[发明专利]一种低渗透油藏剩余油位置与含量测定系统、方法及应用有效
申请号: | 202011394362.5 | 申请日: | 2020-12-02 |
公开(公告)号: | CN112576238B | 公开(公告)日: | 2022-10-28 |
发明(设计)人: | 徐守余;陈麦雨;王鑫;陈修;张晓帆;徐梦佳;霍辽原;牛磊;王舒;胡津;许成敏;陈仲骅 | 申请(专利权)人: | 中国石油大学(华东) |
主分类号: | E21B47/00 | 分类号: | E21B47/00;E21B49/00 |
代理公司: | 北京汇捷知识产权代理事务所(普通合伙) 11531 | 代理人: | 盛君梅 |
地址: | 266580 山*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 渗透 油藏 剩余 位置 含量 测定 系统 方法 应用 | ||
本发明属于石油天然气勘探与开发技术领域,公开了一种低渗透油藏剩余油位置与含量测定系统、方法及应用,在测井资料物性及非均质参数解释基础上,首先进行数据预处理,并对分布范围较大的渗透率及其级差参数作对数变换,然后对所有参数采用标准化标准差完成归一化;采用逻辑回归的机器学习方法,进行F‑score评分及序列迭代作降维处理,对已知类进行训练挖掘潜在数据模式以预测未知类。本发明基于逻辑回归算法,在井间插值、平面展布方面具有通用性、实用性、量化程度高的优点,本发明中的训练集和测试集的准确率分别为81%和84%,逻辑概率值与剩余油饱和度的相关性R2提高0.4,其等值线与剩余油边界的吻合程度达80%以上。
技术领域
本发明属于石油天然气勘探与开发技术领域,尤其涉及一种基于逻辑回归算法的低渗透油藏剩余油位置与含量测定系统及方法。
背景技术
目前:剩余油研究是开发地质和石油工程的重要任务。众多学者研究与总结了剩余油分布的控制因素及模式,共同点在于影响因素都包括地质因素及开发因素两大类,剩余油在平面上多分布于中—强非均质、渗透性变差、封闭断层及微构造起伏高点、夹层阻滞、注采系统不完善等部位。鉴于上述认识,似乎在研究前就已知道剩余油富集区,而实际上油藏内部剩余油分布规律相当复杂。剩余油位置、含量、演化趋势等的评价或预测皆是学问与技术。
剩余油评价方法主要包括地质分析法、测井方法、地震方法、室内实验法、油藏工程法、油藏数值模拟法和数学方法等。在数学方法中,以熵权法、灰色关联法和模糊数学方法多被文献报道且重复报道。但随着勘探开发的不断深化,各大油田和研究单位以飞快的速度积累着海量数据,数据量一大就存在真伪难辨的问题,如数据来源和样式未做深入的整编和归一化处理、同类不同源的数据存在差异、同一目标存在不同的分析结果、部分数据表现为错误值或异常值、第n手资料、数据篡改或造假等。由于数据量大及数据不确定性大问题的存在,识别有效信息的能力被提出了较高的要求。因此,寻找一种能够克服数据不确定性较大这一问题的数学方法,以达到提高剩余油评价的准确度和效率的目的,显得非常有现实意义。
近几年,由于数据量的扩大及计算机计算能力的增强,机器学习焕发出新的活力。避开人为干扰与数据噪声,对已知类进行训练并借以预测未知类,从中挖出潜在数据模式或知识规律,是机器学习的主要特点。机器学习方法在岩性识别、有利储层评价、流体性质判别等地质领域已经取得了应用,在剩余油定量评价中的应用尚在起步,且未见使用逻辑回归这一机器学习方法。此外,在机器学习过程中,起积极或消极作用的两类属性同时存在,纳入过多的属性可能会使模型效果变差,因此筛选出积极属性尤为重要,这一过程叫特征选择或特征降维。如何优选出积极属性集使之应用于机器学习模型以达到最好的效果,是剩余油分布评价的关键,将特征选择和机器学习形成一个较为系统的技术流程图,还也可以借鉴、推广到其他指导油气勘探开发的案例中。
通过上述分析,现有技术存在的问题及缺陷为:传统的数据方法难以避开人为干扰和数据噪声,难以准确挖掘出各地质参数与剩余油之间的潜在数据模式。
解决以上问题及缺陷的难度为:避开数据噪声,从低渗透油藏众多地质影响因素中快速提取积极有效的因素,采用有效识别方法,从而高效、准确地进行剩余油评价,一种有效的低渗透油藏剩余油评价方法是上述技术问题的关键,如何避开数据噪声又提高精度是上述技术问题的重点。
解决以上问题及缺陷的意义为:可以极大程度地避开人为干扰和数据噪声,提高低渗透油藏剩余油定量评价工作的效率和精确度,更快更准地确定剩余油富集区位置及其富集程度,指导剩余油挖潜、油气增产,为相似案例研究工作提供参考和帮助。
发明内容
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种低渗透油藏剩余油位置与含量测定系统、方法及应用。
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