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基于流线聚类人工智能方法的水驱油藏流场识别

2018-05-14贾虎邓力珲

石油勘探与开发 2018年2期

贾虎,邓力珲

(油气藏地质与开发工程国家重点实验室 西南石油大学,成都 610500)

0 引言

中国陆相沉积的碎屑岩和海相沉积的碳酸盐岩油藏,储集层非均质性较强,且目前许多高含水砂岩油藏历经长期水驱开发后剩余油分布杂乱且分散,难以有效认识水驱油藏动用规律,导致注水开发效率低下。同时地层在经历长时间流体冲刷后易形成优势通道,导致无效水循环[1],降低水驱效率。为了更好描述水驱油藏特征,前人通过水驱特征曲线[2]及井间连通性模型[3]对水驱流场进行了表征。同时,侯玉培等[1,4-5]在流场识别方面做了大量研究,建立了流场评价体系,采取层次分析法对流场进行了评价,但层次分析法需要人为设置评价权重,因此方案决策存在不确定性。在地质模型基础上,前人通过流线模拟对生产数据进行拟合并分析了流体运移规律及流动轨迹[6-10]。与根据孔渗饱分布确定流场强弱的常规方法相比,流线模拟可更准确且直观地显示出流体主要流通区域。此外,可依据注水对采油的贡献量对水驱油藏进行注水优化、水驱控制、井网优化[11-18]。主流的油藏数值模拟软件如Petrel RE虽可准确计算流线分布并依据上述方法进行方案优化,但缺乏量化分析流场的方法,且离散的流线分布无法代表实际流场,也无法区分水相驱动能力不同的流动区域。通过对商业软件Petrel RE进行二次开发实现了流线聚类功能,可对水相驱动能力不同的流线进行区分并加以分析,为水驱流场识别提供了一种新的研究手段。……

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