[发明专利]一种用于预测断溶体油层产能的方法及系统

说明书

本发明公开了一种用于预测断溶体油层产能的方法，包括：根据碳酸盐岩缝洞型储层的试井解释资料，采用熵权法筛选出与产能相关的多个特征参数，特征参数包括有效渗透率、储层波动系数和地层系数；根据各类特征参数的原始数据样本，采用改进的DBSCAN算法，得到每类特征参数对应的最优样本数据；利用预设的多元回归方程模型，由所有最优样本数据，得到用于预测断溶体油层产能的预测模型；基于待预测井关于多个特征参数的实时样本数据组，利用预测模型进行试井解释产能预测。本发明实现缝洞型油气井产能的实时且灵活的准确预测，解决了因常规渗流理论不适用、关键基础参数录取难导致的产能预测难度大的问题。

技术领域

本发明涉及试井解释技术领域，具体地说，是涉及一种用于预测断溶体油层产能的方法及系统。

背景技术

目前，塔里木盆地广泛发育碳酸盐岩缝洞型油藏。由于缝型油气藏的储集介质由溶洞、裂缝和基质组成，其中，溶洞是主要的储集空间；裂缝不但是储集空间，也是流动通道，二者的压力变化规律不同。由于缝洞型油藏的渗透性好、产量高，前期以研究孔渗介质间窜流能力为主的研究方法，显然不再适用于此类油气藏。目前，开发工作者更倾向于研究储层的缝---洞组构模式、溶洞发育规模等更加实用的储层参数，以便合理制定开发方案。

由于缝洞型油藏的非均质性极强，目前已经应用的静态方法如对地震、测井、录井的研究，都受精度或探测范围的影响，而对井眼以外的储层性质知之甚少。因此，现有技术中需要应用开发动态中录取的试井资料，来研究井筒、溶洞、裂缝中的变化特征，探索出一种可依托大量试井解释参数进行动态产能预测的方法，以提高产能预测效率及准确性，具有十分重要的意义。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种用于预测断溶体油层产能的方法，所述方法包括：根据碳酸盐岩缝洞型储层的试井解释资料，采用熵权法，筛选出与产能相关的多个特征参数，所述特征参数包括有效渗透率、储层波动系数和地层系数；根据各类所述特征参数的原始数据样本，采用改进的DBSCAN算法，得到每类特征参数对应的最优样本数据；利用预设的多元回归方程模型，由所有类别特征参数的所述最优样本数据，得到用于预测断溶体油层产能的预测模型；基于待预测井关于所述多个特征参数的实时样本数据组，利用所述预测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，采用熵权法，筛选出与产能相关的多个特征参数步骤中，包括：确定与断溶体油层产能相关的多个原始因子，并从所述试井解释资料中采集每类原始因子对应的原始数据样本；根据多类原始数据样本，采用熵权法，计算每类原始因子的信息熵，而后得到相应类别因子的熵权值；根据所有类别的熵权值，将满足预设权值优选范围的熵权值所对应的所述原始因子作为所述多个特征参数。

优选地，在根据多类原始数据样本，采用熵权法，计算每类原始因子的信息熵，而后得到相应类别因子的熵权值步骤之前，还包括：对每类原始数据样本依次进行标准化和归一化处理，使得所有样本点数据转换为同量纲级且分布在同一区间范围内的数据。

优选地，所述原始因子包括：波动系数、溶洞存储系数、有效渗透率、地层压力、地层系数、储层渗透率、裂缝体积和原始地层压力；所述预设权值优选范围为0.2～0.3。

优选地，在根据各类所述特征参数的原始数据样本，采用改进的DBSCAN算法，得到每类特征参数对应的最优样本数据步骤中，包括：设置改进的DBSCAN算法中的Minpts值和Eps值，确定相应的密度搜索范围；将所述原始数据样本作为样本集，按照所述密度搜索范围和预设的访问条件，对所述样本集进行访问，完成所有样本点访问后，将当前得到的核心点作为所述最优样本数据。