一种油藏采收率预测方法及设备技术

本申请提供了一种油藏采收率预测方法及设备，属于油藏开采技术领域。获取油藏的测井曲线，通过若干预设平面加密网格，将测井曲线分别进行覆盖，以得到测井曲线所穿过的网格数。基于网格数，确定测井曲线对应的分数维度。根据预设的阿尔奇公式以及分数维度，确定孔隙度系数。基于第一模型以及孔隙度系数，确定油藏的孔隙度。其中，第一模型表示所述孔隙度系数与所述孔隙度的关系。基于孔隙度、开采信息以及第二模型，确定油藏的采收率。其中，开采信息至少包括：原油粘度、启动压力梯度、渗透率、井网密度、注采压差。第二模型为根据采收率与孔隙度、原油粘度、启动压力梯度、渗透率、井网密度、注采压差之间的关系建立的数学模型。注采压差之间的关系建立的数学模型。注采压差之间的关系建立的数学模型。

【技术实现步骤摘要】
一种油藏采收率预测方法及设备


[0001]本申请涉及油藏开采
，尤其涉及一种油藏采收率预测方法及设备。

技术介绍

[0002]油藏开采过程中，采收率的准确预测是十分重要的工作。准确的预测采收率可以帮助人们选择最优的增产措施，制定合理的开采方案。目前，油藏开采过程中，预测采收率成为必不可少的手段。低渗透油藏由于其物性特征的特殊性，相较于中高渗透率油藏，其采收率的预测较复杂，依靠现有的预测方法无法准确地预测低渗透油藏的采收率。
[0003]而低渗透油藏在我国的资源分布上具有含油气多、储量比例高的特点，能够准确地预测低渗透油藏的采收率，具有重大意义。因此，亟需提供一种针对低渗透油藏的油藏采收率预测的技术方案，准确、便捷地预测低渗透油藏的采收率。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种油藏采收率预测方法及设备，用于精确地预测低渗透油藏的采收率。
[0005]一方面，本申请提供了一种油藏采收率预测方法，采收率预测方法应用于低渗透油藏，该方法包括：获取油藏的测井曲线；其中，测井曲线包括：声波时差曲线、电阻率曲线。通过若干预设平面加密网格，将测井曲线分别进行覆盖，以得到测井曲线所穿过的网格数。基于网格数，确定测井曲线对应的分数维度。根据预设的阿尔奇公式以及分数维度，确定孔隙度系数。基于第一模型以及孔隙度系数，确定油藏的孔隙度。其中，第一模型表示所述孔隙度系数与所述孔隙度的关系。基于孔隙度、开采信息以及第二模型，确定油藏的采收率。其中，开采信息至少包括：原油粘度、启动压力梯度、渗透率、井网密度、注采压差。第二模型为根据采收率与孔隙度、原油粘度、启动压力梯度、渗透率、井网密度、注采压差之间的关系建立的数学模型。
[0006]在本申请的一种实现方式中，确定预设数据库中的若干预设平面加密网格。其中，若干预设平面加密网格之间设置有不同数量网格的平面加密网格。将若干预设平面加密网格，依次对测井曲线分别进行覆盖。确定预设平面加密网格，覆盖测井曲线的区域内的网格数。
[0007]在本申请的一种实现方式中，将测井曲线设置于预设区域。将预设区域沿测井曲线方向，依次分别进行若干次的等分处理。在测井曲线经过若干次等分处理的情况下，确定测井曲线所占据的预设区域的划分个数。基于划分个数，确定测井曲线对应的分数维度。
[0008]在本申请的一种实现方式中，通过爬虫软件，获取若干低渗透油藏的开采信息、孔隙度。或者从预先存储的数据集合中，获取若干低渗透油藏的开采信息、孔隙度。确定排序后的开采信息中的各数据分别与采收率的函数关系，以及孔隙度与采收率的函数关系，作为第一函数关系。其中，第一函数关系为采收率与孔隙度、原油粘度、启动压力梯度、渗透
率、井网密度、注采压差中的一个数据的函数关系。根据各第一函数关系，建立采收率与开采信息的各数据以及孔隙度的第二函数关系。其中，第二函数关系为以采收率为因变量，以孔隙度、原油粘度、启动压力梯度、渗透率、井网密度、注采压差均为自变量的函数关系。通过正交试验设计以及数据集合，确定第二函数关系中各开采信息中的各数据以及孔隙度对应的影响因子。根据影响因子以及第二函数关系，确定第二模型。
