合理注采比就是在合理的注采压力系统内,使油田能够保持地层压力稳定所需要配注水量的注采比，是油田安全合理注水开发政策和保证水驱开发效果的最基本参数，然而合理注采比的确定一直是油田注水管理工作的一大难题。目前预测方法主要包括 logistic模型法、水驱特征曲线法、阶段存水率图版法、水油比关系法、矿场统计法、物质平衡法、BP神经网络法等，其中logistic模型法主要适用于产量逐渐递减的油田，水驱特征曲线法和阶段存水率图版法比较适合于水驱和存水率变化规律显著的油田，水油比关系法则考虑的影响因素较少，矿场统计法主要是类比类似油田注水开发经验，物质平衡法局限于注采比与地层压力的近似线性关系，而神经网络是暗箱模型, 所得的结果不容易解释。考虑到已有方法的局限性和误差较大，本文运用油藏工程方法，在建立符合油田实际情况的注采比多元线性回归模型基础上，进一步结合修正后的童氏预测模型和油田实际参数，建立目标油田的合理注采比预测模型。通过本方法确定合理注采比考虑了多方面影响因素，更具有针对性，即符合油田实际情况，也符合基本的理论水驱规律，计算结果更加合理和准确，也更具适用性。

L油田位于渤海中南部海域渤南低凸起中段的东北端。该油田为一断裂背斜构造，主力含油层系为馆陶组，以辫状河沉积为主,为中孔～高渗储层，属于海上大型复杂河流相水驱开发油田。近几年，研究区地层亏空严重，地层压力平面上分布也不均匀，近期油田注采比一直不稳定，直接影响着油田的开发效果，注采比较低会进一步导致地层亏空，产液能力下降。此外，注采比过大则会加快含水上升速度，影响油田水驱开发效果。因此，有的放矢地调节注采比，控制地层压力保持水平，是实现整个开发注采系统最优化的一个重要方面[1-2]。

基于此，分别运用油藏工程方法和数值模拟方法研究合理注采比，不仅对类似L油田的复杂河流相油田今后开展安全合理注水开发、改善水驱开发效果起到指导性作用，对其他相似油田和其他类型油田也具有一定的参考和借鉴作用，具有很强的实用性和操作性。

1 建立油田注采比多元线性回归模型

1.1 注采比多元线性回归模型的建立

在注水油田实际开发过程中，阶段注采比的变化会影响到产液量、含水率、累积产液量、累积注采比、地下亏空体积、综合气油比、地层压力的变化，因此可以将阶段注采比看成这些变量的函数，即：

IPR=f(Q1，fw，Lp，Z，GOR，Po，Vd)

(1)

式中：IPR为阶段注采比，小数；QL为产液量，104 m3；fw为含水率，%；Lp为累积产液量，104 m3；Z为累积注采比，小数；GOR为气油比,小数；Po为地层压力,MPa；Vd为地下亏空体积,104 m3。

将影响各个注采比因素参数的系数设为bi(i=0，1，…，7)，代入公式(1)得出：

IPR=b1Q1+b2fw+b3Lp+b4Z+b5Po+b6Vd+b7GOR+b0

(2)

(3)多元线性模型中地层压力Po和含水率fw的回归系数大于0(公式4、5)，说明注采比主要影响因素地层压力与含水率随着注采比IPR的增加而增加，这与生产实际相符，进而说明该模型符合油藏实际情况，符合水驱基本规律。

IPR=0.003Q1+2.369fw-0.001Lp-3.425Z+0.031Po-0.003Vd-0.019GOR+4.464

(3)

1.2 模型的检验

本次从数学基础、水驱规律和实际开发数据三个方面对建立的多元线性回归模型进行检验，为下一步注采的预测奠定扎实的理论基础[10]。

(1)模型的决定系数R2=0.951，拟合程度较高，达到建立模型的精度要求。

(2)将实际生产数据以半年为单位进行统计汇总，代入多元线性回归模型，将计算得到的注采比与实际数据对比，相对误差为6.2%，在合理范围内(图1)。

式中:QP为阶段产油量，104 m3；NP2、NP2为不同阶段累产油量，104 m3。

对L油田各参数的实际生产数据进行筛选、祛除异常值之后，利用SPSS软件进行多元回归分析，确定bi(i=0，1，…，7)回归系数，代入公式(2)，建立多元线性回归方程。

(4)

(5)

图1 模型计算结果与实际数据对比曲线

2 基于改善水驱开发效果确定注采比

模型建立之后，是对计算参数进行确定，本次研究引用含水与采出程度的童氏理论曲线进行预测，该曲线具有较为理想的开发模式，若油藏实际含水与采出程度曲线能贴合理论曲线，那么该油藏就达到了一个较好的开发效果，故采用含水与采出程度童氏理论曲线作为预测基础，使L油田能达到较好地开发效果[11-13]。

