Experimentelle Untersuchung der Einflussfaktoren auf die Verteilung des Stützkissens im Hauptspalt während der Kanal-Frakturierung

Liu Pingli ,  

Li Zhenming ,  

Song Yuchun ,  

Zhao Liqiang ,  

Guo Yujie ,  

Li Jun ,  

摘要

Da Polymere dazu neigen, in den Zwischenräumen der Stützmittelpartikel zurückzubleiben, sind herkömmliche hydraulische Frakturierungstechniken mit gleichmäßiger Sandverteilung bei der Stimulierung von Niederdurchlässigkeits-, Ultratiefdurchlässigkeits- und Schiefergaslagerstätten eingeschränkt. Die Kanal-Frakturierungstechnologie, die durch ungleichmäßige Sandverteilung hochleitfähige Kanäle bildet, kann die Öl- und Gasproduktion effektiv steigern. Die Bewertung der Wirksamkeit der Kanal-Frakturierung hängt hauptsächlich von der Kanalrate der gebildeten Sanddämme ab. Basierend auf Ähnlichkeitskriterien wurde eine visualisierte Kanal-Frakturierungssimulationsmethode entwickelt und systematisch der Einfluss mehrerer Faktoren wie Viskosität der Frakturierflüssigkeit, Stützkonzentration, Fasermenge, Perforationsmethode, Pulszeit und Bauvolumen auf die Verteilungsmorphologie des Stützmittels und die Kanalrate untersucht. Mithilfe der partiellen kleinsten Quadrate Regression und der Variablenprojektauswirkungsanalyse wurde der Einfluss der Faktoren auf die Kanalrate untersucht. Unter den experimentellen Bedingungen zeigt die Studie, dass bei einem Bauvolumen von 4 bis 6 m3/min und einer Viskosität der Frakturierflüssigkeit von 150 bis 250 mPa·s, je niedriger die Stützkonzentration, desto größer die Fasermenge, kürzer die Pulszeit und höher die Anzahl der Perforationsgruppen, desto höher ist die Kanalrate. Analysen mit partieller kleinster Quadrate Regression, Variablenprojektauswirkungsanalyse und Pearson-Korrelationskoeffizient zeigen, dass die Einflussreihenfolge auf die Kanalrate wie folgt ist: Viskosität der Frakturierflüssigkeit > Perforationsmethode > Pulszeit > Stützkonzentration > Faserkonzentration > Bauvolumen.

关键词

Kanal-Frakturierung;Kanalrate;Visualisierung;Partielle kleinste Quadrate Regression;Variablenprojektauswirkungsanalyse

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