[发明专利]基于数据驱动的水驱老油藏流场调控主控因素判断方法

权利要求书

1.基于数据驱动的水驱老油藏流场调控主控因素判断方法，其特征在于，该基于数据驱动的水驱老油藏流场调控主控因素判断方法包括：

步骤1，获取数据并进行质量检查；

步骤2，将油水井数据关联融合；

步骤3，建立流场描述特征参数；

步骤4，建立流场调整致效标签；

步骤5，建立主控因素分析样本数据；

步骤6，确定基于关联规则分析的主控因素。

2.根据权利要求1所述的基于数据驱动的水驱老油藏流场调控主控因素判断方法，其特征在于，在步骤1中，针对目标研究区，从数据库获取以下原始数据：井位参数、地质小层对比数据、层位物性参数、油水井射孔井史数据、月度生产动态数据、月度注水动态数据。

3.根据权利要求2所述的基于数据驱动的水驱老油藏流场调控主控因素判断方法，其特征在于，在步骤1中，数据获取后采用直方图和箱型图对原始数据进行异常值分析，根据分析结果剔除异常值。

4.根据权利要求1所述的基于数据驱动的水驱老油藏流场调控主控因素判断方法，其特征在于，在步骤2中，首先根据射孔数据和小层对比数据确定油井生产时间周期内与油井共层的水井，并劈分水井的注水量，然后通过油水井的相关性分析确定油井的关联水井，油水井数据融合。

5.根据权利要求4所述的基于数据驱动的水驱老油藏流场调控主控因素判断方法，其特征在于，在步骤2中，油水井数据融合是将确定的关联水井的注水量数据按时间轴加和后，作为一项属性放到油井的样本数据中。

6.根据权利要求5所述的基于数据驱动的水驱老油藏流场调控主控因素判断方法，其特征在于，在步骤2中，油水井的相关性分析方法指选用多元线性回归模型(1)，权重β_kj代表生产井和注入井k的连通程度，β_0j代表水驱油藏的注采不平衡系数；

第j口生产井的产液量q_j由以下多元线性回归模型表示：

其中，表示第j口油井在时间步t的产液量；i_k(t)是第k口注入井在时间步t的注入量；β_kj表示第j口油井和第k口注入井的多元线性回归权重。

7.根据权利要求6所述的基于数据驱动的水驱老油藏流场调控主控因素判断方法，其特征在于，在步骤4中，多元线性回归模型的权重因子β_kj通过用最小二乘法求取生产井产液量观测值与估计值的最小残差平方和SSE得到，

其中T是计算时间域内的数据个数；SSE取得极小值的最小二乘估计应满足以下方程：

该方程也可用下式表达：

式中，Cov_ih是注水井i和注水井h注入量间的协方差；Cov_ij注水井i的注入量和生产井j的产液量间的协方差；

则式(4)用以下线性方程组表示：

方程(5)中，第一部分矩阵为注入数据向量的协方差矩阵，通过注入动态数据求得；第二部分的列向量为注采系统多元线性回归模型权重的最小二乘估计值；方程右边为注入井注入量与生产井产液量间协方差列向量，通过注采动态数据求得；

回归后的产液量估计值与观测值间相关程度用确定系数R²来表示：

式中，SSE为残差平方和，SSY为总平方和。

8.根据权利要求1所述的基于数据驱动的水驱老油藏流场调控主控因素判断方法，其特征在于，在步骤3中，在收集油水井矿场数据基础上结合油藏工程分析方法和流场描述需求建立流场描述特征参数集，包括：油井的井号、生产时间、井底流压、日产液量、日产油量、日产水量、采油指数、采液指数、比采油指数、比采液指数、含水上升速度、月产液变化、月产油变化、有效厚度变化、生产层位变化、月度生产天数变化、累积生产时间，水井的日注水量、吸水指数、比吸水指数、吸水指数变化、月注水变化、有效厚度变化、注水层位变化、注水天数变化、累积注水时间。