Mechanism and Law of CO2 Pressure Flooding in Enhancing Oil Recovery in Low-Permeability Heavy Oil Reservoirs
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摘要:
为明确低渗透稠油油藏CO2压驱开采机理及开发效果，利用相态模拟技术分析了CO2对稠油的作用机理。基于有限元离散法，建立了裂缝扩展渗流场−应力场耦合模型，分析了注入压力对裂缝扩展行为的影响。基于裂缝生成模拟结果，建立了考虑CO2复合压驱后形成复杂裂缝的数值模型，进行了油藏压后生产模拟，形成了基于油藏动态参数的稠油油藏CO2压驱数值模拟方法，分析了CO2压驱过程中的裂缝扩展规律，优化了CO2压驱工艺参数。模拟结果表明，CO2压驱的主要作用机理包括降低原油黏度、膨胀原油、增强原油流动性、在注入井附近造缝提高CO2注入能力及增加地层压力。CO2具有较好的增能效果，CO2运移受储层非均质性影响严重，气体超覆作用导致注入的CO2易在储层上部位聚集，上部位原油降黏效果更为显著。通过优化稠油CO2压驱工艺参数，建议压驱注入压力控制在40～50 MPa。该研究结果对稠油油藏CO2压驱设计及现场应用具有一定的指导作用。
Abstract:In order to clarify the production mechanism and development effect of CO2 pressure flooding in low-permeability heavy oil reservoirs, the influencing mechanisms of CO2 on heavy oil were analyzed by using phase simulation technology. Based on the finite element discrete method, the coupling model of the seepage field and stress field of fracture propagation was established, and the influence of injection pressure on fracture propagation behavior was analyzed. According to the simulation results of fracture generation, a numerical model considering the formation of complex fractures after CO2 combined pressure flooding was established, and the reservoir production after pressure flooding was simulated. A numerical simulation method of CO2 pressure flooding for heavy oil reservoirs was developed based on dynamic reservoir parameters. The law of fracture propagation during CO2 pressure flooding was analyzed, and the technological parameters of CO2 pressure flooding were optimized. The simulation results show that the main influencing mechanisms of CO2 pressure flooding include reducing crude oil viscosity, expanding crude oil, enhancing crude oil fluidity, fracturing near injection wells to improve CO2 injection capacity, and increasing formation pressure. CO2 has a good energy enhancement effect, and CO2 migration is greatly affected by the heterogeneity of the reservoir. Gas overlap leads to the accumulation of injected CO2 in the upper part of the reservoir, and the crude oil viscosity reduction effect in the upper part of the reservoir is more significant. By optimizing the technological parameters of CO2 pressure flooding for heavy oil, it is suggested that the injection pressure of pressure flooding should be controlled at 40–50 MPa. The research results can guide the design and field application of CO2 pressure flooding in heavy oil reservoirs.
