[發明專利]預測油藏內氣竄通道的方法及系統

在審

• 申請號: 202010699125.3
• 申請日: 2020-07-20
• 公開（公告）號: CN111814347A
• 公開（公告）日: 2020-10-23
• 發明（設計）人: 馮其紅;李玉潤;王森;張先敏;周代余;范坤
• 申請（專利權）人: 中國石油大學（華東）
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;E21B47/00;G06N3/04;G06N3/08;G06F111/10
• 代理公司: 北京潤平知識產權代理有限公司 11283
• 代理人: 肖冰濱;王曉曉

1.一種預測油藏內氣竄通道的方法，其特征在于，包括：

獲取目標油藏區塊內井組的地質參數和工作制度數據，并建立井組數據樣本；

根據所述井組數據樣本與油藏數值模擬技術，得到在指定開采時刻所述井組數據樣本對應的氣相飽和度分布數據；

根據所述井組數據樣本與所述氣相飽和度分布數據，構建并訓練深度卷積生成對抗神經網絡模型；

將待預測井組的地質參數和工作制度數據代入訓練好的所述深度卷積生成對抗神經網絡模型，得到所述待預測井組的氣竄通道的發育方向和程度。

2.根據權利要求1所述的預測油藏內氣竄通道的方法，其特征在于，所述建立井組數據樣本包括：

利用隨機抽樣法，根據所述目標油藏區塊內井組的地質參數和工作制度數據，生成所述井組數據樣本。

3.根據權利要求1所述的預測油藏內氣竄通道的方法，其特征在于，所述井組數據樣本中還包括注入氣組分和原油組成數據，所述根據所述井組數據樣本與油藏數值模擬技術，得到在指定開采時刻所述井組數據樣本對應的氣相飽和度分布數據包括：

將所述井組數據樣本中的地質參數代入指定油藏數據模擬軟件中，建立井組地質模型；

根據所述井組數據樣本中的注入氣組分和原油組成數據以及所述指定油藏數據模擬軟件中的相態模塊，構建相態模型；

根據所述井組數據樣本中的工作制度數據、所述井組地質模型以及所述相態模型，得到數值模擬模型；

將所述井組數據樣本代入所述數值模擬模型中，得到所述指定開采時刻所述井組數據樣本對應的氣相飽和度分布數據。

4.根據權利要求3所述的預測油藏內氣竄通道的方法，其特征在于，所述根據所述井組數據樣本中的注入氣組分和原油組成數據以及所述指定油藏數據模擬軟件中的相態模塊，構建相態模型包括：

獲取所述目標油藏區塊內井組的相態實驗數據；

將所述井組數據樣本中的注入氣組分和原油組成數據代入所述指定油藏數據模擬軟件中的相態模塊，得到相態數據計算結果；

根據所述相態數據計算結果與所述相態實驗數據之間的誤差，調整所述相態模塊中的參數，直到所述相態數據計算結果與所述相態實驗數據一致，得到所述相態模型。

5.根據權利要求1所述的預測油藏內氣竄通道的方法，其特征在于，所述根據所述井組數據樣本與所述氣相飽和度分布數據，構建并訓練深度卷積生成對抗神經網絡模型包括：

將所述井組數據樣本轉換為輸入圖像數據樣本，將所述氣相飽和度分布數據轉換為輸出圖像數據樣本；

構建初始深度卷積生成對抗神經網絡模型；

根據所述輸入圖像數據樣本、所述輸出圖像數據樣本以及最大迭代次數，訓練所述初始深度卷積生成對抗神經網絡模型；

當訓練次數達到所述最大迭代次數時，所述初始深度卷積生成對抗神經網絡模型為所述深度卷積生成對抗神經網絡模型。

6.根據權利要求1所述的預測油藏內氣竄通道的方法，其特征在于，所述待預測井組的地質參數和工作制度數據的數值范圍在所述井組數據樣本的數值范圍內，且/或所述待預測井組屬于所述目標油藏區塊內的井組，所述將待預測井組的地質參數和工作制度數據代入訓練好的所述深度卷積生成對抗神經網絡模型，得到所述待預測井組的氣竄通道的發育方向和程度包括：

將所述待預測井組的地質參數和工作制度數據代入訓練好的所述深度卷積生成對抗神經網絡模型，得到所述待預測井組在指定開采時刻的氣相飽和度分布數據；

根據不同方向的所述指定開采時刻的氣相飽和度分布數據的數值，確定數值最大的方向為所述待預測井組的氣竄通道的發育方向，所述數值為所述氣竄通道的發育程度。