西南石油大学学报(自然科学版)  2018, Vol. 40 Issue (4): 123-131
鄂尔多斯盆地致密油体积压裂水平井产量预测    [PDF全文]
王冲1,2 , 屈雪峰1,2, 王永康1,2, 陈代鑫3, 赵国玺1,2    
1. 中国石油长庆油田公司勘探开发研究院, 陕西 西安 710018;
2. “低渗透油气田勘探开发”国家工程实验室, 陕西 西安 710018;
3. 中国石油长庆油田分公司第十二采油厂, 陕西 西安 710018
摘要: 目前常用的水平井产量预测数值模拟方法和理论解析方法都难以解决致密油储层横向非均质变化大和人工裂缝发育程度描述难的问题。为解决以上问题,基于测井解释资料和体积压裂施工参数,从地质和工程两个方面对致密油水平井产量进行分析和效果评价,并采用灰色关联分析法,将水平段地质参数(标准录井气测全烃值、渗透率、脆性指数)、油层包络面面积、储层横向非均质系数作为影响储层含油性、渗透性、可压性和非均质性的敏感性参数;将施工参数的单井总入地液量作为产量的工程敏感性参数。通过拟合回归,建立对数预测模型对致密油水平井产量进行预测,达到降低致密油规模开发中的投资风险,提高产建效益的目的。应用该方法对合水长7致密油区块6口水平井进行产量预测,预测值与实际值平均相对误差仅为8.0%,效果较好。
关键词: 致密油     体积压裂     水平井     产量预测     敏感性参数    
Production Prediction for the Volume-Fracturing Horizontal Wells of a Tight Oil Reservoir in the Ordos Basin
WANG Chong1,2 , QU Xuefeng1,2, WANG Yongkang1,2, CHEN Daixin3, ZHAO Guoxi1,2    
1. Research Institute of Exploration and Development, Changqing Oilfield Company, PetroChina, Xi'an, Shaanxi 710018, China;
2. National Engineering Laboratory for Exploration and Development of Low-permeability Oil & Gas Fields, Xi'an, Shaanxi 710018, China;
3. No. 12 Oil Production Plant, Changqing Oilfield Company, PetroChina, Xi'an, Shaanxi 710018, China
Abstract: The methods currently available for horizontal-well production prediction, whether by numerical simulation or theoretical analysis, are not appropriate for tight oil reservoirs because of their large heterogeneous variations, difficulties in describing their artificial fracture development, etc. To resolve these issues, the production of the horizontal wells of a tight oil reservoir was analyzed from geological and engineering perspectives on the basis of interpreting log data and volume fracturing parameters. The analysis was conducted using the geological parameters of the horizontal section (total hydrocarbon value obtained through standard mud logging, permeability, and brittleness index) as well as the enveloping surface area and lateral heterogeneity index of the oil reservoir as the sensitivity parameters of oil content, permeability, compressibility, and heterogeneity of the oil reservoir. In addition, the quantity of fluid injected into a single well was used as the sensitivity parameter of the well production through gray correlation analysis. The effectiveness of this analysis was then assessed. A fitted-regression-based log model was developed for predicting the production of the horizontal wells of the tight oil reservoir, thereby helping to mitigate the investment risk of large-scale tight oil reservoir development and increasing production efficiency. The method was then applied to six horizontal wells of the tight oil reservoir located in the Ordos Basin. The difference between the predicted and actual production was only 8.0%, thereby demonstrating the effectiveness of the method.
Key words: tight oil     volume fracturing     horizontal well     production prediction     sensitivity parameter    
0 引言

水平井分段多簇体积压裂已成为开发致密油的主要手段[1-3],但与超低渗透油藏水平井开发相比,致密油水平井开发最显著的特点是单井投资大和建产周期较长,且鄂尔多斯盆地长7致密油开发实践表明,长水平段体积压裂水平井能够显著提高单产、降低递减,是今后开发致密油的主要趋势,但增加了致密油产建过程中的风险。为降低致密油规模开发中的投资风险,达到提高产建效益的目的,急需对体积压裂水平井产量进行预测,建立适合于体积压裂水平井的产量预测模型。文献调研发现,目前常用的水平井产量预测方法有两类:一类是数值模拟方法[4-9],另一类是理论解析模型方法[10-14],但这两种方法在进行产量预测时,都存在明显不足。一是两种方法均不能对裂缝形态进行准确描述:致密油储层天然裂缝发育,体积压裂后形成的缝网系统更加复杂,目前常用井下微地震对人工裂缝形态进行监测[15-18],但该方法测试的仅仅是微地震信号参数,不能代表真实的裂缝形态;二是理论解析模型方法是基于地层均质的假设而推导出来的,对横向非均质性变化较大的致密油储层,计算值往往偏高。