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随着渤海油田勘探开发的不断深入，常规背斜、断块型油气藏越来越少，裂缝性油气藏逐步成为勘探开发的重点目标。但裂缝性油气藏的裂缝发育区在成为渤海油田油气储集空间的同时，因断层、裂缝发育引起的钻井液漏失等井下故障不断增多，给钻井作业带来了极大的风险及挑战。
井漏作为钻井过程中的一个技术难题，不仅增大钻井成本、延长钻井工期，甚至有些复杂构造区多次堵漏失败后经多次侧钻仍不能避开易漏层段，最终直接弃井。一般情况下，在钻井液密度大于地层孔隙压力的正压差作用下，由于该区域地层承压能力差，钻井液沿着高渗透的通道流入地层中的孔、洞、缝等可溶空间，导致井漏等钻井故障[1-4]。国内外学者对油田多种井漏特征及原因进行了分析，并提出了相应的漏失模型、处理方法和堵漏技术措施等[5-8]，其中，谭忠健等人[9]对渤中34-9油田裂缝性地层的漏失机理进行了研究，认为该地层的漏失是地层弱面结构发育、正压差作用驱动及井筒压力-应力-应变再平衡的综合结果，控制井底压差是预防其井漏的有效措施之一。但总的来说，前人对井漏机理、类型等做了大量研究工作，却缺乏对于如何预防、预警井漏风险的系统研究。
从渤海油田的漏失来看，有大断层引起的井漏，也有纵向断距不大、横向延伸距离较短的小型断裂或者裂缝发育区引起的漏失，因此需要提高断层解释精度，以更有针对性地提出井漏预防措施[10]。目前，利用三维地震资料可以有效识别大断层，但对于小断层、裂缝等构造，往往不能产生明显的同相轴错断或者振幅、频率、相位等异常响应，因此利用常规断层解释方法识别小尺度断裂和裂缝面临着很大挑战[11-15]。
基于上述分析，笔者提出了地质工程一体化井漏预警技术思路，建立了基于地震属性的多尺度裂缝空间分布模型，分别研究了随钻陀螺主动测斜调整技术、高效造斜旋转导向技术和近钻头测量技术。在旅大 X 油田钻前及钻进中应用了渤海油田裂缝性油藏地质工程一体化井漏预警技术，实现了钻前风险预测、钻进中调整动态避钻漏层，表明该技术可以保障钻井作业安全，降低钻井成本。
1. 井漏预警技术思路
采用地质工程一体化井漏预警技术，其基本思路是：根据钻井、录井、测井和地震数据等资料整理分析结果，钻前阶段进行小断裂及裂缝的精细刻画及裂缝性火成岩相带识别，为钻井作业提供井漏风险预测；钻进阶段开展随钻井漏风险跟踪，实时调整并反馈井漏风险预测结果，进一步优化井眼轨道，并指导钻井采取相应的防漏措施；若发生井漏，开展井漏点断裂、裂缝发育情况研究，为制定堵漏技术措施提供依据。
由于渤海油田钻井中的井漏、卡钻及井壁失稳等井下故障大多和断层发育有关，因此，设计井眼轨道时对于大型断裂要提前采取避钻或防漏堵漏等技术措施。另外，渤海油田已钻井发生的井漏很多都与钻遇隐蔽的小断裂有关，因此精准解释小尺度断裂可以预测井漏。
2. 基于地震属性的多尺度裂缝空间分布模型的建立
2.1 地震属性前处理
地震属性提取是指通过各种数学算法从地震数据中拾取隐藏在内部的构造、岩性、物性甚至含油气性等信息。该方法的优势是可以获得目的层在整个工区范围内的横向变化特征；地震三维体属性是指通过计算地震数据获得的瞬时属性、单道时窗属性及多道时窗属性，渤海油田创新性地采用三维属性展示的方式，对构造、断裂等进行全方位三维刻画展示。
通常在属性提取之前首先要进行地震数据预处理，包括信噪比分析、频谱分析、平滑、滤波和断裂增强处理等特殊性处理，处理后的地震数据断层反射更加清晰，在此数据体基础上计算的断裂相关属性更明显，属性中的微小异常体更能体现小尺度断裂发育特征（见图1）。
2.2 基于蚂蚁体追踪的裂缝识别技术
蚂蚁体是最近几年兴起的一种智能识别复杂断裂分布及天然裂缝发育程度的一种地震属性，是斯伦贝谢公司研发的一种专利技术，之所以称之为“蚂蚁体”，是由于其灵感来源于蚂蚁觅食时优选最短路径现象[16-17]：蚂蚁在爬行过程中能够分泌一种被同伴感知的信息素，信息素多次积累，使同伴觅食随机选择路径时选择某条路径的概率增大，从而得到最优觅食路径。蚂蚁体追踪技术的基本原理，即在三维地震数据体中释放多个种子点，结合蚂蚁特殊的觅食方式，通过严格并行、选择和信息素更新3个步骤，实现追踪识别 目标物。
一般来说，断裂检测属性在断裂带处具有特殊性，呈现局部极大值或局部极小值，如断裂带在相干算法中表现为局部极小值。断裂带一般会延伸且具有一定规模，并与一些地质规律相符合。应用蚂蚁体追踪技术能够在相干检测的基础上补充检测断层和裂缝等地质异常发育带，对于地质体横向不连续性刻画也更清晰，因此可以利用该技术进行裂缝预测和识别。
应用蚂蚁体追踪技术识别断层过程中，将类似蚂蚁功能的算子放置于地震数据中，当算子在地震数据中追踪到满足预设条件的断裂痕迹时，会将其标记并留下信息素，不满足条件的断裂痕迹不会被标记或留下信息素；其他算子按照预设条件继续追踪标记，直至完成断裂构造识别。多尺度裂缝三维空间分布模型的建立流程如图2所示。
