欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:13464756
大小:195.50 KB
页数:7页
时间:2018-07-22
《天然气工业-气井无因次ipr曲线的特征函数》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、气井无因次流入动态曲线的特征函数李颖川*杜志敏(西南石油学院)摘要:无因次IPR曲线是实现油气井一点法产能试井和预测流入动态的理论基础。本文论述了气井无因次流入动态(IPR)方程中的特征参数α的物理意义,并首次提出其解析函数α(θ),其中无因次自变量θ包含了与气层产能相关的所有物理量。α实质上是气井二项式产能方程中层流项系数的无因次形式(首次称α为无因次层流系数),它表示在所有非理想流动条件下的最大无阻(完全敞喷条件下)总表皮系数中,与产量无关的表皮系数所占的份额。相应1-α为无因次湍流系数,表示与产量相关的表皮系数占最大总表皮系数的份额。α的极限范围为0到1,分别表示
2、气井流入动态完全遵循非达西流动规律和完全遵循达西规律。α反映了气体渗流规律的综合特征,是控制无因次IPR曲线形状的特征参数。经敏感性分析表明,α的主要影响因素是表皮系数、地层压力和气层渗透率,且在低渗低压条件下尤为敏感。应用实例证明,本文所提出的解析表达式α(θ)完善了气井无因次IPR方程的理论,使其较任何经验相关式具有更宽的适用范围。主题词渗流力学气井产能气井试井流入动态1前言一点法产能测试工艺较常规多点法简单、省时、经济。所以,研究和发展无因次IPR曲线的理论和方法具有重要的实际意义。继Vogel[1]提出了溶解气驱油藏的油井无因次IPR典型曲线及其相关式之后,Mi
3、shra&Caudle[2]及Chase&Williams[3]分别提出了均质和裂缝气藏预测目前和未来气井产能的无因次IPR相关式,其基本处理方法与Vogel方法相似,将无因次产量作为无因次压力的函数,利用较宽范围的计算数据回归分析确定式中的经验系数。随后,国内著名油藏工程专家陈元千[4]基于Forchheimer方程的二项式产能方程直接导出了气井压力平方形式的无因次IPR方程。该方程较经验相关式具有明确的理论基础,是以无因次压力作为无因次产量的二次函数,其中,。式中的系数α综合了原二项式产能方程的系数a和b。文献[4]指出α值的影响不十分显著,当pd>0.5时可以忽略
4、。并根据我国16个油田的气井多点稳定试井数据统计分析,推荐α的取值为0.25。本文对气井无因次IPR方程所含系数α作了进一步的理论分析,明确了其物理意义,并提出解析表达式α(θ)。从而完善了二次无因次IPR方程的理论,使其较任何经验相关式具有更宽的适用范围。2理论分析气井拟稳态产能方程的拟压力形式为(1)*李颖川,教授,1951年生;1978年毕业于西南石油学院采油工程专业,1988年获硕士学位;从事采油、采气工程教学和科研工作。地址:(637001)四川省南充市西南石油学院。电话:(0817)2643987。4式中(2)(3)(4)(5)(6)对式(1)进行归一化,得
5、拟压力形式的无因次IPR方程(7)其中(8)将式(3)、(4)代入式(8),即(9)显然,α实质上是二项式(1)中达西项层流系数A的无因次形式,故称为无因次层流系数。式(9)明确了α的物理意义,它表示在所有非理想流动条件下的最大无阻(敞喷条件下)总表皮系数中,与产量无关的表皮系数所占的份额。相应1-α为无因次湍流系数,表示与产量相关的表皮系数占最大总表皮系数的份额。α的极限范围为0到1。α=1表示气井流入动态完全遵循达西(线性)规律,能量完全消耗于克服径向层流和S造成的粘滞阻力,无因次IPR曲线为直线;而α=0(仅当超完善井的极端情况,即当时)表示气井流入动态完全遵循非
6、达西(二次)流动规律,能量完全消耗于克服湍流惯性阻力,无因次IPR曲线为二次曲线且曲率达到最大。图1为不同α值的气井无因次IPR曲线族。综上所述,α反映了气体渗流规律的综合特征,是控制无因次IPR曲线形状的特征参数。因此,本文首次称α为气井IPR特征参数。下面对α作进一步分析和描述。绝对无阻流量为(10)将式(10)代入式(8)经整理可导出α函数(11)式中无因次自变量θ为4(12)将式(3)、(4)和(5)代入上式,θ可解析为(13)由式(13)可知,IPR特征参数α的自变量θ包含了影响气层产能的所有物理量,即、S、K、rg、T、hp、h、rw、re。对于完全打开的气
7、层hp=h,θ与气层厚度无关。因为θ是无因次量,故它与标准状态psc、Tsc和单位无关。θ是描述气井流入动态(平面径向流)所有影响因素的无因次量,它是一个全新的概念,故本文称θ为IPR特征因子。若忽略气体粘度和偏差系数随压力的变化,取平均值和。二项式产能方程(1)可简化为压力平方形式(14)压力平方形式的无因次IPR方程为(15)压力平方形式下α函数式(11)的自变量θ为(16)3敏感性分析由式(11),α对θ的导数为(17)特征函数α(θ)及其导数曲线如图2所示,表1列出了相应数据。如图2所示,随IPR特征因子θ的增大,特征参数α减小,
此文档下载收益归作者所有