为了解决致密油储层裂缝形态描述难和储层横向非均质变化大的难题,本文基于数据容易获得的测井解释资料和体积压裂施工参数,从地质和工程两方面对致密油水平井产量进行分析和效果评价,从而建立相关的产量预测模型。

1 预测模型建立思路

矿场开发实践已经证明,地质基础和工程施工是影响致密油体积压裂水平井产量的两个主要因素[19]。地质因素包括储层含油性(含油饱和度、孔隙度、气测录井全烃值)、储层渗透性(渗透率)、储层可压性(脆性指数)及储层横向非均质系数;工程因素包括体积压裂的入地液量、加砂量、压裂段数和排量。地质参数由测井解释资料获得;工程参数由体积压裂现场实际施工数据获得。

针对鄂尔多斯盆地长7致密油,经过近几年的开发,已经认识到基于水平段地质参数平均值的效果评价方法与产量的相关性较差,但水平段的某些地质参数油层包络面面积与体积压裂水平井产量的相关性较好。因此,本文选择水平段地质参数油层包络面面积对水平井进行产量预测效果评价;工程因素用单井总入地液量、总加砂量、总压裂段数及平均排量对水平井产量进行效果评价。

为明确各影响因素与产量的相关性,采用灰色关联分析法[20]确定各影响参数的关联度,根据关联度的大小,确定地质参数及工程参数对体积压裂水平井产量的敏感性。根据优选出的敏感性参数,建立对数预测模型对体积压裂水平井进行产量预测。

1.1 水平段油层地质参数包络面面积计算

水平井近水平钻进过程中,钻遇的油层会被非油层(差油层、干层、泥岩)隔断,依次对不相邻的油层段进行编号($i=1$,2,3,$\ldots$$N$),并对相应油层段的测井采样点进行编号($j=1$,2,3,$\ldots$$m$),设第$i$个油层段中第$j$个测井采样点的采样间距为$\Delta{l_{ij}}$,对应的地质参数值为$x_{ij}$(图 1)。

图1 水平段第$i$个油层段地质参数包络面面积示意图 Fig. 1 Schematic diagram of envelope surface area of geologic parameter in the $i$ oil layer

应用定积分原理,将油层段中每个测井采样间距$\Delta{l_{ij}}$作为子区间,则第$i$个油层段的地质参数包络面面积计算公式为

$ \begin{equation} A_{i} = \sum \limits_{j=1}^{m}{A_{ij}} = \sum \limits_{j=1}^{m} \left ({x_{ij}} \Delta{l_{ij}}\right ) \end{equation} $ (1)

式中:$A_{i}$—水平段第$i$个油层段地质参数包络面面积,对应地质参数量纲$\cdot$m;

$A_{ij}$—水平段第$i$个油层段中第$j$个测井采样间距的地质参数包络面面积,对应地质参数量纲$\cdot$m;

$\Delta{l_{ij}}$—水平段第$i$个油层段中第$j$个测井采样点的采样间距,m;

$x_{ij}$—水平段第$i$个油层段中第$j$个采样点处的地质参数,本文涉及的地质参数有6个,分别是测井含油饱和度、测井孔隙度、标准气测录井全烃值、测井渗透率、测井脆性指数和储层横向非均质系数。

由于测井要求等间距采样,即采样间距$\Delta {l_{ij}}$为固定值$\Delta l$,式(1)可写为如下形式

$ \begin{equation} A_{i} = \sum \limits_{j=1}^{m} \left ({x_{ij}} \Delta l\right ) \end{equation} $ (2)

根据式(2)计算各水平段段地质参数油层包络面面积,则水平段地质参数油层包络面面积为

$ \begin{equation} A'= \sum \limits_{i=1}^{N}{A_{i}} = \sum \limits_{i=1}^{N}{ \sum \limits_{j=1}^{m}{\left (x_{ij} \Delta l\right )}} \end{equation} $ (3)

