【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及油田开发，具体涉及一种注水井吸水能力预测方法。
技术介绍
1、在对油田进行开采的过程中，为了提高油田的采收率和采油速度，我国大部分油田普遍采用注水井向油层注水的方式来保持油层压力的稳定。而随着水驱油藏进入高含水开发阶段，如何精细高效注水是油田稳产面临的难题。其中，要想实现精细高效注水，准确预测注水井吸水能力是其中的关键环节。而目前油田生产多采用吸水指示曲线测试法来逐一确定注水井的吸水能力，这种测试方法不仅需要耗费大量人力物力，而且通常由于注水井数量众多，导致单井一季度甚至半年才能测试调整一次，而测试频次的不足将直接导致无法满足油田精细高效注水的要求。
2、因此，亟需一种注水井吸水能力预测方法，以解决上述问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决现有技术中的注水井吸水能力确定方法存在效率低，导致无法满足油田精细高效注水要求的问题，提供一种注水井吸水能力预测方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供了一种注水井吸水能力预测方法，该预测方法包括：
3、s1、获取注水井吸水能力测试数据，并基于吸水能力测试数据得到吸水指示曲线拟合式；
4、s2、获取注水井测试后的注水动态数据；
5、s3、基于注水动态数据和吸水指示曲线拟合式计算压力修正系数，并基于注水压力修正系数和吸水指示曲线拟合式计算吸水指数；
6、s4、基于吸水指数对长短期记忆网络模型进行训练，再基于训练完成的长短期记忆网络模型对注水井的吸
7、优选地，步骤s1中，所述基于吸水能力测试数据得到吸水指示曲线拟合式，具体包括：
8、根据所述吸水能力测试数据绘制注水井吸水能力指示曲线，并对注水井吸水能力指示曲线的数据进行拟合，得到吸水指示曲线拟合式，其中，所述吸水能力测试数据包括测试注水量和测试注水压力。
9、优选地，所述吸水指示曲线拟合式为：
10、p＝aq+b
11、其中，p为注水压力，mpa；q为注水量，m3/d；a和b为拟合回归系数，a的倒数为吸水指数k。
12、优选地，所述对注水井吸水能力指示曲线的数据进行拟合，具体包括：
13、采用最小二乘法对注水井吸水能力指示曲线的数据进行拟合。
14、优选地，步骤s2中，所述注水动态数据包括实际注水量和实际注水压力。
15、优选地，步骤s3中，所述基于注水动态数据和吸水指示曲线拟合式计算压力修正系数之前还包括：
16、对所述注水动态数据进行异常值筛选、缺省值填充和非全日数据补全处理。
17、优选地，步骤s3中，所述基于注水动态数据和吸水指示曲线拟合式计算压力修正系数，具体包括：
18、将实际注水量代入所述吸水指示曲线拟合式，得到理论注水压力p有效，再基于理论注水压力p有效与实际注水压力的比值得到注水压力修正系数c。
19、优选地，所述基于注水压力修正系数和吸水指示曲线拟合式计算吸水指数，具体包括：
20、基于t时刻的注水压力修正系数c和吸水指示曲线拟合式，得到t+1时刻的吸水指数计算式，所述吸水指数计算式为：
21、
22、其中，kt+1为t+1时刻对应的吸水指数，m3/(d·mpa)；qt+1为t+1时刻对应的注水量，m3/d；pt+1为t+1时刻对应的注水量qt+1相对应的注水压力，mpa。
23、优选地，，在步骤s4中，所述基于吸水指数对长短期记忆网络模型进行训练，具体包括：
24、基于t时刻至t+n时刻的吸水指数对长短期记忆网络模型进行训练。
25、优选地，所述基于t时刻至t+n时刻的吸水指数对长短期记忆网络模型进行训练之前包括：
26、对t时刻至t+n时刻的吸水指数进行滤波平滑和异常数据去除处理，并基于最值法进行数据归一化。
27、根据上述技术方案，基于该注水井吸水能力预测方法，首先通过基于吸水能力测试数据得到吸水指示曲线拟合式，再基于注水动态数据和吸水指示曲线拟合式计算注水压力修正系数，并基于注水压力修正系数和吸水指示曲线拟合式计算吸水指数，最后基于吸水指数对长短期记忆网络模型进行训练，再基于训练完成的长短期记忆网络模型对注水井的吸水指数进行预测，在实际应用时，不仅实现了对注水井吸水能力的量化预测，而且还有效提高了对注水井吸水指数的预测精度，从而有效提高了对注水井吸水能力的预测精度，进而为注水井分层调配、解堵增注措施提供了数据支撑。
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1.一种注水井吸水能力预测方法，其特征在于，该注水井吸水能力预测方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的注水井吸水能力预测方法，其特征在于，步骤S1中，所述基于吸水能力测试数据得到吸水指示曲线拟合式，具体包括：
3.根据权利要求2所述的注水井吸水能力预测方法，其特征在于，所述吸水指示曲线拟合式为：
4.根据权利要求2所述的注水井吸水能力预测方法，其特征在于，所述对注水井吸水能力指示曲线的数据进行拟合，具体包括：
5.根据权利要求3所述的注水井吸水能力预测方法，其特征在于，步骤S2中，所述注水动态数据包括实际注水量和实际注水压力。
6.根据权利要求5所述的注水井吸水能力预测方法，其特征在于，步骤S3中，所述基于注水动态数据和吸水指示曲线拟合式计算压力修正系数之前还包括：
7.根据权利要求5或6所述的注水井吸水能力预测方法，其特征在于，步骤S3中，所述基于注水动态数据和吸水指示曲线拟合式计算注水压力修正系数，具体包括：
8.根据权利要求7所述的注水井吸水能力预测方法，其特征在于，所述基于注水压力修
9.根据权利要求8所述的注水井吸水能力预测方法，其特征在于，在步骤S4中，所述基于吸水指数对长短期记忆网络模型进行训练，具体包括：
10.根据权利要求9所述的注水井吸水能力预测方法，其特征在于，所述基于t时刻至t+N时刻的吸水指数对长短期记忆网络模型进行训练之前包括：
...【技术特征摘要】
1.一种注水井吸水能力预测方法，其特征在于，该注水井吸水能力预测方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的注水井吸水能力预测方法，其特征在于，步骤s1中，所述基于吸水能力测试数据得到吸水指示曲线拟合式，具体包括：
3.根据权利要求2所述的注水井吸水能力预测方法，其特征在于，所述吸水指示曲线拟合式为：
4.根据权利要求2所述的注水井吸水能力预测方法，其特征在于，所述对注水井吸水能力指示曲线的数据进行拟合，具体包括：
5.根据权利要求3所述的注水井吸水能力预测方法，其特征在于，步骤s2中，所述注水动态数据包括实际注水量和实际注水压力。
6.根据权利要求5所述的注水井吸水能力预测方法，其特征在于，步骤s3中...
【专利技术属性】
技术研发人员：李昂，万欢，尹莎莎，郑春峰，任维娜，徐兴安，常振宁，高丽娟，
申请(专利权)人：中海油能源发展股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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