行7 个轮次的注CO2吞吐。吞吐过程包括CO2注入、闷井和定压生产3 个阶段。每个吞吐轮次中，注入35 d，注入速度为1.5 ×104m3/d，周期注入量为5.25×105m3，闷井30 d，最后生产300 d。

图2 为衰竭开采和注CO2吞吐下的累计产油量和含油饱和度场的变化。相对于衰竭式开采，该井注CO2吞吐累计产油量提升了26.48%。一方面，CO2的注入使得油藏平均压力升高，地层能量得到了补充；另一方面，CO2注入后大量溶解在原油中，使原油的溶解气油比增加，原油体积膨胀并且黏度下降。从含油饱和度场可以看出，经过衰竭式开采后，仍有大量原油未被采出，含油饱和度下降并不明显。同时发现，复杂缝网形成的高渗区域的含油饱和度明显低于未压裂区的含油饱和度。相比之下，油藏在经过7 轮次注CO2吞吐后，人工裂缝周围的含油饱和度大大减少。结果证实注CO2吞吐可大幅提高页岩油藏采收率。

图2 衰竭开采、注CO2吞吐条件下的累计产油量、含油饱和度Fig. 2 Cumulative oil production and oil saturation in conditions of depleted production and CO2 huff-and-puff

2.2 生产参数的影响

2.2.1 吞吐轮次

基于表4 的方案1 分析了吞吐轮次对吞吐效果和CO2埋存系数的影响，结果如图3 所示。由图3可以看到，随着吞吐轮次的增加，累计产油量增加，但是增油趋势逐渐变缓；换油率随吞吐轮次的增加逐渐降低。7 个吞吐轮次相比1 个吞吐轮次累计产油量增加22.12%，换油率减少54.84%。埋存效果分析发现，多次吞吐后，CO2的埋存系数逐渐增大。7 个吞吐轮次相比1 个吞吐轮次埋存系数增大267.92%，平均每增加一个轮次增加44.65%。随着地层中压力亏空，CO2更容易埋存在地层中。必须注意的是，相对于注CO2驱，此时单井吞吐后的埋存系数明显较小，只有不到0.3。这是因为闷井后持续生产采出了更多的CO2。吞吐轮次的选择与油藏物性密切相关，结合吞吐与埋存数据，优选适合该井的最优吞吐轮次为4、5 次。

图3 不同吞吐轮次的累计产油量、换油率和埋存系数Fig. 3 Cumulative oil production, production-injection ratio and storage coefficient of different huff-and-puff rounds

2.2.2 CO2注入速度

基于表4 的方案2 分析了CO2注入速度对吞吐效果和CO2埋存系数的影响，其结果如图4 所示。由图4 可以看出，随着CO2注入速度的增加，累计产油量和换油率均不断增大。相比注入速度1.1×104m3/d，注入速度为1.9×104m3/d 累计产油量增加12.19%，换油率增大2.79%，但是注入速度增加到一定值时，累计产油量和换油率的增长幅度均减缓。这是因为一方面注入速度越高，增压效果越好，弹性驱能量越充足。另一方面，过高的注入速度可能使CO2来不及与原油充分作用，并可能将近井地带的原油推向油层深部，因而累计产油量和换油率的增加幅度将开始减缓。

图4 不同CO2注入速度的累计产油量、换油率和埋存系数Fig. 4 Cumulative oil production, production-injection ratio and storage coefficient of different injection rate

将埋存效果进行分析发现注入速度增大时CO2的埋存系数逐渐增大。注入速度为1.1×104m3/d 时埋存系数仅为0.04，而注入速度为1.9×104m3/d 时为0.40。这是因为累计产油量的增大导致裂缝周边可埋存体积增大，但是注入速度增加到一定值时，埋存系数的增长幅度也减缓。结合吞吐和埋存数据，优选适合该井的注入速度为1.5×104m3/d。

2.2.3 闷井时间

基于表4 的方案3 分析了CO2闷井时间对吞吐效果和CO2埋存系数的影响，结果如图5 所示。由图5 可以看到，随着CO2闷井时间的增加，累计产油量和换油率都不断增大。相比闷井20 d，闷井60 d 累计产油量增加6.62%，换油率增大26.14%，但是闷井时间增加到一定值时，累计产油量和换油率的增长幅度均减缓。这是因为随着闷井时间的增长，CO2进一步扩散到油相中，与原油的溶解更充分，溶解气驱作用更显著；但是当闷井时间过长时，总体作用效果减弱，已溶于原油的CO2可能会从原油中分离出来。图5（b）中CO2的埋存系数增大到最大值又减小也说明了这个结果。结合吞吐和埋存数据，优选适合该井的闷井时间为50 d。