式中:$A'$—水平段油层地质参数包络面面积,对应地质参数量纲$\cdot$m。

1.2 储层横向非均质系数

致密油储层隔夹层发育,水平井水平段钻遇隔夹层数量越多,说明平面砂体展布的非均质性越强,储层含油性越差[21]。为描述储层横向非均质性,提出以储层横向非均质系数($I_{\text{HE}}$)反映储层横向非均质性的变化。

$ \begin{equation} I_{\text{HE}} = \frac{L_{\text{o}}}{N} = \frac{\sum \limits_{i=1}^{N}{L_{i}}}{N} \end{equation} $ (4)

式中:$I_{\text{HE}}$—储层横向非均质系数,m/段;

$L_{\text{o}}$—水平段油层总长度,m;

$L_{i}$—水平段第$i$个油层段长度,m;

$N$—水平段中不连续油层段数,段。

1.3 工程参数计算

影响体积压裂效果的工程因素主要有入地液量、加砂量、压裂段数和排量,应用单井总入地液量、总加砂量、平均排量及压裂段数对水平井产量进行效果评价。

总入地液量、总加砂量是各个压裂段入地液量、加砂量的总和,平均排量是各个压裂段排量的算术平均值。

2 敏感性参数分析

长庆油田长7致密油开发试验始于2010年,截至目前,共在安83、西233、庄230等井区进行了393口水平井体积压裂试验开发。选择这3个井区32口生产时间长(大于3 a)、水平段长(1 500 m)且水平井产量(前3个月水平井日产油平均值)正常(产量大于5 t/d,含水大于30%)的水平井作为研究对象。

2.1 地质参数 2.2 储层含油性

地质参数中的含油饱和度和孔隙度代表储层含油性的好坏,由图 2a图 2b可以看出,含油饱和度和孔隙度水平段油层包络面面积与产量的相关性较差,而气测录井全烃值通过连续测量钻井液烃含量,能够对储层含油性进行有效落实与评价[22]。由于现场直接测得的气测录井全烃值受钻时和入口钻井液流量影响,应用反三角函数法进行校正,得到消除钻时和入口钻井液流量的标准气测全烃值[23]。由图 2c可以看到,标准气测录井全烃值水平段油层包络面面积与产量的相关性较好。

图2 储层含油性参数油层包络面面积与产量的关系 Fig. 2 The relationship between envelope surface area of oil-bearing capability and production
2.2.1 储层渗透性

水平井体积压裂后,井筒周围流体的流动符合双重介质油藏流体的流动形态,基质岩块的渗透率对流体流动产生较大的影响。

图 3a可以看出,测井渗透率包络面面积与产量的相关性较好。

图3 储层参数与产量的关系 Fig. 3 The relationship between geologic parameters and production
2.2.2 储层可压性

储层具有显著的脆性特征是实现体积改造的物质基础,脆性指数能从岩石力学角度间接反映储层被压开的难易程度,脆性指数越高,储层可压性越好、越容易形成缝网[24-25]。目前,计算脆性指数的方法有两种[26-27]:一种是根据岩石矿物组成判断,即取岩石中石英含量与岩石中石英、碳酸盐及黏土总含量的比值作为该岩石脆性指数;另一种是根据岩石力学特性判断,由杨氏模量及泊松比计算得到。本文根据第二种方法,用Barnett页岩脆性指数计算公式,借助纵波时差、横波时差及岩石体积密度计算储层脆性指数。

图 3b可以看出,水平段脆性指数油层包络面面积与产量的相关性较好。

2.2.3 储层横向非均质系数

根据式(4)计算储层横向非均质系数,做横向非均质系数与产量的散点图(图 3c),可以看出,该参数值与产量的相关性较好。

2.3 工程参数

工程因素主要影响体积压裂改造后储层缝网发育程度,主要包括入地液量、人工压裂缝改造段数、加砂量及排量等参数,做各工程施工参数与水平井产量的散点图(图 4),可以看出,储层改造参数中,总入地液量与产量的关系较好。

图4 工程参数与产量的关系 Fig. 4 The relationship between engineering parameters and production
2.4 敏感性参数优选结果

