[发明专利]一种基于数据统计的页岩气水平井井型优选方法

权利要求书

1.一种基于数据统计的页岩气水平井井型优选方法，其特征在于，包括：

步骤S1，收集目标区域的数据；所述数据包括上倾井型数据、下倾井型数据、跟端垂深数据、趾端垂深数据、跟端测深数据、趾端测深数据和累产气量数据；

步骤S2，计算单井的横向垂深与平均垂深；

步骤S3，基于步骤S1、S2中的数据，选定主变量与次变量；

步骤S4，建立数据箱，所述数据箱用于将数据信息分组到数据信息子集中，实现一组井中只有一个变量在变化；

步骤S5，基于步骤S4建立的数据箱，分别分析不同数据箱内上倾井和下倾井的平均累产气量数据变化规律，对比分析上倾井、下倾井对产能的影响规律；

步骤S6，基于线性回归分析所有收集到的页岩气井横向垂深与累产气量和EUR的关系，从而优选出最优的页岩气水平井井型。

2.根据权利要求1所述的基于数据统计的页岩气水平井井型优选方法，其特征在于，在步骤S1中，所述累产气量数据包括30天累产气量、60天累产气量、90天累产气量、330天累产气量与EUR。

3.根据权利要求1所述的基于数据统计的页岩气水平井井型优选方法，其特征在于，在步骤S2中，所述计算单井的横向垂深采用如下公式：横向垂深＝趾端垂深-跟端垂深。

4.根据权利要求1所述的基于数据统计的页岩气水平井井型优选方法，其特征在于，在步骤S2中，所述计算单井的平均垂深采用如下公式：平均垂深＝(趾端垂深+跟端垂深)/2。

5.根据权利要求1所述的基于数据统计的页岩气水平井井型优选方法，其特征在于，在步骤S3中，所述选定主变量与次变量包括：选取横向垂深为主变量，选取上倾井型或下倾井型为次变量。

6.根据权利要求3所述的基于数据统计的页岩气水平井井型优选方法，其特征在于，在步骤S4中，根据平均垂深变化将所有气井划分到多个数据箱。

7.根据权利要求1所述的基于数据统计的页岩气水平井井型优选方法，其特征在于，在步骤S5中，包括数据可视化步骤，通过数据可视化分析不同数据箱内上倾井和下倾井的平均累产气量数据变化规律以及对比分析上倾井、下倾井对产能的影响规律。

8.根据权利要求1所述的基于数据统计的页岩气水平井井型优选方法，其特征在于，在步骤S6中，所述基于线性回归分析所有收集到的页岩气井横向垂深与累产气量和EUR的关系，包括子步骤：

S61，对两个变量x，y之间的关系，初始化一个预测方程如下：

S62，构建如下方程：

上式中，a₀，a₁是任意的实数，当变量x取值为变量x_i的预测值为Y_i，此时线性回归方程所预测的值为

Q为关于预测方程中a₀，a₁的函数；

S63，将步骤S61中的预测方程带入步骤S62中构建的方程中，将函数Q分别对a₀，a₁求一阶导数，并且在零偏导之后的值为0，即：

S64，将步骤S63中的公式进行变换得到a₀，a₁关于x和y的表达式如下：

绘制横向垂深与产能的关系曲线，并利用绘制的横向垂深与产能的关系曲线得出最优的页岩气井型。