0 引 言
贵州地区煤系地层含煤层数量多，垂向分布变化大(含气量、组分、煤体结构、渗透性、构造形态等)[1-3]。随着国家对煤层气勘探开发的大力支持，贵州煤层气勘探开发也初具规模，在追求单井产量最大化的驱动下，多层合采成为该地区主要的开采工艺，但是多层合采一直存在争议，主要表现在影响合层开采产气量的主控因素和层间干扰对产气量的影响两方面。杨兆彪等[4]通过研究各煤层物性和流体特征，提出“三步法”，优化了煤层气开发的产层组合。倪小明等[5]通过对樊庄地区区域地质，如供液能力、压力梯度等合层排采可行性的研究，对该地区开发提出相关建议。彭龙仕等[6]通过灰色关联法与模糊层次分析法，得出了影响韩城区块内最大产气能力和平均产气水平的影响因素。赵俊龙等[7]通过对煤层气生产井的定量表征，对比分析不同生产组合产能差异，提出相应的生产建议。杜希瑶等[8]从韩城矿区开发实例中总结规律，提出了多层合采需注意合采顺序和合采时机。史进等[9]利用ECLIPSE软件，分析了累计产量与峰值产量的关系，得到了合理排采速度。李鑫等[10]研究递进排采时不同层间距的层间干扰，提出了递进排采开发时的最优层间距。上述研究多根据实际生产与地质因素做统计归纳，得出多层合采影响因素。但数据统计可能受到多方面因素干扰，得出的结论仅能粗略地判断地质因素影响，并不能定量判断地质因素对合层开采影响程度。数值模拟研究也多是进行单因素的分析，这些方法可以解决目标生产需求，但没有进行影响因素统一化的处理，具有一定的局限性。受前人的研究启发，本次利用煤层气开发常用的COMET数值模拟软件，建立多因素多水平的模型探索两层煤合采的主控影响因素和层间干扰等问题。
1 煤储层地质模型及参数设计
选用双孔/单渗/两相/单组分吸附的煤储层模型，模型采用软件中正交网格系统描述全区网格。以单井2层合层排采为模型，水平网格设置为300×300正方形区域(避免模拟压降扩展受限)，平均网格步长为15×15；垂直方向网格为2个，总网格数为800个。井型为垂直井，位于网格区的中心，垂直穿过上下2层，如图1所示。
模型参数选择主要根据贵州黄泥塘向斜勘探开发试验区上煤层组某层段煤储层的实际参数。2个储层基本参数为：裂隙含水饱和度为90%(考虑压裂影响)，上下层兰氏压力均为1.5 MPa(实际参数平均值)，地层压力系数为0.9，压裂裂缝以水平缝为主，为了便于建模和研究，将2层煤的压裂裂缝统一设置为半缝长140 m，半缝宽40 m，缝高0.1 m(参考监测的实际缝长和缝宽，缝高为推测)，压裂裂缝渗透率为30×10-3 μm2。由于是压裂改造井，设置井的表皮系数为-1。
图1 煤储层地质模型
Fig.1 Schematic diagram of CBM geological model
上部煤层埋深以500 m为基准，下层埋深随层间距变化而变化，2层煤之间夹层为隔层。该层段压力系数一定，则2个煤层的储层压力随埋深不同而不同，从而构建不同的压力系统。储层压力和临界解吸压力是很多业界专家公认的影响合层排采的主要因素，这里通过临储比来综合描述，即不同的临储比对应不同的解吸压力。
通过含气量和煤层厚度来表征资源量，地应力和构造的影响主要通过对储层渗透率的影响来间接影响产气，这里通过储层渗透率来表征(考虑水力压裂影响适当提高参数值)。甲烷的解吸吸附能力通过甲烷吸附时间来表征。压裂中避开碎粒煤和糜棱煤，所以本次不再考虑煤体结构对排采的影响。
本次模型选择7类可变因素来研究合层排采[11-14]。这7类因素分别为：储层渗透率、煤层厚度、层间距、含气量、临储比、孔隙度以及甲烷吸附时间。
2 合层排采主控因素分析
将这7种可变参数设置3个水平，每个参数水平分量设置比例为1∶2∶3(表1)，2个储层基本参数一致，仅改变2个储层的这7类参数，即按照标准正交表L27(313)设计正交试验来模拟分析[16]。
该井的工作制度前期以0.02 MPa/d的速度降井底流压生产，当见气后减小降速，以0.01 MPa/d的速度降低井底流压，当流压降低到0.7 MPa时，以稳定井底流压生产。用采收率表征采气效果，正交试验模拟生产20年的采收率结果见表2。
结果采用正交试验的直观分析法分析，直观分析法是通过每一因素的平均极差来分析问题，极差就是平均效果中最大值与最小值的差。极差越大，说明对结果的影响越大，以此可以选出主控因素。通过27组试验，将采收率进行极差处理，结果见表2。将同种因素极差取平均，分析出影响煤层气采收率的因素由大到小分别为：临储比、储层渗透率、含气量、孔隙度、层间距、甲烷吸附时间以及层厚。