应用灰色关联分析法对各参数对产量的影响权重进行分析,采用数列均值化法对水平井产量和各影响参数进行无量纲处理,求取各影响参数的两级极值后,计算关联度值[20],具体方法参照文献[19],结果如表 1所示。

表1 关联度计算值 Table 1 Calculated values of grey correlation

考虑选取的敏感性参数既要覆盖影响储层渗流规律的所有参数,又要使回归公式简单易用,因此,根据相关性系数的大小,在影响产量地质参数(储层含油性、渗透性、可压性、横向非均质性)中各选1个参数作为敏感性参数。矿场实践中,总入地液量和总压裂段数相关性较好,一般总入地液量越大,总压裂段数也多,在工程参数中,选择关联度大的总入地液量作为敏感性参数。

根据以上参数选取原则,本文选取水平段油层标准录井气测全烃值包络面面积、渗透率油层包络面面积、脆性指数油层包络面面积、储层横向非均质系数分别作为影响储层含油性、渗透性、可压性、横向非均执性的敏感性参数;工程参数中,选择单井总入地液量作为产量的敏感性参数。

3 预测公式及应用 3.1 预测公式

对数预测模型是油田开发中常用的产量预测模型,由上述单因素效果评价可知,各敏感性参数与产量均呈正相关关系,通过拟合回归(图 5),得到致密油分段多簇体积压裂水平井产量预测公式

$ Q = 1.628 \ln{C_{\text{P}}}-50.717 $ (5)
$ C_{\text{P}} = Q_{\text{T}}'K'{I_{\text{B}}}'{L_{\text{V}}}{I_{\text{HE}}} $ (6)
图5 产量系数与产量关系图 Fig. 5 The relationship between production coefficient and production

式中:$Q$—体积压裂水平井产量,t/d;

$C_{\text{P}}$—产量系数,是各个敏感性参数的乘积;

$Q_{\text{T}}'$—水平段油层标准录井气测全烃值包络面面积,%$\cdot$m;

$K'$—渗透率油层包络面面积,mD$\cdot$m;

$I_{\text{B}}'$—脆性指数油层包络面面积,%$\cdot$m。

3.2 矿场实践

鄂尔多斯盆地合水长7致密油藏发育三角洲相和湖泊相两种类型,主要发育三角洲前缘滑塌形成的浊积岩储集体。浊积水道砂作为该区骨架砂体,呈朵状、团块状分布,砂体厚度大;油层分布稳定、厚度较大,油藏具有较大规模,资源潜力大。目前,仅在庄230井区进行了试验性开发,剩余未动用区块建产潜力大,是下步致密油开发建产有利区。

应用预测公式(式(5))对该区6口水平井进行产量预测,由图 6可以看到,预测值与实际值相差较小,相对误差平均值仅为8.0%,效果较好。

图6 合水长7水平井产量预测值 Fig. 6 Predicted production in Heshui Chang 7 reservoir

以庄230井区6口水平井中的GP47-64为例,采用本文的预测方法进行详细计算。

GP47-64水平段长度680 m,钻遇油层段647 m,钻遇7个油层段(图 7),根据式(2),以第1油层段为例,计算该油层段测井渗透率包络面面积,计算结果如表 2所示。

图7 GP47-64测井解释图 Fig. 7 Logging interpretation of GP47-64
表2 水平段油层测井渗透率包络面面积计算步骤 Table 2 The calculating step of envelope surface area of permeability in oil layer

表 2中测井渗透率换成标准气测录井全烃值和脆性指数,便可得到这两个地质参数在第1油层段的包络面面积。

同理,计算其他油层段测井渗透率、标准气测录井全烃值和脆性指数的包络面面积,结果如表 3

表3 GP47-64不同油层段地质参数包络面面积 Table 3 The envelope surface area of geologic parameter in different oil layer

GP47-64采用水力喷射环空加砂体积压裂改造方式,压裂改造8段,总入地液量3 550 m$^{3}$。根据式(4),得到油层横向非均质系数为96.3 m/段。

根据预测公式(式(5)),得到GP47-64的日产油预测值为11.13 t/d,实际值为10.51 t/d,相对误差为5.9%。

4 结论

(1) 地质和工程因素均对致密油水平井的产量产生影响,根据灰色关联分析法评价结果,筛选出水平段油层标准气测录井全烃值包络面面积、测井渗透率包络面面积、脆性指数包络面面积、储层横向非均质系数及总入地液量作为水平井产量的敏感性参数。