L油田的最终采收率标定为21.3%～24.8%，目前含水与采出程度曲线贴近采收率为30%的理论曲线，高于采收率标定值，故本次预测把采收率30%的理论曲线作为预测基础(图2)。

吹牛！我也用这个词回敬她。我干了六年，从来就没碰上美女同事。抛光这活儿忒脏，上班时要戴口罩系围裙，哪个女孩愿意做？何况她这么漂亮的女孩，干抛光岂不是暴殄天物了？

图2 L油田含水与采出程度曲线

根据采收率30%理论曲线，可以计算出阶段累油量：

应用SPSS 22.0统计学软件进行数据分析，计量资料用较（±s）表示，计数资料用例数和百分率（%）表示，分别行t检验和χ2检验，P＜0.05为差异有统计学意义。

此次研究选用Eclipse数值模拟软件建立黑油模型，建立模型之后，完成了油藏从2003年3月至2013年12月的生产历史拟合。油藏平均网格压力与实际测压变化趋势保持一致，单井压力拟合趋势也较好；含水率拟合方面，模型整体综合含水率拟合精度较高，平均绝对误差为2.65%；单井产油及含水拟合率达到了85%，部分高含水井也取得了相对较好的拟合效果。历史拟合达到了预期目标，而且各项参数调整均以实际测试及完井资料的分析结果为依据，历史拟合的总体质量较高，模型可以进行方案开发指标预测。

(6)

注采比调整时间：2014年1月1日～2015年12月31日；油井限产液量、限流压、限压差、单井经济极限产油量：5 m3/d、经济极限含水率：98%；注水井限注水量、限流压；注采比设为可调参数，分析其敏感性；。

根据两个阶段的累产油相减就可以得到阶段产油量：

Qp=Np2-Np1

桩顶和基础之间应设置褥垫层[12-14]，通常褥垫层厚度宜为桩径的40%～60%[15]。褥垫一般选用最大粒径不大于30 mm的中砂、粗砂、级配砂石和碎石等材料，采用静力压实法，夯填度不应大于0.90。当其他条件一定时，从图5可以看出桩土应力比随褥垫层厚度的增大而减小。当褥垫层厚度大于300 mm时，桩土应力比趋于稳定，充分发挥了桩间土的承载力。由于桩间土表面的荷载作用，会产生水平向和竖向附加应力在桩侧土单元体，水平向附加应力增大了侧阻力作用在桩表面上；竖向附加应力则大大提高了单桩承载力，褥垫层的作用得到充分地发挥。

(7)

通过上述验证，建立的注采比多元线性回归模型符合水驱基本规律，也符合L油田实际开发生产情况，可以确定L油田的合理注采比。

根据所对应的含水fW可以计算出阶段产液：

根据山东省临沂市贸促会企业的调研报告显示，今年一季度受到了美国301调查的潜在影响，美国客户已经取消了部分订单，而加征关税的政策可能会导致部分美国客户毁约，这将会给出口企业带来很大的经济损失。

(8)

式中：QL为阶段产液量，104 m3；fW为含水率，%。

将各参数代入注采比多元线性回归模型进行合理注采比的计算(表1)。

通过上述合理地层压力保持水平研究可以得出L油田合理地层压力Po为10.5 MPa，目前L油田综合气油比为60.0，累计注采比Z1为0.75，地下亏空体积Vd1为300万 m3。

现在的公司，更多的注重生产，产品的生产力成为一个企业发展的重要依据，因此，更多的企业对技术工人的重视程度越来越高，会计专业的难度，也造成了会计人才的稀缺，高工资高待遇往往出现在大型企业中，中小企业无力与其竞争，这些问题导致了很多企业的财务管理队伍不成熟，甚至人员都不健全，企业发展离不开财务管理，管理者一定要重视财务管理队伍建设，加大投入，只有将财务工作做好，公司才能合理的依据盈亏情况对今后的发展进行规划，当今社会，人才是最重要的，重视财务管理队伍建设，为公司今后的发展奠定良好的基础。

知识应用是上述知识共享、转移、获取和整合协同行为的结果和目的，是知识学习和知识实践的过程。知识应用是企业将整合后的新知识转化为实际行动，物化到产品或服务的过程。这个过程实现自身价值增值，是企业ISO14001实施质量的重要组成部分，直接影响到企业的绩效。

