特高含水期水驱挖潜井层优选及潜力分析

发布时间：2017-09-22 04:11

  本文关键词：特高含水期水驱挖潜井层优选及潜力分析

  更多相关文章： 压裂 井层优选 因子分析 支持向量机 灰色模型

【摘要】：压裂措施是低渗透油藏开发的重要手段之一,其较好的增油效果使得这项措施一直沿用至今。但随着油藏不断的开发,含水率的增高导致压裂措施效果变差,油藏压裂措施的实施需要更有针对性并且对压裂效果有一定的可预见性。本文针对杏六区区块的压裂井层优选和区块产能预测做了大量的研究工作,为区块压裂改造提供了参考。在杏六区已压裂井层的生产资料及地质资料分析和大量文献调研的基础上,初步拟定了压裂影响因素指标体系,并逐一对所选指标进行相关性分析,结合理论分析各个影响因素与压裂效果之间的相关性。利用复相关系数分法确定压裂效果主控因素,同时运用灰色关联度分析结果的排序来提取压裂效果敏感因素,这是后续工作的重要基础。区块井层优选主要是基于模糊综合评判进行的,由于井层影响因素多,数据处理工作量大,编制可以批量处理相关数据的软件是很有必要的。根据模糊综合评价原理,编制出了压裂措施选井选层的数据库软件,完成了井层评价。对于压裂单井评价时,选取FI=0.42、0.55两个数据点作为评价指数的分界点,评价储层级别,对于压裂层评价时,选取FI=0.45、0.57两个数据点作为评价指数的分界点,评价储层级别,从而优选理想的压裂井层。综合考虑压裂层评价后较好及以上层的影响因素范围及参照现场实际经验,最终确定了对于井层压裂措施进行理想层筛选参数范围。区块产能的预测是在因子分析的基础上进行的,通过因子分析消除变量间的相关性引起的信息重叠,提取公共因子的同时实现了降维的目的,方便后续的计算。对现有数据进行支持向量机(SVM)数据挖掘,结合等高线图多次调解关键参数,其中27组的相对误差低于10%,综合相对误差平均值为12.73%。BP神经网络预测结果的相对误差平均值为15.94%,多元线性回归的相对误差平均值为28.57%。SVM具有较强且稳定的学习能力。对已压裂井层生产动态数据建立灰色预测模型,调解相关参数以获得最优预测模型进行灰色预测。对以上产能预测方法进行误差分析,评判产能预测模型的实用性。
【关键词】：压裂 井层优选 因子分析 支持向量机 灰色模型
【学位授予单位】：东北石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TE357
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 创新点摘要7-10
• 第一章 绪论10-19
• 1.1 研究的目的与意义10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.3 区块概况13-18
• 1.3.1 储层概况14-15
• 1.3.2 开发简史15-18
• 1.4 研究思路18-19
• 第二章 区块压裂效果主控因素分析19-36
• 2.1 区块压裂效果影响因素分析19-30
• 2.1.1 储层物性类因素分析20-23
• 2.1.2 流体物性类因素分析23-24
• 2.1.3 生产测试类因素分析24-27
• 2.1.4 油藏整体性因素分析27-28
• 2.1.5 压裂效果影响因素筛选28-30
• 2.2 区块压裂效果敏感因素提取30-36
• 2.2.1 灰色关联分析基本原理30-32
• 2.2.2 区块压裂效果影响因素灰色关联度分析32-36
• 第三章 区块井层优选36-45
• 3.1 压裂井层优选方法36-38
• 3.2 压裂选井选层数据库软件38-40
• 3.2.1 压裂选井选层数据库软件编制原理38
• 3.2.2 软件说明38-40
• 3.3 压裂井层优选结果40-45
• 3.3.1 压裂单井优选结果40-42
• 3.3.2 压裂层优选结果42-45
• 第四章 区块产能预测45-59
• 4.1 因子分析45-48
• 4.1.1 因子分析的基本原理45-46
• 4.1.2 压裂影响因素的因子分析46-48
• 4.2 灰色预测模型48-50
• 4.2.1 灰色GM（1，，n）预测模型原理48-49
• 4.2.2 灰色预测模型产能预测49-50
• 4.3 支持向量回归机模型50-59
• 4.3.1 支持向量回归机的基本原理51-52
• 4.3.2 支持向量回归机模型增油量预测52-59
• 结论59-60
• 参考文献60-63
• 发表文章目录63-64
• 致谢64-65

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本文编号：898694