[发明专利]用于碳酸盐岩缝洞型储层的试井产能预测方法及系统

说明书

本发明公开了一种用于碳酸盐岩缝洞型储层的试井产能预测方法，包括：根据碳酸盐岩缝洞型储层的试井解释资料和地质构造，筛选出与产能相关的多个特征参数，特征参数包括第一类溶洞体积、裂缝体积、总体积、管柱下入深度、油嘴尺寸、油压、原油压缩系数和单位压降产量；对各类特征参数的历史样本数据进行预处理，基于此，训练用于预测碳酸盐岩缝洞型储层产量的支持向量机模型，并利用灰狼算法对支持向量机模型内的惩罚参数和松弛变量进行优化处理；基于待预测井关于多个特征参数的实时样本数据组，利用改进后的支持向量机模型进行产能预测。本发明预测时间短、结果准确、能够针对井下复杂或地质信息复杂或邻井缺乏资料时模型无法构建的问题。

技术领域

本发明涉及试井解释技术领域，具体地说，是涉及一种用于碳酸盐岩缝洞型储层的试井产能预测方法及系统。

背景技术

碳酸盐岩缝洞型油藏储层存在基质、裂缝和溶洞，具有非均质性极强的特征，具体表现为：基质为低储低渗，基本不具备储渗能力；溶洞和裂缝是碳酸盐岩储层最有效的储集体类型，尤其是溶洞，其半径可大至几十米甚至上百米，显然，流体在这种类型的储集体中的流体规律与普通的达西渗流是不同的。

顺北、跃进以及托甫台等油气田不仅呈现上述特点，而且在试井解释上，油气井周围可能存在多个溶洞和裂缝系统。其中，溶洞有近井筒溶洞和远井筒溶洞，甚至是在垂向存在多个溶洞系统，更加加剧了储层流体流动特征描述和产能评价的难度。

在现有技术中，针对碳酸盐岩缝洞型油藏的产能预测方法具有如下几种常用方法。第一，根据等效连续介质理论，通过对基质、溶洞和裂缝这三种区域进行不同的排列组合，建立了六种缝洞型油藏单井产能方程，并且根据油井实际的生产数据，计算得到这六种缝洞型油藏的单井产量，而后对其进行对比分析；进而从溶洞半径、溶洞渗透率、裂缝宽度和裂缝渗透率这四个因素讨论了每种因素对单井产能的影响。第二，以实际生产数据为基础，结合相关性分析原理，利用因子分析法，针对油田区域单元建立了综合考虑采油井数、注水井数、采油速度等影响因素的产量预测模型。上述这些方法大多侧重分析缝洞型油藏产能的影响因素或者通过某些数据进行产能初步评价的经验方法，仅能在特定的环境或者模型下应用，预测速度和适用性较为不足。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种用于碳酸盐岩缝洞型储层的试井产能预测方法，所述方法包括：根据碳酸盐岩缝洞型储层的试井解释资料和所在油田区域的地质构造，筛选出与产能相关的多个特征参数，所述特征参数包括第一类溶洞体积、裂缝体积、总体积、管柱下入深度、油嘴尺寸、油压、原油压缩系数和单位压降产量；对各类所述特征参数的历史样本数据进行预处理，基于此，训练用于预测所述碳酸盐岩缝洞型储层的产量数据值的支持向量机模型，并利用灰狼算法对所述支持向量机模型内的惩罚参数和松弛变量进行优化处理，得到改进后的所述支持向量机模型；基于待预测井关于所述多个特征参数的实时样本数据组，利用改进后的所述支持向量机模型进行试井解释产能预测。

优选地，在根据碳酸盐岩缝洞型储层的试井解释资料和所在油田区域的地质构造，筛选出与产能相关的多个特征参数步骤中，包括：分析影响单井产能的试井解释参数和生产特征参数，得到多个原始影响因子；利用皮尔逊相关性关系，评估每个原始影响因子与历史试井产能之间的相关系数，基于此，从所述多个原始影响因子中筛选出所述多个特征参数。

优选地，在对各类所述特征参数的历史样本数据进行预处理步骤中，进一步包括：分别对各类所述特征参数对应的历史样本数据进行归一化处理，以利用经归一化处理后的各类历史样本数据训练所述支持向量机模型，其中，按照如下表达式对所述历史样本数据内的每个样本点进行归一化处理：

式中，表示经归一化处理后的样本点的数据，x_i表示所述历史样本数据内样本点的数据，x_max表示所述历史样本数据内最大样本点的数据，x_min表示所述历史样本数据内最小样本点的数据。