[发明专利]一种注水油藏的合理分层方法有效
申请号: | 201911037169.3 | 申请日: | 2019-10-29 |
公开(公告)号: | CN110765624B | 公开(公告)日: | 2022-08-12 |
发明(设计)人: | 贾庆升;孙德旭;张凯;罗杨;王鹏;谭云贤;毛福生;王鹏飞;孙立柱;郭慧 | 申请(专利权)人: | 中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司石油工程技术研究院;中国石油大学(华东) |
主分类号: | G06F30/20 | 分类号: | G06F30/20;E21B43/20 |
代理公司: | 北京鼎德宝专利代理事务所(特殊普通合伙) 11823 | 代理人: | 牟炳彦 |
地址: | 100000 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 一种注水油藏的合理分层方法,包括:S10建立若干典型注采井组模型;S20进行多层合注的数值模拟;S30以模拟的见水前各层储量的累积百分比、产量累积贡献率作洛伦兹曲线;见水后各层储量的累积百分比、产量累积贡献率作洛伦兹曲线,得到见水前、后洛伦兹系数;S40见水前、后均衡驱替准数计算;S50:引入LSTM神经网络进行模拟合理性监督,得到最终均衡驱替准数界限值;S60井组分层合理性判定。本发明引入洛伦兹系数作为评判标准,将综合考虑各动静态因素的见水前各层见水时间级差和见水后各层含水上升率级差作为分层注水经济技术界限,改善了注入水在纵向上分布不均的状况,提升了油田注水分层评价的准确性,提高了注水利用率,是改善注水效果的有效措施。 | ||
搜索关键词: | 一种 注水 油藏 合理 分层 方法 | ||
【主权项】:
1.一种注水油藏的合理分层方法,其特征在于,包括以下步骤:/nS10针对每种韵律性油藏建立若干典型注采井组模型;/nS20对典型注采井组模型进行多层合注的数值模拟计算,得到见水前各层见水时间、见水前各层储量的累积百分比、见水前各层产量累积贡献率;以及见水后各层含水上升率、见水后各层储量的累积百分比、见水后各层产量累积贡献率;/nS30绘制洛伦兹曲线:以步骤S20中的典型注采井组模型见水前各层储量的累积百分比为横坐标、各层的产量累积贡献率为纵坐标作洛伦兹曲线,从而得到典型注采井组模型的见水前洛伦兹系数;以步骤S20中的典型注采井组模型见水后各层储量的累积百分比为横坐标、各层的产量累积贡献率为纵坐标作洛伦兹曲线,从而得到典型注采井组模型的见水后洛伦兹系数;/nS40计算均衡驱替准数,包括以下步骤:/nS41见水前典型模型的分层注水技术界限的计算,包括以下步骤:/nS411通过步骤S20得到的见水前各层见水时间,计算得到典型模型的见水时间级差;见水前,典型注采紧井组模型的见水时间级差为均衡驱替准数;/nS412以步骤S30得到的典型注采井组模型的见水前洛伦兹系数为横坐标、步骤S411得到的见水时间级差为纵坐标作洛伦兹曲线,对见水时间级差与见水前洛伦兹系数的关系进行曲线拟合,确定见水时间级差与见水前洛伦兹系数的函数关系式;/nS413确定见水前洛伦兹系数“警戒”值并将其代入见水时间级差与见水前洛伦兹系数的函数关系式,求解得到典型注水井组模型见水前分层注水的经济技术界限——均衡驱替准数的界限值;/nS42见水后典型模型的分层注水经济技术界限计算,包括以下步骤:/nS421通过步骤S20得到的各层含水上升率,计算得到典型模型各层的含水上升率级差;见水后,典型模型的各层含水上升率级差为均衡驱替准数;/nS422以步骤S30得到的典型注采井组模型的见水后洛伦兹系数为横坐标、步骤S421得到的含水上升率级差为纵坐标作洛伦兹曲线,得到典型注采井组模型的见水后含水上升率级差与洛伦兹系数的关系,对含水上升率级差与见水后洛伦兹系数的关系进行曲线拟合,确定含水上升率级差与见水后洛伦兹系数的函数关系式;/nS423确定见水后洛伦兹系数“警戒”值并将其代入含水上升率级差与见水后洛伦兹系数的函数关系式,求解得到典型注水井组模型见水后分层注水的经济技术界限——均衡驱替准数的界限值;/nS50:以S10至S40的模拟时间步长作为时间序列步引入LSTM神经网络进行模拟合理性监督,消除井组各因素交互影响和洛伦兹系数警戒值主观选取所造成的波动影响,包括以下步骤:/nS501:记录模拟过程中每一时间步的井组参数,并采用LSTM神经网络监督模拟;/n在S10至S40的模拟计算过程中,记录每一时间步的井组参数以及算得的均衡驱替准数组成LSTM网络的输入序列,记为X;其中的元素为:渗透率SP、原油粘度CPS、储量下界Cd、储量上界Cu、层间压差Pd、井组层数Co、层段厚度序列TI、井网形式序号S、见水时间Tb、各层储量累积百分比Pa、各层产量累积贡献率Ac、含水上升率Rw、均衡驱替准数Dn,即X={SP,CPS,Cd,Cu,Pd,Co,TI,S,Tb,Pa,Ac,Rw,Dn};LSTM神经网络的输出类型为布尔型,Y=r,r∈[0,1],其中0代表不需分层采注,1代表分层采注;/n令S10至S40的模拟时间步为N,其中h
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