煤层气峰值产量拟合及产量动态预测方法研究

doi:10.3969/j.issn.1673-8926.2013.04.022

岩性油气藏 ›› 2013, Vol. 25 ›› Issue (4): 116–118.doi: 10.3969/j.issn.1673-8926.2013.04.022

煤层气峰值产量拟合及产量动态预测方法研究

张海茹¹,李昊²

1．中国石油大学(北京)，北京102249；2．中国地质大学(北京)，北京100083

出版日期:2013-10-08 发布日期:2013-10-08
第一作者:张海茹（1991-），女，中国石油大学（北京）在读硕士研究生，研究方向为油气田开发。地址：（102249）北京市昌平区府学路 18 号中国石油大学。电话：（010）89733924。 E-mail：hairujoyly5@126.com

Study on coalbed methane peak production fitting and production forecast by diferent dynamic analysis methods

ZHANG Hairu¹,LI Hao²

1．China University of Petroleum，Beijing 102249，China；2．China University of Geosciences，Beijing 100083，China

Online:2013-10-08 Published:2013-10-08

摘要/Abstract

摘要：

煤层气属于非常规天然气，它的产能受多种因素影响，数值模拟过程复杂且资料难以获得。通过选取3种产量动态预测分析方法(Weibull模型法、广义翁氏模型法和H—C—Z模型法)，并进行对比分析，结果认为：H—C—Z模型法由于模型中的线性关系与煤层气开采机理不吻合，预测误差较大：广义翁氏模型法虽然拟合峰值产量有较高准确度，但其拟合峰值产量时间误差较大，难以满足精度要求：Weibull模型法对峰值产量及其出现时间的拟合精度均较高。因此Weibull模型法更适合预测煤层气产量。

关键词: 凝析气, 单井吞吐, 参数优化, 注采参数

Abstract:

Coalbed methane iS unconventional natural gas．Its production iS influenced by many factors．and the numerical simulation process is complex and the data is dificult to obtain．This paper selected three kinds of dynamic analysis methods to predict the production，including W eibull model，generalized Weng model and H—C—Z mode1．The result shows that the linear relationship of the H—C—Z model does not match the coalbed methane exploration mechanism，and the prediction error is large；the generalized Weng model can predict the peak production with high accuracy，but the time prediction error is large，SO it is dificult to meet the accuracy requirements；the W eibull model can predict both the peak production and the appearance time accurately．Therefore，the W eibull model is more suitable for the prediction of coalbed methane production．

Key words: condensate gas, single well gas huff and puff, parameters optimization, injection-production parameters

张海茹,李昊. 煤层气峰值产量拟合及产量动态预测方法研究[J]. 岩性油气藏, 2013, 25(4): 116–118.

ZHANG Hairu,LIHao. Study on coalbed methane peak production fitting and production forecast by diferent dynamic analysis methods[J]. Lithologic Reservoirs, 2013, 25(4): 116–118.

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