页岩气水平井产量主控因素分析及产能预测

摘要：页岩气作为一种重要的非常规天然气资源，具有巨大的开采潜力，通过对页岩气水平井产量的主控因素进行深入分析，可以帮助识别影响产量的关键因素，从而制定更加科学合理的开采方案，提高资源开采效率，避免盲目开发，减少不必要的资源浪费。因此，本次研究在对页岩气水平井产量主控因素进行系统分析的基础上，开展页岩气水平井产能预测研究，为推动我国页岩气开发领域的进一步发展奠定基础。研究表明：储层地质因素以及完井工程因素属于页岩气水平井产量的主控因素，在开展产能预测的过程中，可以通过建立数值模拟模型，同时，引入数据挖掘的方式，充分发挥多种类型数据的作用，以此提高其产能预测的精度。

关键词：页岩气；水平井；产量主控因素；产能预测；数据挖掘

0 前言

随着全球能源需求的不断增加和传统化石能源的逐渐枯竭，页岩气作为一种重要的非常规天然气资源，逐渐成为世界各国能源开发的重要方向，页岩气水平井的开采，凭借其独特的优势，如较长的水平井段和高效的压裂技术，成为了开发页岩气的重要方式[1]。但是，由于页岩气资源的复杂性和开采过程中的高风险性，如何准确预测水平井的产量并有效提高产能，成为了页岩气开发中的关键问题。页岩气水平井产量的主控因素非常复杂，不同的地质背景和开采条件可能导致显著不同的产量表现。针对这些问题，本文将开展页岩气水平井产量主控因素分析，并对其产能预测方法进行研究，为有效预测产量变化和减少盲目开发奠定基础。

1 页岩气水平井产量主控因素分析

1.1储层地质因素

储层岩性是影响页岩气产量的首要因素，页岩气储层主要由页岩和砂岩等岩石组成，其中页岩是最重要的页岩气储层类型。页岩气的生产能力与储层的岩性密切相关，不同岩性的页岩具有不同的孔隙度、渗透性和气含量，富含有机质的页岩岩石通常具有较高的气含量和较大的比表面积，有利于气体的吸附和释放，从而提高产量。而贫有机质或较硬的页岩则可能储层气体的释放能力较差，导致产量较低。孔隙度和渗透性是评估页岩气储层有效性的两个关键地质参数，孔隙度决定了储层中可以储存气体的空间，而渗透性则影响气体在储层中的流动能力[2]。页岩储层的孔隙度通常较低，但通过水力压裂可以显著改善井筒附近的渗透性，形成裂缝网络，进而提高产气能力，不同地区和层段的孔隙度和渗透性差异较大，因此对这些地质特性进行精准评估，对于预测产量至关重要。裂缝是页岩气储层中气体流动的主要通道，裂缝的分布和延伸性等特征直接影响产气能力，自然裂缝和水力压裂后产生的人为裂缝网络共同作用，决定了气体的流动性和井的产量，页岩气储层中裂缝发育的程度和裂缝网络的完整性决定了气体的释放速度和持续性。

1.2完井工程因素

水力压裂是页岩气水平井完井的核心技术，它通过在储层中注入高压液体，使页岩裂缝发生扩展，从而提高页岩储层的渗透性，促进气体的流动。压裂效果的好坏直接决定了页岩气的产量，水力压裂的设计需要考虑多个因素，如裂缝网络的形成、压裂液的选型、压裂的压力与流量等。压裂施工中裂缝的延伸性及裂缝密度的分布直接影响气体的流动通道，进而影响气井的产量，因此，水力压裂的优化设计是确保页岩气水平井获得高产的关键。压裂液的选用对页岩气水平井产量有着重要影响，压裂液的主要作用是提供足够的压力来扩展裂缝，同时还要携带支撑剂以保持裂缝的开放状态。同时，压裂液中的添加剂也起到减小流动阻力和改善裂缝稳定性等作用[3]。在页岩气的开发过程中，常用的压裂液有水基液和油基液等，而不同类型的压裂液对于储层的影响也有所不同。

