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公开(公告)号：CN118863163A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410974990.2
申请日：2024-07-19
申请人： 中海石油(中国)有限公司 , 中海石油(中国)有限公司北京研究中心
摘要： 本发明涉及石油天然气工程技术领域，公开一种基于典型曲线与机器学习的油井产量曲线预测方法、系统、设备及介质，通过目标油田的油田产量数据进行目标油田中下属单井的投产批次划分，对下属区块的特定投产批次的下属单井，进行代理单井产量曲线计算、自然递减阶段识别、递减特征参数拟合，获得高质量的单井产量递减特征参数，结合下属区块静态参数，利用机器学习算法，训练得到高精度的单井产量递减特征参数预测模型并准确预测待测单井的产量递减特征参数，最后得到待测单井的产量曲线。本发明针对未投产或投产初期的油田，可在单井生产历史数据较少的情况下进行单井产量曲线的准确预测，无需大量的计算资源和复杂的计算过程，具有普适性。
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公开(公告)号：CN110344786A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910593662.7
申请日：2019-07-03
申请人： 中海石油(中国)有限公司 , 中海石油(中国)有限公司北京研究中心
摘要： 本发明公开了一种基于嘴流规律的自喷油井增产措施效果评价方法，其特征在于，包括以下步骤：1)基于嘴流规律，建立自喷油井的嘴流经验计算公式；2)定义自喷油井的视采油指数以及视产能指示曲线；3)获取自喷油井的措施前后的生产动态数据，计算视采油指数，绘制视产能指示曲线，措施前后的视采油指数及视产能指示曲线反映自喷油井的产能变化，根据自喷油井产能变化评价增产措施效果。
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公开(公告)号：CN117932211A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410221471.9
申请日：2024-02-28
申请人： 中海石油(中国)有限公司 , 中海石油(中国)有限公司北京研究中心
摘要： 本发明涉及一种基于机器学习的地层原油粘度计算方法及系统，其特征在于，该方法包括：基于目标区域的原油相态特征实验分析结果和原油物性分析实验结果，选取计算参数；对选取的各计算参数进行敏感性分析，确定各计算参数对地层原油粘度的影响，并对计算参数按照影响从大到小进行排序，筛选出预设数量的计算参数；基于筛选出的计算参数的影响，确定各计算参数的权重范围，进而确定目标区域的地层原油粘度，本发明能够成功提高计算地层原油粘度的准确性，可以广泛应用于油气田勘探开发领域中。
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公开(公告)号：CN117646617A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311781691.9
申请日：2023-12-22
申请人： 中海石油(中国)有限公司 , 中海石油(中国)有限公司北京研究中心
IPC分类号： E21B43/30 , E21B43/20 , E21B47/10 , G06F30/27 , G06F119/14 , G06F113/08
摘要： 本发明涉及一种边底水油藏的油井井距优化方法及装置，其中方法包括如下步骤：基于油井井距及参数数据，运用镜像叠加原理计算任意数量的油井同时稳定生产条件下边底水油藏的压力分布；基于边底水油藏的压力分布，运用Pollock方法计算并绘制边底水油藏中流体的运动轨迹，所述流体的运动轨迹即为流线；运用Buckley‑Leverett方法，沿流线计算任意时刻、任意位置的含水饱和度，从而得到二维简化模型中的含水饱和度分布，并计算各流线上水驱前缘饱和度从供给边界运动至油井井底的时间，从而确定水驱前缘突破时间；在水驱前缘突破时间的基础上，绘制油井井距与累积产油量关系曲线，并确定边底水油藏的最优油井井距。
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公开(公告)号：CN109388866B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN201811113197.4
申请日：2018-09-25
申请人： 中海石油(中国)有限公司 , 中海石油(中国)有限公司北京研究中心
IPC分类号： G06F30/20 , G06F111/10 , G06F119/14
摘要： 本发明涉及一种沥青质沉淀油藏流固耦合等效数值模拟方法，其特征在于包括以下步骤：1)对于具有压敏特性的介质变形储层，将岩石孔隙度、渗透率与有效应力进行无因次化处理，得到岩石孔隙度和渗透率变化规律；2)不考虑地层岩石的压敏特性，分析仅由于沥青质沉淀引起的岩石孔隙体积变化，并结合典型的孔渗关系式建立沥青质沉淀油藏储层岩石的无因次孔隙度变化规律预测模型和渗流能力变化规律预测模型；3)综合考虑介质变形储层的压敏特性及沥青质沉淀对储层岩石孔隙体积和渗流能力的影响，基于黑油模拟器，实现沥青质沉淀油藏的流固耦合等效数值模拟。本发明可广泛用于沥青质沉淀油藏的流固耦合等效数值模拟领域。