表2 正交试验结果
Table 2 Calculation results of orthogonal
序列号上层渗透率A下层渗透率B上层厚度C下层厚度D层距E上层含气量F下层含气量G上层临储比H下层临储比I上层孔隙度J下层孔隙度K上层甲烷吸附时间L下层甲烷吸附时间M采收率/%10.50.5223010100.30.30.020.025518.7620.50.5226020200.60.60.040.04101026.2430.50.5229030300.90.90.060.06151528.6240.51.0443010100.60.60.040.06151541.7450.51.0446020200.90.90.060.025551.1360.51.0449030300.30.30.020.04101014.3870.51.5663010100.90.90.060.04101060.5980.51.5666020200.30.30.020.06151518.7990.51.5669030300.60.60.040.025541.53101.00.5463030200.30.60.060.02101525.42111.00.5466010300.60.90.020.0415547.24121.00.5469020100.90.30.040.0651029.87131.01.0623030200.60.90.020.0651050.45141.01.0626010300.90.30.040.02101549.90151.01.0629020100.30.60.060.0415534.88161.01.5243030200.90.30.040.0415532.68171.01.5246010300.30.60.060.0651037.87181.01.5249020100.60.90.020.02101578.08191.50.5643020300.30.90.040.02151030.99201.50.5646030100.60.30.060.0451529.35211.50.5649010200.90.60.020.0610566.49221.51.0263020300.60.30.060.0610526.13231.51.0266030100.90.60.020.02151054.01241.51.0269010200.30.90.040.0451558.26251.51.5423020300.90.60.020.0451567.20261.51.5426030100.30.90.040.0610551.22271.51.5429010200.60.30.060.02151048.57K133.5333.6640.0741.7639.3347.7144.2832.2829.8346.1644.2642.7141.12—K242.9342.3241.8642.5240.6440.644243.2643.9340.2741.2044.2739.22—K348.0248.542.5540.244.5536.4138.2148.9450.7338.0639.0237.5044.15—R14.4914.841.400.885.2211.306.0716.6620.98.105.246.774.93—同因素平均值 14.671.14 5.22 8.69 18.78 6.67 5.85
注：Ki为某个因素第i个水平全部试验采收率结果的平均值；R为极差。
3 层间干扰分析
层间干扰的定义：油、气生产层段中各小层间由于渗透率的差异、流体性质的不同，以及层与层间压力的差别，导致层间流体流动产生相互干扰的现象。因此在这个认识基础上，结合本文对合层排采主控因素的研究，对该模型做单因素敏感性模拟分析。
模型基本参数不变，7类13个可变因子以表1中第2水平为准，仅将7类可变因子中某一类因子作为目标变量(煤储层流体组分存在的差异暂无法量化分析，本文不再分析)，对采收率影响大的目标因子导致的层间干扰才对排采有意义，所以这里选择储层渗透率、临储比和含气量，为说明选择对比参数的合理性，将层厚也作为对比分析的验证组，4组敏感性模拟的排采工艺依然采用上述工艺。