(2) 本文的致密油水平井产量预测公式具有计算简单、结果可靠的优点,利用本文公式对产建新区水平井产量进行预测,可以达到降低致密油规模开发投资风险,提高产建效益的目的。在鄂尔多斯盆地合水长7致密油藏6口水平井中的应用效果较好,预测值与实际值相对误差为8.0%。

参考文献
[1]
李宪文, 张矿生, 樊凤玲, 等. 鄂尔多斯盆地低压致密油层体积压裂探索研究及试验[J]. 石油天然气学报(江汉石油学院学报), 2013, 35(3): 142-152.
LI Xianwen, ZHANG Kuangsheng, FAN Fengling, et al. Study and experiment on volumetric fracturing in low pressure tight formation of Ordos Basin[J]. Journal Oil and Gas Technology, 2013, 35(3): 142-152. doi: 10.3969/j.-issn.1000-9752.2013.03.032
[2]
李忠兴, 屈雪峰, 刘万涛, 等. 鄂尔多斯盆地长7段致密油合理开发方式探讨[J]. 石油勘探与开发, 2015, 42(2): 1-5.
LI Zhongxing, QU Xuefeng, LIU Wantao, et al. Development modes of Triassic Yanchang Formation Chang 7 Member tight oil in Ordos Basin, NW China[J]. Petroleum Exploration and Development, 2015, 42(2): 1-5. doi: 10.-11698/PED.2015.02.11
[3]
李忠兴, 李健, 屈雪峰, 等. 鄂尔多斯盆地长7致密油开发试验及认识[J]. 天然气地球科学, 2015, 26(10): 1932-1939.
LI Zhongxing, LI Jian, QU Xuefeng, et al. The experiment and recognition of the development of Chang 7 tight oil in Ordos Basin[J]. Natural Gas Geoscience, 2015, 26(10): 1932-1939. doi: 10.11764/j.issn.1672-1926.2015.10.1932
[4]
杨正明, 张仲法, 刘学伟, 等. 低渗致密油藏分段压裂水平井渗流特征的物理模拟及数值模拟[J]. 石油学报, 2014, 35(1): 85-92.
YANG Zhengming, ZHANG Zhongfa, LIU Xuewei, et al. Physical and numerical simulation of porous flow pattern in mufti-stage fractured horizontal wells in low permeability/tight oil reservoirs[J]. Acta Petrolei Sinica, 2014, 35(1): 85-92. doi: 10.7623/syxb201401009
[5]
王雷, 张士诚. 水力压裂水平井产能预测数值模拟[J]. 油气地质与采收率, 2010, 17(5): 95-98.
WANG Lei, ZHANG Shicheng. Numerical simulation study on productivity prediction of fractured horizontal well[J]. Petroleum Geology and Recovery Efficiency, 2010, 17(5): 95-98. doi: 10.3969/j.issn.1009-9603.2010.-05.025
[6]
艾敬旭, 单学军, 侯天江. 五点井网注水井压裂裂缝参数对油井产量的影响[J]. 断块油气田, 2011, 18(5): 649-652.
AI Jingxu, SHAN Xuejun, HOU Tianjiang. Effect of fracture parameter on oil well production during fracturing water injection well in five-spot well pattern[J]. Fault-block Oil & Gas Field, 2011, 18(5): 649-652.
[7]
郝明强, 胡永乐, 李凡华. 特低渗透油藏压裂水平井产量递减规律[J]. 石油学报, 2012, 33(2): 269-273.
HAO Mingqiang, HU Yongle, LI Fanhua. Production decline laws of fractured horizontal wells in ultra-low permeability reservoirs[J]. Acta Petrolei Sinica, 2012, 33(2): 269-273. doi: 10.7623/syxb201202012
[8]
赵静. 吉林油田庙130区块水平井稳产数值模拟[J]. 新疆石油地质, 2011, 32(4): 382-384.
ZHAO Jing. Numerical simulation of stable production for horizontal well in Miao-130 block, Jilin Oilfield[J]. Xinjiang Petroleum Geology, 2011, 32(4): 382-384.
[9]
姜瑞忠, 徐建春, 傅建斌. 致密油藏多级压裂水平井数值模拟及应用[J]. 西南石油大学学报(自然科学版), 2015, 37(3): 45-51.