[0009]在本申请的一种实现方式中，生成开采信息中的各数据分别与采收率的对应曲线，以及孔隙度与采收率的对应曲线。确定各对应曲线所对应的初等函数的线性关系，以及线性关系的相关系数。确定相关系数是否处于预设范围。若是，确定相关系数所对应的线性关系为第一函数关系。若不是，确定不处于预设范围的相关系数所对应的数据类型，以获取数据类型的补充样本数据，根据补充样本数据，生成数据类型的数据与采收率的对应曲线，直至确定开采信息中的各数据、孔隙度的第一函数关系。其中，数据类型包括：孔隙度、原油粘度、启动压力梯度、渗透率、井网密度、注采压差。
[0010]在本申请的一种实现方式中，将预设的测试数据输入第二模型，确定第二模型的输出结果。将各输出结果进行特征比对，确定各输出结果的比对结果是否满足预设条件。在各输出结果的比对结果满足预设条件的情况下，将开采历史数据输入第二模型，确定第二模型的输出结果。以及确定开采历史数据在不同节点的采收率。将第二模型的输出结果与采收率进行匹配。在第二模型的输出结果与采收率匹配成功的情况下，建立第二模型。
[0011]在本申请的一种实现方式中，在各输出结果的比对结果不满足预设条件的情况下，生成提示信息。提示信息至少包括以下一项或多项：声音、文字。将提示信息发送至用户终端，以基于用户操作，对第二模型进行再训练。
[0012]在本申请的一种实现方式中，确定统计网格数的统计公式。其中，统计公式用于表示分数维度与网格数的函数关系。对统计公式进行线性回归，确定统计公式中的分数维度的数值。
[0013]另一方面，本申请提供了一种油藏采收率预测设备，该设备包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器。其中，存储器存储有能够被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够：获取油藏的测井曲线；其中，测井曲线包括：声波时差曲线、电阻率曲线。通过若干预设平面加密网格，将测井曲线分别进行覆盖，以得到测井曲线所穿过的网格数。基于网格数，确定测井曲线对应的分数维度。根据预设的阿尔奇公式以及分数维度，确定孔隙度系数。基于第一模型以及孔隙度系数，确定油藏的孔隙度。其中，第一模型表示孔隙度系数与孔隙度的函数关系。基于孔隙度、开采信息以及第二模型，确定油藏的采收率。其中，开采信息至少包括：原油粘度、启动压力梯度、渗透率、井网密度、注采压差。第二模型根据采收率与孔隙度、原油粘度、启动压力梯度、渗透率、井网密度、注采压差建立的。
[0014]在本申请的一种实现方式中，所述至少一个处理器还能够实现以下功能：确定预设数据库中的若干预设平面加密网格。其中，若干预设平面加密网格之间设置有不同数量网格的平面加密网格。将若干预设平面加密网格，依次对测井曲线分别进行覆盖。确定预设平面加密网格，覆盖测井曲线的区域内的网格数。
[0015]本申请通过测井曲线以及阿尔奇公式，对油藏的孔隙度进行了简便、准确地计算，
相较现有技术通过岩心实验测试油藏的孔隙度，节省了成本。通过建立第二模型以及孔隙度、原油粘度、启动压力梯度、渗透率、井网密度、注采压差，从而准确预测低渗透油藏的采收率。通过本申请的技术方案，可以准确、便捷地预测低渗透油藏的采收率，提高了油藏采收率预测的精确度。
附图说明