3.1 渗透率敏感性分析
渗透率为目标变量，其余参数为标准值不变，设计了7组模拟试验，目标变量参数值及结果见表3，图2为7组不同渗透率下的日产气量生产曲线。
图2 渗透率敏感性模拟生产曲线
Fig.2 Permeability sensitivity simulation production curves
表3 渗透率敏感性分析及结果
Table 3 Results and analysis of permeability sensitivity
序号上层渗透率k1/10-3μm2下层渗透率k2/10-3μm2累计产气量Q/m3采收率η/%11.00.53 373 06935.2420.51.03 463 46736.2031.01.04 325 04145.1941.51.04 874 04850.9351.01.54 893 89951.1360.51.54 032 28742.1371.50.53 922 07640.98
对比试验号1和2、4和5、6和7，发现上下储层的渗透率交换，模拟20年后的累计产气量以及采收率都基本相同，排采曲线规律基本相同，只是产气峰值错开的曲线交叉现象，这是由于2层储层渗透率不同，所以流体流动速度和地层压降传递速度不同，导致产气速度不同，从而影响各层达到产气峰值时间。
对比试验号1、3、5或2、3、4号的排采曲线和最终采收率，排采曲线规律基本相同，生产曲线无交叉，储层渗透率越大，日产气量越大，采收率越大。分析认为，基础地质条件相似，资源量相同，储层渗透率越差，导流能力越差，解吸越慢，交叉点越推迟。
结合实际生产，在地质条件相似的情况下，仅当下层渗透率高于上层渗透率时，生产前期的日产气量较大，更有利于投资回收提前获利，但后期产能衰减较大，不利于持续开发；当下层渗透率小于上层渗透率时，产能较为均衡，有利于持续开发，但最终两者的采收率和累计产气量相差不大。
3.2 临储比敏感性分析
临储比为目标变量，其余参数为标准值不变，设计7组模拟试验，具体参数及结果见表4。图3为合层排采不同临储比下的日产气量生产曲线。
表4 临储比敏感性分析及结果
Table 4 Results and analysis of radio of desorption
pressure/reservoir pressure sensitivity
序号上层临储比r1下层临储比r2累计产气量Q/m3采收率η/%10.30.62 920 84934.7020.60.32 775 79832.8730.60.64 325 04145.1940.60.95 283 00152.3650.90.65 362 32852.8560.30.93 880 34543.4170.90.33 814 62242.28
图3 临储比敏感性模拟生产曲线
Fig.3 Ratio of desorption pressure/reservoir
pressure sensitivity simulation production curves
通过对比试验号1和2、4和5、6和7，发现仅上下储层的临储比交换，模拟20年后的累计产气量以及采收率都基本相同，排采曲线规律基本相同，依然出现产气峰值错开的曲线交叉现象，且临储比越大，交叉点越提前，临储比越小，交叉点越推迟。分析认为，基础地质条件相似，2层煤储层临界解吸压力不同，储层压力不同，解吸能力不同，从而影响各层日产气量和产气峰值达到的时间。
对比1、3、5或2、3、4号的排采曲线和最终采收率，排采曲线规律基本相同，生产曲线无交叉。说明临储比越大，解吸能力越大，日产气量、累计产气量和采收率越大，但衰减期的日产气量下降趋势也更快。
在实际生产中，当储层下层临储比比上层临储比更高时，前期日产气量较大，更有利于缩短投资回收周期，后者产能较均衡，但最终两者的采收率和总产气量相差不大。
3.3 含气量敏感性分析
含气量为目标变量，其余参数为标准值不变，设计7组模拟试验，具体参数值及结果见表5。图4为合层排采不同含气量下的日产气量生产曲线。
表5 含气量敏感性分析及结果
Table 5 Results and analysis of gas content sensitivity
