多段压裂水平井示踪剂单井吞吐运移机理及缝网识别方法

Stimulated reservoir volume fracturing in horizontal well is the core technology for high efficient development of tight oil reservoirs. The quantitative identification of hydraulic fracture networks is the key and urgent unresolved issue. The existing methods for fracture networks appraisal based on micro-seismic monitoring often provide a larger SRV and limit in evaluation of fracture networks connectivity. Tracer concentration curves can reflect the connectivity and spatial distribution of fracture networks of each fracture stage. However, there is no existing reasonable quantitative interpretation model because of its complex transport medium (fracture networks) and fluids (non-Newtonian fluids). So we propose a quantitative method to evaluate hydraulic fracture networks stage by stage using tracer concentration curves. Therefore, this method demands the flow mechanism of tracer transport in non-Newtonian fracturing liquids and the inverse method of fracture networks. Based on tracer transport experiments with particle image velocity technology, tracer non-Fickian dispersion and vortex mixing mechanism will be studied at single fracture and fracture networks, then multi-scale tracer transport model will be developed based on discrete fracture model. Integrating with variety of fracture constraints, a double stochastic fracture networks inverse method will be developed based on stochastic parameters of fracture clusters and set. This application will provide a quantitative fracture networks evaluation method, which lays the foundation of reservoir stimulation evaluation and production prediction.

水平井体积压裂是致密油田高效开发的核心技术。压裂缝网定量描述是致密油开发急需解决的关键问题。现有以微地震为主的缝网评价方法存在估算体积偏大、对裂缝连通性描述较弱等问题。压裂返排示踪剂产出曲线可以反映每级缝网中连通及可动用裂缝的展布情况，但由于其复杂的介质（缝网）及流体（非牛顿流体）条件，尚未形成定量解释方法。本申请拟利用返排示踪剂产出曲线分级定量识别缝网空间展布情况。因此，需在明确缝网中示踪剂在压裂液（非牛顿流体）中运移机理的基础上，建立压裂缝网反演方法。以基于粒子成像测速技术的物理模拟为基础，揭示示踪剂在单缝及复杂缝网中的非费克弥散及涡流混合机理，建立基于离散裂缝的示踪剂跨尺度传质运移数学模型。结合多种约束条件，以描述裂缝组及簇分布的随机函数特征参数为基础，建立考虑双重随机过程的单井示踪剂缝网反演方法。该申请提供了一种水平井体积压裂缝网定量评价方法，为压裂效果的评价及动态预测奠定了基础。

由于致密油藏低孔低渗的特点，为提高单井产能，一般采用水平井钻井和多级水力压裂相结合的技术手段开发，压裂后形成复杂的裂缝网络。压裂缝网的表征是致密油藏开发亟需解决的问题。为评价压裂液的返排效率，经常在每级压裂过程中添加示踪剂，监测返排过程中示踪剂产出浓度。本项目以示踪剂注入返排过程（吞吐过程）为研究对象进行裂缝网络识别，主要开展了如下工作，为致密油藏的开发提供了技术支持。.（1）用概率分布函数描述裂缝网络的属性参数，通过蒙特卡洛取样建立了随机裂缝网络生成算法模拟次级裂缝，分别采用裂缝相交、逾渗理论和分形理论对裂缝网络的连通性进行表征。计算结果表明研发的随机裂缝网络生成算法能够生成符合相应规律的裂缝网络。.（2）在致密储层非线性渗流、裂缝压力敏感、压裂液和示踪剂性质等渗流机理实验的基础上，基于离散裂缝模型，建立了油水两相四组分（油、水、聚合物、示踪剂）数学模型。为灵活地模拟复杂的裂缝网络，采用了自动微分框架下的牛顿-辛普森方法求解方程，并与商业化数值模拟软件和物理实验进行了验证，形成了致密油藏油水两相多组分示踪剂数值模拟方法。.（3）采用实验设计的方法，系统地改变裂缝属性参数，基于研发的随机裂缝网络生成算法生成对应的压裂缝网，利用研发的示踪剂数值模拟程序计算相应的示踪剂返排曲线，基于裂缝网络连通性，提出了压裂缝网的两个表征参数：裂缝导流能力加权的有效裂缝密度和裂缝导流能力加权的主次裂缝连通性指数，这两个参数分别从裂缝网络内部和与井筒的连接关系两个方面综合地表征压裂缝网，形成了基于连通性的裂缝网络表征方法。.（4）基于微地震数据、压裂返排生产动态和示踪剂数据，提出了多源数据约束的序贯式压裂缝网识别流程，该方法包括压裂缝网的非均质评价、微地震约束的随机裂缝网络生成及压裂缝网有效孔隙体积的评价，将该方法应用于矿场实践，取得了良好效果。