2.2.4 周期注入量

基于表4 的方案4 分析了周期注入量对吞吐效果和CO2埋存系数的影响，结果如图6 所示。模拟时，固定注入速度，通过增加每个周期的注入时间来增加周期注入量。可以看到，随着 CO2周期注入量的增加，累计产油量不断增大，换油率则不断降低。相比注入3.75×105m3，注入9.75×105m3累计产油量增加3.97%，换油率减少56.18%。当注入量较小时，CO2的溶解膨胀、蒸发萃取作用占主导，此时累计产油量逐渐增加；当注入量达到一定值时，原油溶解CO2的能力基本达到饱和，累计产油量减缓而注入量越来越高，因此换油率降低。埋存效果进行分析发现CO2的埋存系数随周期注入量的增大而增大。注3.75×105m3时，埋存系数仅为0.04，而注9.75×105m3时为0.40。结合吞吐和埋存数据，优选适合该井的周期注入量为6.75×105m3。

基于表4 的方案5 分析了吞吐时机对吞吐效果和CO2埋存系数的影响，结果如图7 所示。由图7可以看到，随着吞吐时机的延后，累计产油量基本不变，这就意味着增油量逐渐减小，故换油率不断降低。衰竭开采11 a 后开始吞吐相比5 a 后开始吞吐累计产油量与换油率减少20.86%。吞吐开始越早，原油中轻组分所占的比例越大，进而CO2的蒸发萃取作用效果越好。故越早开始吞吐，对地层能量的补充越及时。埋存效果分析发现CO2的埋存系数随着开始吞吐时间增加而显著增加，衰竭开采11 a 后开始吞吐相比5 a 后开始吞吐埋存系数增大236.88%，平均每年增加39.48%。这是因为开始吞吐的时间越晚，吞吐时地层压力的越小，越容易实现埋藏。结合吞吐和埋存数据，优选适合该井的吞吐时机为衰竭开采8 a 后开始吞吐。

图7 不同吞吐时机的累计产油量、换油率和埋存系数Fig. 7 Cumulative oil production, production-injection ratio and storage coefficient of different huff-and-puff moments

2.3 裂缝参数的影响

2.3.1 主裂缝条数

基于表4 的方案6 分析了主裂缝条数对吞吐效果和CO2埋存系数的影响，结果如图8 所示。结果表明，主裂缝条数对累计产油量有很大影响。裂缝条数从4 增大到10 时，累计产油量增加了85.18%，换油率增加了92.24%。为了提高油井产能，应创建更多有效的水力裂缝作为高渗透通道。埋存效果分析发现，主裂缝条数越多，CO2的埋存系数越大。10 条主裂缝相比于4 条主裂缝埋存系数增大20.90%，平均每条增加3.48%。这说明多段压裂后注CO2吞吐不仅能提高原油采收率，还能实现更多CO2的埋藏。

图8 不同主裂缝条数的累计产油量、换油率和埋存系数Fig. 8 Cumulative oil production, production-injection ratio and storage coefficient of different major-fracture numbers

2.3.2 次裂缝条数

基于表4 的方案7 分析了次裂缝条数对吞吐效果和CO2埋存系数的影响，结果如图9 所示。结果表明，随着次裂缝条数增大，累计产油量增大，但是增大幅度远不及主裂缝条数的影响。次裂缝条数从30 增大到60 时，累计产油量增加了6.61%，换油率增加了8.1%。实际储层中次裂缝的因素不容忽视，次裂缝不仅可以与主裂缝形成复杂缝网，而且，沟通更多页岩储层时由于微纳米孔喉造成的毛细管力渗吸效果也会大大增加产油量。埋存效果分析发现次裂缝条数越多，CO2的埋存系数越大。60条次裂缝相比30 条次裂缝埋存系数增大18.87%，平均每条增加0.63%。说明形成复杂缝网后注CO2吞吐不仅能提高原油采收率，还能实现更多的CO2埋藏。

图9 不同次裂缝条数的累计产油量、换油率和埋存系数Fig. 9 Cumulative oil production, production-injection ratio and storage coefficient of different minor-fracture numbers

2.3.3 主裂缝半长

①取材环保性。材料获取过程不应破坏当地的生态环境，如不存在大规模的开山采石、砍伐森林等现象；选用的生物护岸材料应不影响当地生态系统稳定性；当引进外来物种进行植被护岸时应不会造成物种入侵、挤占本地物种生存空间等现象。