序号上层含气量q1/(m3·t-1)下层含气量q2/(m3·t-1)累计产气量Q/m3采收率η/%110203 627 24349.92220103 475 66848.46320204 325 04145.19420304 964 54241.48530204 832 56840.69610304 266 74344.14730103 983 19542.03
图4 含气量敏感性模拟生产曲线
Fig.4 Gas content sensitivity simulation production curves
对比试验号1和2、4和5、6和7，发现上下储层的含气量交换，模拟20年后的累计产气量以及采收率都基本相同，排采曲线规律相同，无错开的曲线交叉现象。对比1、3、5或2、3、4号的排采曲线和最终采收率，排采曲线规律基本相同，生产曲线无交叉，含气量越大，日产气量越大，采收率越小。
分析认为：当储层渗流、解吸能力相似时，含气量越高，储层资源量越大，日产气量与累计产气量越大。但含气量越高，相同时间内达到相同的采收率所需要的储层导流能力和解吸能力越大，所以在储层渗流和解吸能力一定的情况下，含气量与采收率成反比。结合实际生产，含气量越高越有利于生产，效益越好，后期可以通过延长生产时间来实现采收率的提高。
3.4 层厚敏感性分析
层厚为目标变量，其余参数为标准值不变，设计7组模拟试验，具体参数值及结果见表6。图5为合层排采不同层厚下的日产气量生产曲线。
对比试验号1和2、4和5、6和7，发现上下储层的层厚交换，模拟20年后的累计产气量以及采收率都基本相同，排采曲线规律相同，无错开的曲线交叉现象。对比1、3、5或2、3、4号的排采曲线和最终采收率，排采曲线规律基本相同，生产曲线无交叉。分析认为：层厚越大，资源量越大，日产气量越大，但对采收率影响很小，不是采收率的主控因素。在实际生产中，其他因素一样情况下，煤层越厚，说明资源量越大，越有利于开发生产。
表6 层厚敏感性分析及结果
Table 6 Results and analysis of reservoir thickness sensitivity
序号上层层厚h1/m下层层厚h2/m累计产气量Q/m3采收率η/%1243 327 00946.032423 157 83344.303444 323 85345.174465 489 58145.695645 320 41844.666264 493 08646.477624 154 74743.89
图5 层厚敏感性模拟生产曲线
Fig.5 Reservoir thickness sensitivity simulation production curves
假设层间干扰存在，影响因子相差越大，则层间干扰越严重，产气曲线波动越大或产气效果越差。但是4组模拟结果均不符合上述假设，说明该井段层间干扰不存在。4组敏感性分析结果显示，日产气量与煤层导流能力、解吸能力和资源量成正相关关系，采收率主要受地层导流能力和解吸能力影响，受资源量的影响很小。所以提高采收率应以高储层渗透率、高临储比为主要考虑因素。
4 结 论
1)利用正交试验直观分析法得出该向斜的本次研究目标井段影响煤层气合层排采采收率的因素从大到小依次为：临储比、储层渗透率、含气量、孔隙度、层间距、甲烷吸附时间以及层厚。临储比和储层渗透率对采收率的影响是其他因素的2倍以上，所以影响采收率主控因素以临储比和储层渗透率为易。
2)日产气量与临储比、储层渗透率、含气量、层厚成正相关关系，说明煤层解吸能力、导流能力和资源量是影响日产气量的重要因素，因此选层原则应以具有一定商业开发价值的规模资源量、煤体可改造(煤体结构好)的基础上，储层评价以具有高解吸能力和导流能力为重要考虑因素。
3)压力系数相同情况下，通过单因素敏感性分析，显示影响采收率主控因素临储比和储层渗透率都没有因为相差大而发生日产气量或采收率降低的现象，说明该井段层间干扰不存在。
4)单井模型的模拟结果显示，该地区单井产气量在350～1 300 m3/d，平均单井产气量在600 m3/d左右，采收率在14.4%～78.1%，平均采收率41.5%。根据2015年在该试验区部署的一个井组试采情况，井组已有单井产气量突破1 100 m3/d，证实了该地区采用井组式开发，具有很大的开发价值。
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