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图 2 多尺度裂缝三维空间分布模型的建立流程Figure 2. Establishment of the three-dimensional spatial distribution model of multi-scale fractures3. 漏失地层轨迹跟踪调整技术
根据地震属性研究建立的多尺度裂缝三维空间分布模型，将井漏风险分为高、中和低等3级，采用“避开漏层，防止漏失，精准堵漏，谨慎钻进”的指导方针，分别制定不同的防漏堵漏技术措施。对于钻前预测的高风险地区，可采用漏层避钻技术、加入随钻堵漏材料和储备堵漏浆等；对于中风险地区，能够强行钻过的地区可采用小参数钻进防止漏失，在钻进过程中向循环池加入1%PF-SEAL和PF-SZDL，并间歇性补充堵漏材料，维持其含量稳定，直至钻穿断层；低风险地区采用小参数进行钻进。对于漏层避钻井段，需要重新设计井眼轨道，绕过高风险漏失层位[18-19]；钻进过程中跟踪发现前方有漏失风险时，可利用随钻陀螺测斜仪、近钻头测斜仪等工具实时主动调整井眼轨迹，实现高风险漏失地层的避钻。
3.1 随钻陀螺主动测斜调整技术
海上油田勘探开发的特点决定了每个区域需要规划相当数量的井位。随着调整井的开发和侧钻需求，井与井的间距很近，紧密靠近的套管在地磁场的作用下会导致传统随钻测量仪器测得的方位不准确，井眼轨迹出现偏差，后果严重的会引发井眼碰撞等井下故障。
随钻陀螺测斜仪将成熟的抗震陀螺和MWD磁性测量技术[20]结合在一起，随钻测量时间长达115 h，随钻测量过程中能够抗磁干扰，准确测得井斜角和方位角，所测井斜角和方位角的精度可达±0.1º，且不用像传统电缆Keeper陀螺测斜仪在遇到危险防碰点或复杂漏失风险地层时必须静止等待电缆陀螺测斜仪下入，能够降低井下钻具压差卡钻、井壁坍塌风险，缩短钻井周期。
3.2 高效造斜旋转导向技术
蚂蚁体追踪的裂缝识别技术可以预测井眼轨道是否经过高风险漏失地层，并采取防碰绕障措施，此时对于钻进中的井而言，除了明确漏失层位、重新快速设计绕障井眼轨道外，对井下导向工具能否快速造斜避开高风险点也非常重要。
中海石油有限公司联合中海油服设计研制了高性能的导向执行机构和钻具力学组合[21-22]，导向合力由19.6 kN提高至34.3 kN，稳定器长度由4.136 m缩短至2.325 m，柔性短节长度由3.031 m增长至4.788 m。通过进行一系列改进，旋转导向系统的造斜能力提高了30%～50%；实现了短曲率半径的定向井设计，造斜率大于14°/30m；缩短了水平井靶前位移，不仅有助于高风险漏失地层绕障，而且可以提前进入油气储层，在相同井深条件下获得更长的水平段，提高了开发效率，同时保障了钻井安全。
3.3 近钻头测量技术
随钻近钻头测量工具由近钻头测量短节、数据遥传短节和马达等组成（见图3），其中近钻头测量短节可以测量井斜角、方位伽马和钻头转速等参数，井斜测点距钻头0.50 m，伽马测点距钻头0.40 m，通过无线通讯将测量结果发送给数据遥传短节。
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图 3 随钻近钻头测量工具的结构Figure 3. Structure of the near-bit measuring instrument while drilling近钻头井斜测量技术能适应钻头快速旋转工况的近钻头井斜测量，测点距离钻头仅0.50 m，且近钻头方位伽马测量技术及井下短距无线跨传技术能够更好地实现近钻头地质导向功能，准确及时获取地质信息，更好地实现马达作业模式下井眼轨迹控制，精准调整井眼轨迹，确保避开漏失高风险地层。
4. 应用效果评价
地质工程一体化井漏预警技术在旅大X油田钻前及钻进中进行了应用。钻前主要采用蚂蚁体追踪裂缝识别技术，识别断层与裂缝；钻进过程中应用随钻陀螺测斜技术、高造斜旋转导向技术及近钻头测量技术等，实时调整井眼轨迹，并反馈井漏风险预测结果，保障漏失地层安全高效作业。
旅大X油田区域上位于渤海辽东湾海域，油田构造位于辽东走滑构造带的南段、郯庐走滑断裂东支的转折端，是走滑断层及其派生断层共同控制形成的复杂断块及断背斜，主要目的层位为东营组。A井周边邻井曾多次发生失返性漏失，为预防A井发生类似井下故障，通过对渤海油田多个区块的地震数据进行预处理、参数调试、属性提取、效果对比和属性融合，重点研究了蚂蚁体追踪裂缝识别技术，选取研究区中小尺度断裂的敏感地震属性进行钻前井漏预警分析。研究结果表明，地震资料经过预处理（滤波+断裂增强），地震剖面上的断裂反射特征更清晰，在此数据体基础上计算的断裂相关属性更明显。
在相干体基础上计算的异常蚂蚁体，既保留了断层纵向的延续性，又与地震剖面同相轴的错断及扭动等具有较高的吻合度（见图4），该方法对于识别断层与裂缝等有一定优势。
借助以上多种属性优化后的中小尺度裂缝刻画技术，钻进过程中根据多种属性优化分析结果、平剖面三维立体分析断面形态及断层的展布范围进行井漏风险随钻跟踪，可以实时调整并反馈井漏风险预测结果，快速决策井漏风险地层应对措施。
