一种缝洞油藏氮气吞吐效果预测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种缝洞油藏氮气吞吐效果预测方法及系统，涉及油藏开发领域，方法包括获取目标区块的实际关键特征参数；根据目标区块的实际关键特征参数利用缝洞油藏注氮气效果预测模型进行预测，得到预测措施增油量；缝洞油藏注氮气效果预测模型的训练过程包括：获取目标区块的实际特征参数；根据实际特征参数构建多个数值模拟模型；对每个数值模拟模型进行注氮和数值模拟，得到待训练措施增油量；根据实际特征参数和待训练措施增油量确定待训练关键特征参数；以待训练关键特征参数为输入，以待训练措施增油量为输出，对机器学习算法模型进行训练，得到缝洞油藏注氮气效果预测模型。本发明专利技术实现快速和准确预测缝洞油藏氮气吞吐效果。吐效果。吐效果。

【技术实现步骤摘要】
一种缝洞油藏氮气吞吐效果预测方法及系统


[0001]本专利技术涉及油藏开发领域，特别是涉及一种缝洞油藏氮气吞吐效果预测方法及系统。

技术介绍

[0002]目前，对于缝洞型油藏氮气吞吐效果预测的方法主要包括油藏工程方法和油藏数值模拟两种方法。油藏工程方法存在大量简化假设，受缝洞型油藏储集空间结构复杂性及边底水影响，油藏工程方法的可靠性通常极为有限。油藏数值模拟方法需要借助于昂贵的专业数值模拟软件，此外，由于缝洞型油藏储集体形状、结构复杂，数值模拟所需要的地质模型建立过程耗时长、效率低、成本高，导致现场应用受限。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是提供一种缝洞油藏氮气吞吐效果预测方法及系统，以实现快速和准确的预测缝洞油藏氮气吞吐效果。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种缝洞油藏氮气吞吐效果预测方法，包括：获取目标区块的实际关键特征参数；根据所述目标区块的实际关键特征参数利用缝洞油藏注氮气效果预测模型进行预测，得到预测措施增油量；所述缝洞油藏注氮气效果预测模型的训练过程包括：获取目标区块的实际特征参数；所述实际特征参数包括地质参数、流体参数和开发参数；根据所述实际特征参数构建多个数值模拟模型；对每个数值模拟模型进行注氮和数值模拟，得到待训练措施增油量；根据所述实际特征参数和所述待训练措施增油量确定待训练关键特征参数；以所述待训练关键特征参数为输入，以所述待训练措施增油量为输出，对机器学习算法模型进行训练，得到缝洞油藏注氮气效果预测模型。
[0005]可选地，所述对每个数值模拟模型进行注氮和数值模拟，得到待训练措施增油量，具体包括：分别对每个数值模拟模型进行注氮气数值模拟和未注氮气数值模拟，得到注氮气数值模拟模型累产油和未注氮气数值模拟模型累产油；将所述注氮气数值模拟模型累产油减去所述未注氮气数值模拟模型累产油，得到待训练措施增油量。
[0006]可选地，所述根据所述实际特征参数和所述待训练措施增油量确定待训练关键特征参数，具体包括：计算每个所述实际特征参数和所述待训练措施增油量的皮尔森相关系数；
根据所述皮尔森相关系数确定待训练关键特征参数。
[0007]可选地，所述以所述待训练关键特征参数为输入，以所述待训练措施增油量为输出，对机器学习算法模型进行训练，得到缝洞油藏注氮气效果预测模型，具体包括：以所述待训练关键特征参数为输入，以所述待训练措施增油量为输出，对机器学习算法模型进行训练，得到多个训练结果；所述机器学习算法模型包括BP神经网络、支持向量机和梯度提升决策树；计算每个训练结果的决定系数并确定所述决定系数最大的机器学习算法模型为缝洞油藏注氮气效果预测模型。
[0008]一种缝洞油藏氮气吞吐效果预测系统，包括：获取模块，用于获取目标区块的实际关键特征参数；预测模块，用于根据所述目标区块的实际关键特征参数利用缝洞油藏注氮气效果预测模型进行预测，得到预测措施增油量；训练模块，包括：获取子模块，用于获取目标区块的实际特征参数；所述实际特征参数包括地质参数、流体参数和开发参数；构建子模块，用于根据所述实际特征参数构建多个数值模拟模型；注氮和数值模拟子模块，用于对每个数值模拟模型进行注氮和数值模拟，得到待训练措施增油量；待训练关键特征参数确定子模块，用于根据所述实际特征参数和所述待训练措施增油量确定待训练关键特征参数；训练子模块，用于以所述待训练关键特征参数为输入，以所述待训练措施增油量为输出，对机器学习算法模型进行训练，得到缝洞油藏注氮气效果预测模型。
[0009]可选地，所述注氮和数值模拟子模块，具体包括：数值模块单元，用于分别对每个数值模拟模型进行注氮气数值模拟和未注氮气数值模拟，得到注氮气数值模拟模型累产油和未注氮气数值模拟模型累产油；作差单元，用于将所述注氮气数值模拟模型累产油减去所述未注氮气数值模拟模型累产油，得到待训练措施增油量。
[0010]可选地，所述待训练关键特征参数确定子模块，具体包括：计算单元，用于计算每个所述实际特征参数和所述待训练措施增油量的皮尔森相关系数；待训练关键特征参数确定单元，用于根据所述皮尔森相关系数确定待训练关键特征参数。
[0011]可选地，所述训练子模块，具体包括：训练单元，以所述待训练关键特征参数为输入，以所述待训练措施增油量为输出，对机器学习算法模型进行训练，得到多个训练结果；所述机器学习算法模型包括BP神经网络、支持向量机和梯度提升决策树；计算和选择单元，用于计算每个训练结果的决定系数并确定所述决定系数最大的机器学习算法模型为缝洞油藏注氮气效果预测模型。
[0012]根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：