JIANG Ruizhong, XU Jianchun, FU Jianbin. Multistage fractured horizontal well numerical simulation and application for tight oil reservoir[J]. Journal of Southwest Petroleum University (Science & Technology Edition), 2015, 37(3): 45-51. doi: 10.11885/j.issn.1674-5086.2014.12.-21.02
[10]
徐严波, 齐桃, 杨凤波, 等. 压裂后水平井产能预测新模型[J]. 石油学报, 2006, 27(1): 89-91.
XU Yanbo, QI Tao, YANG Fengbo, et al. New model for productivity test of horizontal well after hydraulic fracturing[J]. Acta Petrolei Sinica, 2006, 27(1): 89-91. doi: 10.-3321/j.issn:0253-2697.2006.01.019
[11]
魏漪, 冉启全, 童敏, 等. 致密油储层压裂水平井产能预测与敏感性因素分析[J]. 水动力学研究与进展, 2014, 2(6): 691-699.
WEI Yi, RAN Qiquan, TONG Min, et al. Productivity prediction and sensitivity analysis of fractured horizontal well in tight oil reservoirs[J]. Chinese Journal of Hydrodynamics, 2014, 2(6): 691-699. doi: 10.3969/j.issn1000-4874.-2014.06.009
[12]
刘如俊. 大庆长垣外围油田水平井初期产能预测[J]. 大庆石油地质与开发, 2016, 35(4): 74-77.
LIU Rujun. Prediction of the initial productivity for the horizontal wells in the peripheral Oilfields of Daqing Placanticline[J]. Petroleum Geology and Oilfield Development in Daqing, 2016, 35(4): 74-77. doi: 10.3969/J.ISSN.-1000-3754.2016.04.014
[13]
李海涛, 王俊超, 李颖, 等. 基于体积源的分段压裂水平井产能评价方法[J]. 天然气工业, 2015, 35(9): 55-63.
LI Haitao, WANG Junchao, LI Ying, et al. Deliverability evaluation method based on volume source for horizontal wells by staged fracturing[J]. Natural Gas Industry, 2015, 35(9): 55-63. doi: 10.3787/j.issn.1000-0976.2015.09.008
[14]
JIANG Hanqiao, YE Shuangjiang, LEI Zhanxiang, et al. The productivity evaluation model and its application for finite conductivity horizontal wells in fault block reservoirs[J]. Petroleum Science, 2010, 7(4): 530-532. doi: 10.-1007/s12182-010-0104-y
[15]
李雪, 赵志红, 荣军委. 水力压裂裂缝微地震监测测试技术与应用[J]. 油气井测试, 2012, 21(3): 43-45.
LI Xue, ZHAO Zhihong, RONG Junwei. Microseismic monitoring technology of hydraulic fracture and its applications[J]. Well Testing, 2012, 21(3): 43-45. doi: 10.-3969/j.issn.1004-4388.2012.03.017
[16]
巫芙蓉, 闫媛媛, 尹陈. 页岩气微地震压裂实时监测技术——以四川盆地蜀南地区为例[J]. 天然气工业, 2016, 36(11): 46-50.
WU Furong, YAN Yuanyuan, YIN Chen. Real-time microseismic monitoring technology for hydraulic fracturing in shale gas reservoirs:A case study from the southern Sichuan Basin[J]. Natural Gas Industry, 2016, 36(11): 46-50. doi: 10.3787/j.issn.1000-0976.2016.11.006
[17]
王长江, 姜汉桥, 张洪辉, 等. 水平井压裂裂缝监测的井下微地震技术[J]. 特种油气藏, 2008, 15(3): 90-92.
WANG Changjiang, JIANG Hanqiao, ZHANG Honghui, et al. Down hole micro seismic technique for fracture monitoring in horizontal well fracturing process[J]. Special and Gas Reservoirs, 2008, 15(3): 90-92. doi: 10.3969/j.issn.-1006-6535.2008.03.023
[18]
李稳, 刘伊克, 刘保金. 基于稀疏分布特征的井下微地震信号识别与提取方法[J]. 地球物理学报, 2016, 59(10): 3869-3881.
