[發(fā)明專利]一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)儲(chǔ)層改造候選井的選井方法及設(shè)備

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202011608381.3
• 申請日: 2020-12-30
• 公開（公告）號(hào): CN112733340A
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 盧立澤;王賀華;李登金;肖勇;周宗明;付輝;韓煒;巫聰;呂新東;梁力文;黃進(jìn)臘;鄧強(qiáng);張博寧;謝恩;李辰;劉卉
• 申請（專利權(quán)）人: 成都北方石油勘探開發(fā)技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06F30/20
• 分類號(hào): G06F30/20;G06Q10/06
• 代理公司: 成都行之專利代理事務(wù)所(普通合伙) 51220
• 代理人: 李朝虎

本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)儲(chǔ)層改造候選井的選井方法及設(shè)備，包括建立增產(chǎn)改造潛力井評價(jià)參數(shù)數(shù)據(jù)集，構(gòu)成從上至下的目標(biāo)層、要素層、參數(shù)層的層次分析評價(jià)結(jié)構(gòu)；對所述層次分析評價(jià)結(jié)構(gòu)各層參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行無因次化處理，優(yōu)選隸屬函數(shù)，使用四級(jí)評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，得到各參數(shù)的模糊評價(jià)結(jié)果；利用無因次化處理后的增產(chǎn)改造潛力井評價(jià)參數(shù)數(shù)據(jù)集，采用灰色關(guān)聯(lián)分析法計(jì)算各參數(shù)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)；結(jié)合各參數(shù)的模糊評價(jià)結(jié)果和各參數(shù)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)，得到綜合評價(jià)結(jié)果，通過綜合評價(jià)結(jié)果對候選增產(chǎn)改造潛力井潛力進(jìn)行排序和改造后產(chǎn)能預(yù)測。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及石油天然氣開發(fā)領(lǐng)域，具體涉及一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)儲(chǔ)層改造候選井的選井方法及設(shè)備。

背景技術(shù)

壓裂、酸壓、酸化為代表的儲(chǔ)層增產(chǎn)改造技術(shù)成為振華石油海外油田低滲透砂巖、碳酸鹽巖儲(chǔ)層增儲(chǔ)上產(chǎn)的最有效手段之一。儲(chǔ)層增產(chǎn)改造效果不明顯的客觀原因是改造井的潛力不足，即改造井的前期診斷和選井的認(rèn)識(shí)與研究不充分。因此，開展儲(chǔ)層改造的候選井評價(jià)，準(zhǔn)確優(yōu)選具有改造潛力的候選井是增加改造成功率和單井產(chǎn)量的主要重要保障。

現(xiàn)有技術(shù)中，對儲(chǔ)層評價(jià)壓裂選井選層方法的研究有使用數(shù)學(xué)模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和模糊數(shù)學(xué)評判方法對壓裂井儲(chǔ)層質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)。傳統(tǒng)數(shù)學(xué)方法使用線性預(yù)測，方法簡單，易計(jì)算，但是未考慮參數(shù)間的相互影響、參數(shù)與效果的非線性作用，因此預(yù)測誤差較大；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法不需要考慮具體的數(shù)學(xué)模型，可以對不確定和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效表述和預(yù)測，克服了常規(guī)數(shù)學(xué)的缺陷，但是這種方法的收斂速度慢、計(jì)算時(shí)間長，網(wǎng)絡(luò)缺乏可擴(kuò)充性，普適性不強(qiáng)，無法從理論上確定網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，泛化推廣能力差，會(huì)造成對預(yù)測結(jié)果無法解釋和推理，而且對測試未知樣本的能力較差；而模糊數(shù)學(xué)評判方法采用隸屬函數(shù)客觀事物界限不明確的問題，將評價(jià)因素進(jìn)行定量化，采用儲(chǔ)層質(zhì)量的等級(jí)分類指標(biāo)據(jù)此判斷出儲(chǔ)層質(zhì)量好壞情況，從而更能得到符合實(shí)際情況的結(jié)論，但是在實(shí)際操作過程中評判中權(quán)重?cái)?shù)分配帶有一定的經(jīng)驗(yàn)性和主觀性，目前常用的確定影響因素對儲(chǔ)層質(zhì)量是否有影響及影響程度很難判斷，目前常用的系統(tǒng)分析方法為方差分析和主成分分析等，這類方法具有要求數(shù)據(jù)量大且要服從某個(gè)典型的概率分布和易于出現(xiàn)量化結(jié)果與定性分析結(jié)果不符等不足。

因此，盡管現(xiàn)有壓裂井儲(chǔ)層評價(jià)手段和方法眾多，但是還存在由于評價(jià)參數(shù)參差不齊，如何客觀選擇并能代表該區(qū)塊特征的參數(shù)；如何準(zhǔn)確選擇適合的單井儲(chǔ)層人工智能模型，將人工智能與模糊邏輯算法相結(jié)合提高人工智能選井的精度。現(xiàn)在有的學(xué)者提出的灰色關(guān)聯(lián)分析方法可以對系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)過程發(fā)展態(tài)勢進(jìn)行量化分析，且同時(shí)兼?zhèn)淞吮苊猱惓，F(xiàn)象和數(shù)據(jù)量要求不高的特點(diǎn)，因此，可以利用灰色關(guān)聯(lián)分析理論對儲(chǔ)層質(zhì)量的影響因素進(jìn)行分析，確定其主次因素，進(jìn)而為儲(chǔ)層質(zhì)量評價(jià)提供參考依據(jù)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)儲(chǔ)層改造候選井的選井方法及設(shè)備，利用模糊綜合評判法與灰關(guān)聯(lián)分析理論相結(jié)合，提出了模糊理論-關(guān)聯(lián)分析綜合評價(jià)方法，對儲(chǔ)層的多個(gè)影響因素進(jìn)行綜合評價(jià)，最終得到一個(gè)綜合評價(jià)結(jié)果，并依據(jù)綜合評價(jià)結(jié)果來對儲(chǔ)層候選井進(jìn)行排序，優(yōu)選出具有改造潛力的候選井。

本發(fā)明通過下述技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)儲(chǔ)層改造候選井的選井方法，包括以下步驟：

步驟A、構(gòu)建增產(chǎn)改造潛力井評價(jià)模型，利用已改造井?dāng)?shù)據(jù)對所述增產(chǎn)改造潛力井評價(jià)模型進(jìn)行訓(xùn)練，具體過程包括：

步驟S1、增產(chǎn)改造潛力井評價(jià)模型包括：目標(biāo)層、要素層、參數(shù)層的層次分析評價(jià)結(jié)構(gòu)，目標(biāo)層為改造效果評價(jià)值，要素層包括儲(chǔ)集能力參數(shù)、流動(dòng)能力參數(shù)、施工評價(jià)參數(shù)，參數(shù)層包括與上述要素層適配的已改造井?dāng)?shù)據(jù)；

步驟S2、實(shí)測已改造井?dāng)?shù)據(jù)獲得后代入到參數(shù)層；

步驟S3、對所述層次分析評價(jià)結(jié)構(gòu)各層參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行無因次化處理，優(yōu)選隸屬函數(shù)，使用四級(jí)評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，得到各參數(shù)的模糊評價(jià)結(jié)果；

步驟S4、利用無因次化處理后的參數(shù)層參數(shù)，采用灰色關(guān)聯(lián)分析法計(jì)算各參數(shù)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)；