一种含天然裂缝致密油气储层体积压裂缝网预测方法

    公开(公告)号:CN110147561B

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN201811305134.9

    申请日:2018-11-05

    摘要: 本发明的目的在于提供一种含天然裂缝致密油气储层体积压裂缝网预测方法,收集目标储层的地质信息、测井数据、岩心岩屑分析数据和压裂施工数据,进行单井地质力学分析和天然裂缝分布分析,得到储层的初始地应力参数、岩石力学参数和天然裂缝描述参数;基于以上数据建立三维地质模型,采用有限元方法进行精细地应力场模拟,得到储层的初始地应力分布;根据天然裂缝分布情况,设定模型中初始损伤变量场的分布;计算水力压裂过程中三维地层的损伤演化。本发明的有益效果是提供了以损伤力学理论为基础,能够对含天然裂缝的储层体积压裂缝网络形态进行准确预测的方法。

    一种基于数据驱动的油藏井间连通性确定方法

    公开(公告)号:CN109447532B

    公开(公告)日:2021-10-22

    申请号:CN201811618365.5

    申请日:2018-12-28

    摘要: 本发明公开了一种基于数据驱动的油藏井间连通性确定方法,首先收集油田区块的相关参数,得到各个注入信号的滤波系数,对注采数据进行预处理,修正注采数据的时滞性和衰减性;对注采数据进行归一化处理,构成神经网络学习和训练的标准样本集;搭建神经网络,并以共轭梯度算法作为学习算法,实现神经网络模型参数的快速优化求解;基于训练好的神经网络模型进行参数敏感性分析,得到表征油藏井间连通性的连通系数。本发明方法简便,计算高效,用于评价油藏井间的动态连通性,在具有传统井间连通性判别方法同等井间连通系数计算精度的同时,具有更好的产量预测效果,可进一步指导调剖堵水等优化措施的制定和智能油田分层注采历史拟合、生产优化。

    一种含天然裂缝致密油气储层体积压裂缝网预测方法

    公开(公告)号:CN110147561A

    公开(公告)日:2019-08-20

    申请号:CN201811305134.9

    申请日:2018-11-05

    IPC分类号: G06F17/50 G06T17/05 E21B49/00

    摘要: 本发明的目的在于提供一种含天然裂缝致密油气储层体积压裂缝网预测方法,收集目标储层的地质信息、测井数据、岩心岩屑分析数据和压裂施工数据,进行单井地质力学分析和天然裂缝分布分析,得到储层的初始地应力参数、岩石力学参数和天然裂缝描述参数;基于以上数据建立三维地质模型,采用有限元方法进行精细地应力场模拟,得到储层的初始地应力分布;根据天然裂缝分布情况,设定模型中初始损伤变量场的分布;计算水力压裂过程中三维地层的损伤演化。本发明的有益效果是提供了以损伤力学理论为基础,能够对含天然裂缝的储层体积压裂缝网络形态进行准确预测的方法。

    一种模拟裂缝性油藏多重嵌套介质内流体流动的装置

    公开(公告)号:CN112699617A

    公开(公告)日:2021-04-23

    申请号:CN202011371140.1

    申请日:2020-11-30

    摘要: 本发明涉及一种模拟裂缝性油藏多重嵌套介质内流体流动的装置。其技术方案是:将储层网格化后对全局网格进行序号排列,并且根据并行运算的处理器的数量将全局单元域划分为多个局部并行子域;将局部单元索引分配给局部并行子域的单元以形成模拟子域,并且将用于模拟子域的单元划分为内部单元,边界单元和环形单元,子域与子域之间的毗邻关系为双层分布。有益效果是:本发明对于具有复杂岩石类型、润湿性和复杂裂缝网络的多重连续介质储层,在评估其内部流体多相流动和流体交换过程中重力、毛细管力和粘性力之间的复杂相互作用有着重要意义,本发明从小型并行实现到大规模并行实现,本发明具有可伸缩性和高效性。

