[发明专利]基于数据驱动及知识工程的海上油田动态分析预测方法

说明书

一种基于数据驱动及知识工程的海上油田动态分析预测方法，从以完成开采的海上油田中获取多组历史油田开采数据，通过对历史海上油田开采中的油井油层压力的变化数据、油井采出液、采油速度以及注水井的注水量数据的采集和处理，可对油层压差、注采比和注水量数据进行动态分析和演化，从而得出注水量与油层压差和注采比之间的动态关系，便于对实际海上油井开采的注水量进行预测判断，及时采取压裂、堵水等措施，对注水量进行调节，有利于实现增产增注的效果。

技术领域

本发明涉及一种海上油田动态分析方法。特别是涉及一种基于数据驱动及知识工程的海上油田动态分析预测方法。

背景技术

在进行海上油田开发时，需要对油田开采的过程进行动态分析，以便于实时掌握海上油田开采的进程，其中包括油田生产动态分析、油井井筒内升举动态分析和油层(藏)动态分析，在对油田的开采过程进行动态分析时，需要以实际的开采数据作为数据驱动，同时结合知识工程实现对油田开发动态的动态分析。

生产动态分析是针对单井的生产动态分析，现有的生产动态分析方法是对油田单井的开采过程进行检测，但是无法对油井开发过程中的开采措施进行预测判断，同时无法对油井的日产油量进行合理控制，可能无法使油井的生产能力保证在一个较佳的状态，会对油井的生产能力造成一定的影响。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，为克服现有技术的不足，提供一种能够对实际海上油井开采的受效注水量、日产油量进行预测判断的基于数据驱动及知识工程的海上油田动态分析预测方法。

本发明所采用的技术方案是：一种基于数据驱动及知识工程的海上油田动态分析预测方法，包括如下步骤：

S1、从已完成开采的海上油田中获取多组历史油田单井开采数据，所述的油田单井开采数据包括单井油井的油层压力数据、单井油井日产液和日产油量以及单井注水井的受效注水量数据；

S2、对步骤S1中获取的油田单井开采数据进行处理；

S3、分别将油层压差数据组R、受效注水量数据数据组D、日产液数据组B、单井注采比数据组H、含水数据组M和日产油量数据组C中的数据按设定的比例划分为建模组、训练组和测试组；

S4、取油层压差数据组R、受效注水量数据数据组D、日产液数据组B中的建模组数据，采用散点曲线拟合的方法，建立油层压力的变化、受效注水量数据和采液量之间的曲线模型，具体是以油层压差数据组R中的油层压差为已知条件，以日产液数据组B中的日产液为自变量，受效注水量数据数据组D中的受效注水量数据为因变量，建立基于油层压差的受效注水量数据与采液量之间的曲线模型；

S5、取油层压差数据组R、受效注水量数据数据组D、日产液数据组B中的训练组数据，对步骤S4中建立的曲线模型进行散点值对比，根据对比结果对曲线模型进行调整，即将曲线模型向训练组数据中对应的坐标点靠近调整；

S6、取油层压差数据组R、受效注水量数据数据组D、日产液数据组B中的测试组数据，以油层压差和日产液为已知量，利用调整后的曲线模型对受效注水量数据进行预测，并与受效注水量数据数据组D中的数据进行对比验证，根据验证结果对曲线模型的异常线段进行平滑处理；

S7、在实际海上油田开采时，根据实际的油井油层压差和日产液，利用步骤S6中平滑处理后的曲线模型对受效注水量数据进行预测，将预测结果与实际受效注水量数据进行对比，用于及时通过调节油田单井的受效注水量数据，做出增产增注措施；

S8、取含水数据组M、单井注采比数据组H和日产油量数据组C中的建模组数据，以含水数据组M中的含水量除以单井注采比数据组H中的单井注采比得出的数据组和日产油量数据组C作为数据源，采用散点曲线拟合的方法，建立日产油量与含水和单井注采比之间的曲线模型，具体是将含水数据组M中的含水量除以单井注采比数据组H中的单井注采比得出的数据为自变量，日产油量数据组C中的日产油量为因变量，建立日产油量与含水和单井注采比之间的曲线模型；