[發明專利]一種注水油井注水量動態預測方法

有效

• 申請號: 202110195064.1
• 申請日: 2021-02-20
• 公開（公告）號: CN112949053B
• 公開（公告）日: 2022-07-12
• 發明（設計）人: 付長鳳;郭哲源;韓連福;劉興斌;宋鴻梅;盧召紅;謝榮華
• 申請（專利權）人: 東北石油大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;E21B43/20;G06F111/04;G06F119/14
• 代理公司: 大慶禹奧專利事務所 23208
• 代理人: 朱林;楊立芹

本發明屬于石油工程技術領域，具體涉及一種注水油井注水量動態預測方法，包括以下步驟：1、對各地層參量進行空白值填充，構建合理的地層參量；2、建立地層參量與注水量關聯提取模型，提取決定注水量的主控地層參量；3、規一化主控地層參量與注水量的灰關聯度，建立注水油井注水量灰智能預測模型；4、規一化主控地層參量與注水量的灰關聯度，建立注水油井注水量灰智能預測模型。該方法具有精度高、可靠性強的優勢，為分層注水、動態調刨提供可靠的注水預測量。

技術領域：

本發明屬于石油工程技術領域，具體涉及一種注水油井注水量動態預測方法。

背景技術：

我國的油田開采已進入中后期，分層注水是油田主要的開采方式，合理的分層注水可大大緩解層間矛盾，故每一層段注水量的預測就成為油田開采的一個關鍵問題。傳統的注水量預測方法有劈分系數法、吸水剖面法、地層系數(KH) 法等，但多是建立在靜態預測的基礎上，因此有許多缺陷和弊端，精度較低；基于神經網絡的大數據預測注水量法屬于動態預測，但要求訓練樣本多、數據完整，而實際注水油井數據少且存在缺失。

灰色系統理論所需樣本少、樣本無需規律分布等優點，可運用于注水油井注水量的動態預測中，但是無論是DGM(1,1)模型還是NDGM(1,1)都無法完全適應注水量數據復雜多變的特性。故此，設計一種組合灰預測模型并將其應用于注水油井注水量預測中，能夠提高注水量預測結果的精度。

發明內容：

本發明的目的是為改善注水井進行分層注水量動態預測時地層參量對其預測結果準確度的影響，提供一種注水油井注水量動態預測方法，從而提高分層注水量預測的精度。

本發明采用的技術方案為：

一種注水油井注水量動態預測方法，所述預測方法包括以下步驟：

步驟一、對各地層參量進行空白值填充，構建合理的地層參量；

各地層參量空白參量的填充方法如下：

某地層參量其中和代表空白值，k₁為第1個空白值前一元素的序號，k₂為第2個空白值前一元素的序號，n為地層參量M₀擁有的元素數，m₀(i)是地層參量M₀的第i項；

填充方法如下：

式中，為的填充值，β₁為的乘性修正因子，β₂為的加性修正因子，β₁、β₂計算方法如下：

[β₁，β₂]＝(4₂A₁₂^T)^-1A₁₂A₁₁^T

式中，

A₁₁為求解中間矩陣，A₁₂為解中間擴展矩陣，a⁽⁰⁾(j₁)為求解序列一次累加的第j₁項，j₁為求解序列一次累加序號，i₁為求解序列中間序號；

填充方法如下：

式中，為的填充值，β₃為的乘性修正因子，β₄為的加性修正因子，β₃、β₄計算方法如下：