[0016]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1为本申请实施例中一种油藏采收率预测方法的一种流程示意图；图2为本申请实施例中一种油藏采收率预测方法中平面加密网格的一种示意图；图3为本申请实施例中一种油藏采收率预测方法中平面加密网格的另一种示意图；图4为本申请实施例中一种油藏采收率预测方法的另一种流程示意图；图5为本申请实施例中一种油藏采收率预测方法本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种油藏采收率预测方法，其特征在于，所述采收率预测方法应用于低渗透油藏，所述方法包括：获取油藏的测井曲线；其中，所述测井曲线包括：声波时差曲线、电阻率曲线；通过若干预设平面加密网格，将所述测井曲线分别进行覆盖，以得到所述测井曲线所穿过的网格数；基于所述网格数，确定所述测井曲线对应的分数维度；根据预设的阿尔奇公式以及所述分数维度，确定孔隙度系数；基于第一模型以及所述孔隙度系数，确定所述油藏的孔隙度；其中，所述第一模型表示所述孔隙度系数与所述孔隙度的关系；基于所述孔隙度、开采信息以及第二模型，确定所述油藏的采收率；其中，所述开采信息至少包括：原油粘度、启动压力梯度、渗透率、井网密度、注采压差；所述第二模型为根据所述采收率与所述孔隙度、所述原油粘度、所述启动压力梯度、所述渗透率、所述井网密度、所述注采压差之间的关系建立的数学模型。2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，通过预设平面加密网格，将所述测井曲线分别进行覆盖，以得到所述测井曲线所穿过的网格数，具体包括：确定预设数据库中的若干所述预设平面加密网格；其中，若干所述预设平面加密网格之间设置有不同数量网格的平面加密网格；将若干所述预设平面加密网格，依次对所述测井曲线分别进行覆盖；确定所述预设平面加密网格，覆盖所述测井曲线的区域内的所述网格数。3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述测井曲线设置于预设区域；将所述预设区域沿所述测井曲线方向，依次分别进行若干次的等分处理；在所述测井曲线经过若干次所述等分处理的情况下，确定所述测井曲线所占据的所述预设区域的划分个数；基于所述划分个数，确定所述测井曲线对应的分数维度。4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，基于所述孔隙度、开采信息以及第二模型，确定所述油藏的采收率之前，所述方法还包括：通过爬虫软件，获取若干低渗透油藏的所述开采信息、所述孔隙度；或者从预先存储的数据集合中，获取若干低渗透油藏的所述开采信息、所述孔隙度；确定排序后的所述开采信息中的各数据分别与所述采收率的函数关系，以及所述孔隙度与所述采收率的函数关系，作为第一函数关系；其中，所述第一函数关系为所述采收率与所述孔隙度、所述原油粘度、所述启动压力梯度、所述渗透率、所述井网密度、所述注采压差中的一个数据的函数关系；根据各所述第一函数关系，建立所述采收率与所述开采信息的各数据以及所述孔隙度的第二函数关系；其中，所述第二函数关系为以所述采收率为因变量，以所述孔隙度、所述原油粘度、所述启动压力梯度、所述渗透率、所述井网密度、所述注采压差均为自变量的函数关系；通过正交试验设计以及所述数据集合，确定所述第二函数关系中各开采信息中的各数据以及所述孔隙度对应的影响因子；
根据所述影响因子以及所述第二函数关系，确定所述第二模型。5.根据权利要求4所述方法，其特征在于，确定排序后的所述开采信息中的各数据分别与所述采收率的函数关系，以及所述孔隙度与所述采收率的函数关系，作为第一函数关系，具体包括：生成所述开采信息中的各数据分别与所述采收率的对应曲线，以及所述孔隙度与所述采收率的所述对应曲线；确定各所述对应曲线所对应的初等函数的线性关系，以及各所述线性关系...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔仕章，宋新旺，王黎明，侯云福，张凤莲，高瑞美，郭鑫，刘小芳，
申请(专利权)人：山东德仕石油装备有限公司山东德仕化工有限公司，
类型：发明
国别省市：