表1 注采比多元线性回归模型计算结果

采出程度/%累产油/104m3阶段产油/104m3阶段产液/104m3含水率/%累积产液量/104m3注采比计算结果11.0780.771.0182.861.161432.81.0512.0851.771.0207.565.801640.31.0413.0922.771.0237.070.051877.31.0514.0993.671.0272.073.902149.21.1015.01064.671.0313.677.372462.81.1916.01135.671.0363.080.452825.81.3517.01206.671.0421.883.173247.61.3818.01277.571.0491.685.563739.21.32

目前生产条件下，L油田合理注采比为1.05，在地下亏空体积为0之前，注采比逐渐增加，最大为1.38，随后注采比逐渐降低(图3)。

图3 模型计算注采比和地下亏空体积变化图

3 数值模拟法验证注采比计算结果

数值模拟法是要在完成历史拟合后，并设计和计算一整套对比方案，具有一定的局限性，油藏工程计算方法使用性就相对较强。但是数值模拟经过历史拟合工作、完成对模型的修正之后，计算结果较为准确，并符合油田的具体实际情况，因此本次研究通过数值模拟对多元线性回归模型计算合理注采比结果进行验证[14-15]。

3.1 数值模型的建立及拟合

Np=NR×R

3.2 方案制定及预测

本次研究主要针对目前L油田的压力及注采比矛盾，设计一套合理的注采比敏感性研究方案，并对预测结果进行分析。通过历史拟合完成对油藏数值模型修正之后，通过调整注水量，模拟出目前不同的地层压力状况，以得到该油藏目前在不同的地层压力状况下的合理地层压力保持水平。在不同的基础方案之上，在预测前两年分别设定不同的注采比，根据预测结果优选出L油田在不同地层压力状况下的合理注采比。本次共设计4套虚拟基础方案，25套预测方案。

式中：NP为累产油量，104 m3；NR为可动油储量，104 m3；R为采出程度，%。

预测至2042年，预测结果显示：L油田在目前地层压力状况下(地层压力为9.4 MPa)，合理注采比为1.05，累产油量最大，采出程度为36.2%；在地层压力为7.8 MPa的状况下，注采比为1.2时，累产油量最大，采出程度为36.1%；在地层压力为8.6 MPa的状况下，注采比为1.1时，2042年累计产油量最大，采出程度为36.2%；在地层压力为10.1 MPa的状况下，注采比为1.0时，2042年累计产油量最大，采出程度为36.2%(图4)。

因此，本次遥感信息源选择分辨率为1.0 m的航空正射影像及分辨率为5.0 m的SPOT5卫星遥感数据源，通过对比分析进行解译。

H.C.库尔纳柯夫于1900年提出，在室温以上温度下，液态烃产品与其他非极性组分混合物的黏度与组分黏度之间的关系呈非线性变化，其混合油黏度可以通过组分油黏度的不同函数的线性加和来表达，如式(1)。

L油田油藏在不同地层压力状况下，最高采收率对应的注采比不同，因此，在实际开发过程中，需根据各井组不同的压力状况及时调整注采比，保证注采平衡，以达到更好的开发效果。

图4 不同地层压力下注采比指标对比柱状图

油藏数值模拟法确定L油田合理注采比与多元线性回归模型确定合理注采比的结果一致，均为1.05，因此可以证明基于水驱规律利用多元线性回归模型确定合理注采比的方法合理、预测结果准确，可以准确有效地指导L油田的日常精细注水管理，还可以为同类油田提供借鉴指导。

4 结语

(1)提出基于改善油田水驱开发效果、利用注采比多元线性回归模型、结合甲型水驱曲线计算合理注采比，与油藏数值模拟法研究合理注采比的结果一致，通过多方面验证，该方法合理、符合基本水驱规律，满足实际注采比变化规律、计算结果准确，可以直接为同类油田确定合理注采比以提高油田注水开发效果提供借鉴指导。

调查显示，学生最喜欢打交道的人排序依次为品德高尚的人、兴趣广泛知识渊博的人、诚实坦率的人、虚心尊重别人的人、风趣幽默的人、聪明有才华的人、自信心强有毅力的人和乐于助人的人，其平均选择系数均超过了1。

采用SPSS 19.0统计学软件对数据进行处理，计数资料以例数（n）、百分数（%）表示，采用x2检验；计量资料以“±s”表示，采用t检验，以P＜0.05为差异有统计学意义。

(2)该方法成功运用于L油田的日常注水管理，研究区在目前生产状况下合理注采比为1.05。

(3)研究结果显示不同地层压力状况下合理注采比不同，因此在实际开发过程，要根据各注水井组不同地层压力状况及时调整注采比，保证注采均衡，以达到较好的开发效果。

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