本专利技术获取目标区块的实际关键特征参数；根据所述目标区块的实际关键特征参数利用缝洞油藏注氮气效果预测模型进行预测，得到预测措施增油量；所述缝洞油藏注氮气效果预测模型的训练过程包括：获取目标区块的实际特征参数；根据所述实际特征参数构建多个数值模拟模型；对每个数值模拟模型进行注氮和数值模拟，得到待训练措施增油量；根据所述实际特征参数和所述待训练措施增油量确定待训练关键特征参数；以所述待训练关键特征参数为输入，以所述待训练措施增油量为输出，对机器学习算法模型进行训练，得到缝洞油藏注氮气效果预测模型。本专利技术利用训练好的机器学习算法模型进行预测，能够实现快速和准确的预测缝洞油藏氮气吞吐效果。
附图说明
[0013]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0014]图1为本专利技术提供的缝洞油藏概念模型图；图2为生产动态和措施增油量曲线图；图3为训练集裂缝油藏45
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交会图；图4为训练集溶洞油藏45
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交会图；图5为训练集裂缝溶洞油藏45
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交会图；图6为训练集底水裂缝油藏45
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交会图；图7为训练集底水溶洞油藏45
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交会图；图8为训练集底水裂缝溶洞油藏45
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交会图；图9为测试集裂缝油藏45
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交会图；图10为测试集溶洞油藏45
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交会图；图11为测试集裂缝溶洞油藏45
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交会图；图12为测试集底水裂缝油藏45
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交会图；图13为测试集底水溶洞油藏45
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交会图；图14为测试集底水裂缝溶洞油藏45
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交会图。
具体实施方式
[0015]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0016]本专利技术的目的是提本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种缝洞油藏氮气吞吐效果预测方法，其特征在于，包括：获取目标区块的实际关键特征参数；根据所述目标区块的实际关键特征参数利用缝洞油藏注氮气效果预测模型进行预测，得到预测措施增油量；所述缝洞油藏注氮气效果预测模型的训练过程包括：获取目标区块的实际特征参数；所述实际特征参数包括地质参数、流体参数和开发参数；根据所述实际特征参数构建多个数值模拟模型；对每个数值模拟模型进行注氮和数值模拟，得到待训练措施增油量；根据所述实际特征参数和所述待训练措施增油量确定待训练关键特征参数；以所述待训练关键特征参数为输入，以所述待训练措施增油量为输出，对机器学习算法模型进行训练，得到缝洞油藏注氮气效果预测模型。2.根据权利要求1所述的缝洞油藏氮气吞吐效果预测方法，其特征在于，所述对每个数值模拟模型进行注氮和数值模拟，得到待训练措施增油量，具体包括：分别对每个数值模拟模型进行注氮气数值模拟和未注氮气数值模拟，得到注氮气数值模拟模型累产油和未注氮气数值模拟模型累产油；将所述注氮气数值模拟模型累产油减去所述未注氮气数值模拟模型累产油，得到待训练措施增油量。3.根据权利要求1所述的缝洞油藏氮气吞吐效果预测方法，其特征在于，所述根据所述实际特征参数和所述待训练措施增油量确定待训练关键特征参数，具体包括：计算每个所述实际特征参数和所述待训练措施增油量的皮尔森相关系数；根据所述皮尔森相关系数确定待训练关键特征参数。4.根据权利要求1所述的缝洞油藏氮气吞吐效果预测方法，其特征在于，所述以所述待训练关键特征参数为输入，以所述待训练措施增油量为输出，对机器学习算法模型进行训练，得到缝洞油藏注氮气效果预测模型，具体包括：以所述待训练关键特征参数为输入，以所述待训练措施增油量为输出，对机器学习算法模型进行训练，得到多个训练结果；所述机器学习算法模型包括BP神经网络、支持向量机和梯度提升决策树；计算每个训练结果的决定系数并确定所述决定系数最大的机器学习算法模型为缝洞油藏注氮气效果预测模型。5.一种缝洞油藏氮气吞吐效果...

【专利技术属性】
技术研发人员：张纪远，杜鹏，冯其红，杜华君，安同武，黄咏梅，钟永林，张永，李大勇，
申请(专利权)人：山东瑞恒兴域石油技术开发有限公司，
类型：发明
国别省市：