基于表4 的方案8 分析了主裂缝半长对吞吐效果和CO2埋存系数的影响，结果如图10 所示。结果表明，随着主裂缝半长的增大，累计产油量显著增大。裂缝半长从50 m 增大到80 m 时，累计产油量增加了21.86%，换油率增加了28.19%。分析埋存效果发现，主裂缝半长越大，CO2的埋存系数越大。主裂缝半长为80 m 相比于50 m 埋存系数增大53.18%，平均每米增加1.77%。

图10 不同主裂缝半长的累计产油量、换油率和埋存系数Fig. 10 Cumulative oil production, production-injection ratio and storage coefficient of major fractures with different half lengths

2.3.4 次裂缝长度

基于表4 的方案9 分析了次裂缝长度对吞吐效果和CO2埋存系数的影响，结果如图11 所示。

图11 不同次裂缝长度的累计产油量、换油率和埋存系数Fig. 11 Cumulative oil production, production-injection ratio and storage coefficient of minor fractures with different lengths

由图11 看出，随着次裂缝长度增大，累计产油量以微小幅度增大。次裂缝长度从5 m 增大到25 m 时，累计产油量增加了1.63%，换油率增加了1.59%。次裂缝长度相对于次裂缝数量影响更小。埋存效果分析发现次裂缝长度越大，CO2的埋存系数越大，但是增加幅度较小。次裂缝长度为25 m相比于5 m 埋存系数增大25.81%，平均每米增加1.29%。

3 参数分析

针对注CO2吞吐的主控因素的筛选，本文采用邓氏关联度方法，使用初值化方法对数据序列进行无量纲化处理，利用位移差反映两序列间发展过程或量级的相近性。其主要步骤为：

（1）建立研究因素的样本矩阵，其表达式为

式中：m——样本个数；n——自变量个数。

（2）确定参考数列和比较数列。确定目标研究因素为参考数列，其他序列即为比较数列。参考数据列记为

（3）使用StandardScaler 方法数据序列。标准差标准化（StandardScaler）方法处理后的数据符合标准正态分布，即

式中：μ——样本数据的平均值；σ——样本数据的标准差；k——样本序号；j——自变量。

（4）计算灰色关联系数。求增油量与任一比较数列在同一样品上的关联系数，即

式中ρ——分辨系数，取值范围0～1，通常取0.5。

（5）计算灰色关联度。灰色关联度计算方法表达式为

通过计算各项参数与增油量和埋存系数的灰色关联度，根据该关联度筛选了影响吞吐效果和埋存效果的主控因素。

图12 为各参数灰色关联度分析结果。结果表明，对注CO2吞吐影响最大的生产参数是吞吐轮次，影响最大的裂缝参数是主裂缝条数。各参数的重要性顺序是：吞吐轮次、主裂缝条数、CO2注入速度、主裂缝半长、闷井时间、次裂缝条数、吞吐时机、周期注入量、次裂缝长度。最影响埋存的生产参数是CO2注入速度、裂缝参数是主裂缝条数。此外，埋存时吞吐时机和吞吐轮次的选择至关重要。

图12 影响吞吐与埋存效果的各参数灰色关联度Fig. 12 Grey correlation of parameters affecting huff-andpuff effect and storage effect

4 结 论

（1）注CO2吞吐不仅可以大幅地提高裂缝性页岩油的采收率，而且可以实现部分CO2的有效埋存，埋存系数可达到0.40。

（2）注CO2吞吐开发裂缝性页岩油藏时，吞吐和埋存效果随着吞吐轮次、注入速度、闷井时间和周期注入量等生产参数的增大而增大，其中吞吐轮次对吞吐效果影响最大，可使累计产油量增加22.12%，注入速度对埋存效果影响最大，可使埋存系数达到0.40。

（3）注CO2吞吐开发裂缝性页岩油藏时，吞吐时机越晚吞吐效果越差，但埋存效果越好。衰竭开采11 a 后开始吞吐相比5 a 后开始吞吐累计产油量减少20.86%，平均每年减少3.47%；埋存系数增大236.88%，平均每年增加39.48%。需要根据实际储层优选吞吐时机，适合本文油井的吞吐时机为衰竭开采8 a 后开始吞吐。

（4）随着裂缝条数和长度的增加，注CO2吞吐时的累计产油量可增加21.86%，埋存系数可增加20.90%，表明注CO2吞吐过程页岩储层裂缝的存在不仅有利于提高采收率，还能实现更多CO2的埋藏。