利用卡尔曼滤波和人工神经网络相结合的油藏井间连通性研究

发布时间：2021-03-07 00:08

　　油藏连通性的认识对于制定合理的开发调整方案和提高水驱油藏采收率具有重要意义。基于注采井的生产动态数据,建立一种卡尔曼滤波和人工神经网络相结合的分析方法,对油藏井间动态连通性进行定量表征研究。考虑到注入数据的噪声污染和注入信号在地层传播过程中的时滞影响,分别利用卡尔曼滤波算法和非线性扩散滤波器对注采数据进行预处理,从而减少注采数据对机器学习模型的干扰,提高连通性分析的准确性。基于预处理后的历史注采数据,对以生产井产液量为响应,注水井的注水量为输入的人工神经网络进行训练和参数优化,模拟和挖掘注采系统中的井间连通关系。通过对训练好的模型进行参数敏感性分析,量化油藏井间连通程度。应用所建模型和方法分析了均质、各向异性、包含封闭断层、具有高渗透带的4种典型特征油藏和实际非均质油藏的井间连通性。计算结果与油藏地质特征高度吻合,验证了该方法的实用性,可作为量化注采系统连通状况的有效方法。 

【文章来源】：油气地质与采收率. 2020,27(02)北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

注采数据去噪处理前后对比曲线

均质油藏各向渗透率为60 mD。利用数值模拟计算得到各生产井P1,P2,P3,P4的产液量，基于注采数据对建立的ANN模型进行训练，得到各生产井产液量的预测值与实际值的拟合效果，由（6）式得到决定系数分别为0.957,0.958,0.959,0.959。从图4可以看出，建立的ANN模型准确模拟了注采系统的井间连通状况。基于此模型进行敏感性分析得到各生产井与周围注水井之间的连通系数（表1）。由（7）式计算不对称系数为0.045，说明计算得到的井间连通性具有较好的对称性。为了更直观表征井间连通系数及均质油藏的对称性，绘制井间连通关系（图5）。从图5a可以看出，均质油藏的注采连通关系具有较好的对称性，计算结果与均质油藏的实际渗流特征相符。

为了测试方法的实际应用效果，选取某油田22ZY井区注采数据进行连通性分析。该井区有6口注水井（22ZY-1,22ZY-2,22ZY-3,22ZY-4,22ZY-5,22ZY-6）和2口生产井（22ZY-11,22ZY-12）。基于ANN模型建立的注采关系系统预测生产井22ZY-11和22ZY-12的产液量，绘制注采井间连通关系（图6）。与实际产液量对比，评估模型的预测性能，得到相对误差分别为1.34%和1.56%，决定系数分别为0.91和0.94。由图6可见，生产井22ZY-11与注水井22ZY-5和22ZY-6不连通，且注水井22ZY-3,22ZY-4与22ZY-11的连通性相等；生产井22ZY-12与注水井22ZY-1,22ZY-2几乎不连通，与注水井22ZY-5和22ZY-6的连通性相等。该分析结果与油田现场的示踪剂测试结果完全一致，证明了该方法的有效性。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3068060