APP下载

结合机器学习与传统储层物理对阿根廷圣乔治盆地海湾某大型成熟注水工程进行预测建模和优化

2020-01-05刘婕

天然气勘探与开发 2020年3期
关键词:阿根廷储层建模

一项结合了数据科学的速度优势和传统模拟的预测能力的新技术正应用于阿根廷南部圣乔治湾某大型注水项目两个区块的建模。该技术可为注水重新分配提供方案,优化生产和储量开发,降低注水成本。

所使用的技术称为数据物理学(DataPhysics),结合了储层物理的稳健性和数据科学技术的速度,连续求解有限数量的未知数,使之比传统数值模拟快几个数量级。储层模型由原始(未解释的)数据创建,并不断更新,允许实时进行闭环储层优化。由于该技术遵循了储层物理特性,因此具有长期预测的能力。

预测模型已试点实施,并取得了初步成果。

猜你喜欢

阿根廷储层建模
冷冻断裂带储层预测研究
基于FLUENT的下击暴流三维风场建模
阿根廷玉米播种进度比2020年同期低
“深层页岩气储层”专辑征稿启事
“深层页岩气储层”专辑征稿启事
联想等效,拓展建模——以“带电小球在等效场中做圆周运动”为例
重叠——2020年阿根廷Hello Wood建造节
求距求值方程建模
基于PSS/E的风电场建模与动态分析
第二次奇迹