旅大X油田A井钻前及钻进过程中，多次发现多条断层位于井眼轨道上，其中F2断层位于1 680 ms左右、垂深2 040 m处，造斜走向北东东方向，判定为高风险断层，决定采用漏层避钻技术，多次将井眼轨道与地震属性断层刻画成果结合，反复投剖校验，优化井眼轨道，采用高造斜旋转导向技术及近钻头测量短节在垂深2 040 m处开始造斜，通过调整井眼轨迹避钻漏层，造斜率达到14.9°/30m，顺利绕过该断层，成功避免了钻遇该断层的漏失，现场一趟钻钻至目的层位，实现了钻前预警、钻进中裂缝识别与井漏跟踪和随钻井眼轨迹实时调整，充分保障了钻井安全。
虽然基于地震属性的多尺度裂缝三维空间分布模型在一定程度上可以预测断层及微裂缝，但是目前无法精细刻画裂缝形态及大小，因此对于井漏以后的堵漏材料优选及堵漏颗粒粒径的选择尚无法给予明确的指导。研究区地层主要为砂泥岩的碎屑岩地层，应用该方法具有较好效果，对于碳酸盐岩地层中的溶蚀孔洞缝的预测和刻画及火成岩地层中的火山通道识别等同样具有较好的效果。
5. 结 论
1）钻前或者随钻过程中，通过地震资料预处理、地震属性参数优化、属性优选融合，以及平面、剖面结合，形成了蚂蚁体裂缝追踪识别技术。通过地震剖面排查可能产生的假断层的综合方法，实现了中小尺度断层的精细刻画，为安全高效钻井作业提供了技术保障。
2）通过地震属性优选及多属性融合，精细刻画中小尺度裂缝，建立了多尺度裂缝三维空间分布模型，进行钻前及钻进中井漏风险预警，将井漏风险分为高、中、低等3级，提出了“避开漏层，防止漏失，精准堵漏，谨慎钻进”的指导方针，并分别制定了不同的防漏堵漏措施。
3）将随钻陀螺测斜技术、高效造斜导向技术和近钻头测量技术相结合实时调整井眼轨迹，实现了钻前风险预测和钻进中动态避钻漏层，保障了钻井安全，降低了钻井成本。
4）地质工程一体化井漏预警技术，为渤海油田井漏预测及处理提供了技术支持。
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图 1 CO2注入量对地层原油黏度的影响曲线
Figure 1. Influence of CO2 injection volume on crude oil viscosity of formation
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图 2 CO2注入量对原油饱和压力的影响曲线
Figure 2. Influence of CO2 injection volume on saturation pressure of crude oil
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图 3 CO2注入量对原油膨胀系数的影响曲线
Figure 3. Influence of CO2 injection volume on expansion coefficient of crude oil
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图 7 裂缝开启长度随压驱压力的变化
Figure 7. Variation of fracture initiation length with pressure during pressure flooding
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图 8 裂缝开启过程中的变化及压裂SRV改造体积
Figure 8. Change during fracture initiation and stimulated reservoir volume (SRV) by fracturing
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图 10 注CO2压驱生产6个月后的地层压力分布及不同生产时间下的地层平均压力变化
Figure 10. Distribution of formation pressure after six months of CO2 pressure flooding and variation of average formation pressure at different production time
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图 11 注CO2压驱不同时间后的CO2储量丰度分布
Figure 11. CO2 abundance distribution at different periods after CO2 pressure flooding
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图 13 CO2压驱黏度变化特征
Figure 13. Variation characteristics of viscosity during CO2 pressure flooding
表 1 参数拟合结果
Table 1 Parameter fitting results
拟合参数 饱和压力/
MPa地面脱气油密度/
(kg·L−1)地层油黏度/
(mPa·s)试验值 4.30 0.962 8 1 099 拟合值 4.23 0.946 7 1 099 误差，% 1.63 1.70 0 
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