2 页岩气水平井产能预测方法研究

2.1数值模拟技术

压力传播模型通过分析井筒和储层中的压力变化，推断气井的生产能力，该方法根据达西定律和流体力学原理，模拟流体在储层中扩展的过程。压力传播模型能够在不同的地质条件下，基于采出气体的压力变化，评估储层的渗透性和流体流动性，对于页岩气水平井，尤其是在多段压裂井的情况下，压力传播模型能够帮助识别不同段之间的流体交换状况，从而预测整个井的产量。数值模拟软件通过建立复杂的三维储层模型，模拟流体在储层中的流动，预测井口产量，数值模拟软件可以通过输入储层的物性数据和井数据，进行储层和井筒的动态模拟。对于页岩气水平井，数值模拟软件可以精准计算气流的传输路径以及产量衰减趋势，并能够考虑气藏的非均质性和压裂裂缝的影响。页岩气储层一般具有复杂的双重孔隙结构，即由微孔隙和裂缝孔隙组成，双重介质模型假设流体在这两种孔隙系统中流动，并相互影响。该模型基于不同孔隙的渗透性差异，能够更准确地模拟页岩气储层中气体的流动情况。在数值模拟中，通过设置双重介质模型，可以更好地评估页岩气水平井在不同开发阶段的产能变化，尤其是在压裂后，天然裂缝和压裂裂缝对产气的贡献。为了更加准确地预测页岩气水平井的产能，物理模型与地质模型的结合非常重要，地质模型提供了储层的基本信息，而物理模型则模拟了气体在储层中流动的方式。通过将这两者结合，数值模拟能够更真实地反映出气藏的非均质性和裂缝网络的复杂性，从而提高产能预测的精度。

2.2数据挖掘技术

支持向量机是一种监督学习方法，能够有效处理高维数据和非线性关系，在页岩气产能预测中，SVM可以用于构建非线性的预测模型，通过输入多个影响因子，训练出一个能够准确预测产量的模型，SVM的优势在于其强大的分类能力和较高的预测精度。神经网络是一种模仿人类大脑神经结构的计算模型，适用于处理复杂的非线性关系，通过多层神经元的计算，神经网络能够从大量的历史数据中学习并挖掘出影响页岩气井产量的复杂模式。在页岩气水平井产能预测中，神经网络可以通过学习历史产量数据与完井参数之间的复杂关系，自动调整权重并预测未来的产量。这种方法具有较强的拟合能力，能够处理大量的输入变量。随机森林是一种集成学习方法，通过构建多棵决策树并进行投票选择，从而提高预测精度，随机森林可以应用于页岩气水平井的产能预测，通过将不同的地质和生产参数作为输入，训练出多棵决策树，并最终根据多数树的结果来预测产量。聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象根据其相似性分为不同的组，对于页岩气水平井产能预测，聚类分析可以用来识别具有相似地质特征或生产趋势的井组。通过聚类分析，能够对不同类型的井进行分类，并为不同类别的井制定不同的产能预测模型。

3 结束语

综上所述，页岩气井的压裂效果直接影响产气量，而压裂设计的优化依赖于对产量主控因素的深入理解，通过对这些因素的分析，可以为实际的压裂设计提供理论支持，优化压裂方案和井网布局，确保最佳的生产效果，同时，页岩气井产能预测是开采过程中的重要任务，而产量预测的准确性直接影响到生产计划和经济决策，通过建立合理的产量预测模型，可以为开发和投资决策提供有力的数据支持。

参考文献：

[1]韩珊，车明光，苏旺，等.四川盆地威远区块页岩气单井产量预测方法及应用[J].特种油气藏，2022，29（06）：141-149.

[2]董银涛，宋来明，张迎春，等.基于物理约束数据挖掘算法的海上油井初期产能预测方法[J].油气地质与采收率，2022，29（01）：137-144.

[3]何畅，万玉金，耿晓燕，等.页岩气水平井高产主控因素定量评价及应用[J].特种油气藏，2021，28（05）：113-119.