    一种基于小样本条件下的吸水剖面预测方法

    公开(公告)号:CN109543828B

    公开(公告)日:2020-10-23

    申请号:CN201811617997.X

    申请日:2018-12-28

    摘要: 本发明公开了一种基于小样本条件下的吸水剖面预测方法,对待分析油田区块的多源数据进行收集;进行井间连通性分析和灰色关联分析,确定影响吸水剖面的静态和动态因素,并进行归一化处理构成标准的吸水剖面小样本库;以小层为机器学习单元建立集成多任务的代价函数,以梯度下降为学习算法得到适应各个小层吸水量预测的泛化模型;依托注水井有限的吸水剖面资料进一步参数微调和个性化学习,建立适应注水井吸水劈分规律的吸水量预测模型,基于该模型实现吸水剖面的连续动态预测。本发明基于小样本条件下的机器学习理论基础,实现了注水量的准确劈分和吸水剖面的预测,对于认清地下剩余油分布具有重要意义,是实现智能油田分层配产配注的基础。

    一种基于小样本条件下的吸水剖面预测方法

    公开(公告)号:CN109543828A

    公开(公告)日:2019-03-29

    申请号:CN201811617997.X

    申请日:2018-12-28

    摘要: 本发明公开了一种基于小样本条件下的吸水剖面预测方法,对待分析油田区块的多源数据进行收集;进行井间连通性分析和灰色关联分析,确定影响吸水剖面的静态和动态因素,并进行归一化处理构成标准的吸水剖面小样本库;以小层为机器学习单元建立集成多任务的代价函数,以梯度下降为学习算法得到适应各个小层吸水量预测的泛化模型;依托注水井有限的吸水剖面资料进一步参数微调和个性化学习,建立适应注水井吸水劈分规律的吸水量预测模型,基于该模型实现吸水剖面的连续动态预测。本发明基于小样本条件下的机器学习理论基础,实现了注水量的准确劈分和吸水剖面的预测,对于认清地下剩余油分布具有重要意义,是实现智能油田分层配产配注的基础。

    一种基于数据驱动的油藏井间连通性确定方法

    公开(公告)号:CN109447532A

    公开(公告)日:2019-03-08

    申请号:CN201811618365.5

    申请日:2018-12-28

    摘要: 本发明公开了一种基于数据驱动的油藏井间连通性确定方法,首先收集油田区块的相关参数,得到各个注入信号的滤波系数,对注采数据进行预处理,修正注采数据的时滞性和衰减性;对注采数据进行归一化处理,构成神经网络学习和训练的标准样本集;搭建神经网络,并以共轭梯度算法作为学习算法,实现神经网络模型参数的快速优化求解;基于训练好的神经网络模型进行参数敏感性分析,得到表征油藏井间连通性的连通系数。本发明方法简便,计算高效,用于评价油藏井间的动态连通性,在具有传统井间连通性判别方法同等井间连通系数计算精度的同时,具有更好的产量预测效果,可进一步指导调剖堵水等优化措施的制定和智能油田分层注采历史拟合、生产优化。

    一种模拟裂缝性油藏多重嵌套介质内流体流动的方法

    公开(公告)号:CN112668251A

    公开(公告)日:2021-04-16

    申请号:CN202011371137.X

    申请日:2020-11-30

    摘要: 本发明涉及一种模拟裂缝性油藏多重嵌套介质内流体流动的方法。其技术方案是:将储层网格化后对全局网格进行序号排列,并且根据并行运算的处理器的数量将全局单元域划分为多个局部并行子域;将局部单元索引分配给局部并行子域的单元以形成模拟子域,并且将用于模拟子域的单元划分为内部单元,边界单元和环形单元,子域与子域之间的毗邻关系为双层分布。有益效果是:本发明对于具有复杂岩石类型、润湿性和复杂裂缝网络的多重连续介质储层,在评估其内部流体多相流动和流体交换过程中重力、毛细管力和粘性力之间的复杂相互作用有着重要意义,本发明从小型并行实现到大规模并行实现,本发明具有可伸缩性和高效性。