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公开(公告)号：CN113240321A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110605795.9
申请日：2021-05-31
申请人： 中海石油(中国)有限公司 , 中海石油(中国)有限公司北京研究中心
摘要： 本发明涉及一种基于深度学习的油田类比评价方法及系统，包括：Sl：获取待评价油田和用于类比油田的参数；S2：确定待评价油田的其中一个油田静态特征参数和/或油田开发生产参数为类比目标函数；S3：根据步骤S1的参数中的第一类参数筛选出与待评价油田的类型相同的N个第一类比油田；S4：根据N个第一类比油田和待评价油田的各自的第二类参数计算N个第一类比油田和待评价油田的相似度，并按照相似度的大小给N个第一类比油田排序；S5：根据相似度排序在不同集合的应用于第一类比油田的类比目标函数的目标值区间确定待评价油田的目标值。本发明的类比评价方法及系统不仅可提高类比评价工作效率，而且可以提升类比目标函数推荐值的精准度。
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公开(公告)号：CN112284991A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN201910661002.8
申请日：2019-07-22
申请人： 中海石油(中国)有限公司 , 中海石油(中国)有限公司北京研究中心
摘要： 本发明是一种基于分形理论的孔隙型多孔介质渗透率预测方法，涉及油田开发技术领域，所述孔隙型多孔介质渗透率通过如下公式(7)计算或者由公式(7)进一步简化的公式(11)计算得到。本发明的孔隙型多孔介质渗透率预测方法，基于分形理论建立毛管压力曲线数学表征方程，与经典Brooks‑Corey模型相比，适用范围更广；结合Poiseuille定律及经典毛管束模型，针对孔隙型多孔介质，推导建立考虑分形维数的渗透率预测公式；以实际岩心测试化验数据为样本点，规划求解公式参数，建立广适的幂率型渗透率预测公式；渗透率预测公式适用范围更广、形式简单。
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公开(公告)号：CN110909466A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911147846.7
申请日：2019-11-21
申请人： 中海石油(中国)有限公司 , 中海石油(中国)有限公司北京研究中心
IPC分类号： G06F30/20 , G06F111/10
摘要： 本发明提供一种有效提高差孔隙分选储层平均毛管压力曲线计算精度的回归方法，包括如下步骤：在同类储层上选取多个岩心样品进行毛管压力实验，记录毛管压力与润湿相饱和度的对应数值，对所有毛管压力曲线做J函数无因次化，记录J值与润湿相饱和度的对应数值，使用本发明的分形J函数回归式1和式2分别对数据进行多元非线性回归，得到两组回归参数和确定系数R2，选择回归结果位于数据点范围内，且确定系数R2更接近于1的公式作为该类储层的平均毛细管压力曲线的基础公式，利用回归参数、界面张力、润湿角以及该类储层的平均孔隙度和平均绝对渗透率，依据J函数定义式求出平均毛管压力与润湿相饱和度，即平均毛细管压力曲线。
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公开(公告)号：CN116187178A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310060712.1
申请日：2023-01-18
申请人： 中海石油(中国)有限公司 , 中海石油(中国)有限公司北京研究中心
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/214 , G06N20/20 , G06Q10/04 , G06Q50/02
摘要： 本发明公开了一种产量公式与机器学习双驱动的油井产量预测方法，本发明基于机器学习算法eXtreme Gradient Boosting(XGBoost)，结合边水油藏定向井产量公式，推导具有产量公式约束的XGBoost算法目标函数，形成一种产量公式与机器学习双驱动的油井产量预测方法。本发明通过优选目标函数中的权重因子λ，可使产量预测模型根据数据集的数据分布特点，在完全基于渗流理论的产量公式以及完全由数据驱动的XGBoost算法两者间取得平衡，并获得最优预测精度，指导油井产量的高效、准确预测。
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公开(公告)号：CN110344786B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201910593662.7
申请日：2019-07-03
申请人： 中海石油(中国)有限公司 , 中海石油(中国)有限公司北京研究中心
摘要： 本发明公开了一种基于嘴流规律的自喷油井增产措施效果评价方法，其特征在于，包括以下步骤：1)基于嘴流规律，建立自喷油井的嘴流经验计算公式；2)定义自喷油井的视采油指数以及视产能指示曲线；3)获取自喷油井的措施前后的生产动态数据，计算视采油指数，绘制视产能指示曲线，措施前后的视采油指数及视产能指示曲线反映自喷油井的产能变化，根据自喷油井产能变化评价增产措施效果。
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