LI Wen, LIU Yike, LIU Baojin. Downhole microseismic signal recognition and extraction based on sparse distribution features[J]. Chinese Journal of Geophysics, 2016, 59(10): 3869-3881. doi: 10.6038/cjg20161030
[19]
贾成业, 贾爱林, 何东博, 等. 页岩气水平井产量影响因素分析[J]. 天然气工业, 2017, 34(7): 80-88.
JIA Chengye, JIA Ailin, HE Dongbo, et al. Key factors influencing shale gas horizontal well production[J]. Natural Gas Industry, 2017, 34(7): 80-88. doi: 10.3787/j.issn.-1000-0976.2017.04.010
[20]
孙敬, 刘德华, 张亮, 等. 低渗透油藏递减影响因素的灰色关联分析[J]. 特种油气藏, 2012, 19(2): 90-93.
SUN Jing, LIU Dehua, ZHANG Liang, et al. Grey correlation analysis of the influencing factors on production decline in low permeability reservoirs[J]. Special and Gas Reservoirs, 2012, 19(2): 90-93. doi: 10.3969/j.issn.1006-6535.2012.02.023
[21]
关利群, 屈红军, 胡春花, 等. 安塞油田H区长6油层组储层非均质性与含油性关系研究[J]. 岩性油气藏, 2010, 22(3): 26-30.
GUAN Liqun, QU Hongjun, HU Chunhua, et al. The relationship of heterogeneity and oil-bearing property of Chang 6 reservoir at H area in Ansai Oilfield[J]. Lithologic Reservoirs, 2010, 22(3): 26-30. doi: 10.3969/j.issn.1673-8926.2010.03.006
[22]
刘子雄, 李敬松, 黄子俊, 等. 利用气测录井全烃评价压裂产能方法研究[J]. 录井工程, 2015, 26(1): 1-4.
LIU Zixiong, LI Jingsong, HUANG Zijun, et al. Using gas logging total hydrocarbon to evaluate fracturing productivity[J]. Logging Engineering, 2015, 26(1): 1-4. doi: 10.-3969/j.issn.1672-9803.2015.01.001
[23]
王建伟. 水平井气测录井应用方法研究[J]. 录井工程, 2015, 26(2): 25-28.
WANG Jianwei. Study of gas logging method for horizontal well[J]. Logging Engineering, 2015, 26(2): 25-28. doi: 10.3969/j.issn.1672-9803.2015.02.006
[24]
胡永全, 贾锁刚, 赵金洲, 等. 缝网压裂控制条件研究[J]. 西南石油大学学报(自然科学版), 2013, 35(4): 126-132.
HU Yongquan, JIA Suogang, ZHAO Jinzhou, et al. Study on controlling conditions in network hydraulic fracturing[J]. Journal of Southwest Petroleum University (Science & Technology Edition), 2013, 35(4): 126-132. doi: 10.-3863/j.issn.1674-5086.2013.04.018
[25]
RICKMAN R, MULLEN M J, PETER J E, et al. A practical use of shale petro-physics for stimulation design optimization: All shale plays are not clones of the Barnett Shale[C]. SPE 115258-MS, 2008. 10. 2118/115258-MS
[26]
石道涵, 张兵, 何举涛, 等. 鄂尔多斯长7致密砂岩储层体积压裂可行性评价[J]. 西安石油大学学报(自然科学版), 2014, 29(1): 52-54.
SHI Daohan, ZHANG Bing, HE Jutao, et al. Feasibility evaluation of volume fracturing of Chang 7 tight sandstone reservoir in Ordos Basin[J]. Journal of Xi'an Shiyou University (Natural Science Edition), 2014, 29(1): 52-54. doi: 10.3969/j.issn.1673-064X.2014.01.010
[27]
王利娟, 刘向君, 韩林, 等. 基于声波时差的弹性模量、泊松比实验研究[J]. 西南石油大学学报, 2007, 29(增): 19-21.
WANG Lijuan, LIU Xiangjun, HAN Lin, et al. The experimental study of elastic modulus and poisson ratio based on the sonic time difference[J]. Joumal of Southwest Petroleum University, 2007, 29(S1): 19-21.