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基于数据挖掘方法的压裂工艺优化研究

郑阳  
【摘要】:压裂是低渗透储层增产的主要手段,合理的压裂设计可以为压裂施工提供有力指导,而压裂设计的核心就是施工参数的优化设计。传统的压裂施工参数优化过程繁琐、求解困难。另一方面,石油领域的数据正以井喷般的速度增长,海量的数据并没有给石油人提供海量的信息。随着大数据时代的来临以及数据挖掘技术在工业领域的普及,使得通过数据挖掘技术辅助压裂优化成为一项极具研究价值的任务。本文综合运用油藏地质学、采油工程、数据挖掘和Matlab编程等知识,以我国西部某低孔特低渗砂砾岩油藏探井压裂为研究对象,围绕施工参数优化和产量预测展开攻关,取得以下成果及认识。①采集现场压裂工程地质和压裂施工相关数据,从中梳理出174口探井基本数据,利用Access建立了支持数据储存及更新的压裂数据库。②通过灰色关联分析,得到了所考察的9个因素对该砂砾岩油藏压后产油量的影响显著性从大到小排序为:有效厚度、渗透率、前置液比、每米加砂强度、压力系数、排量、孔隙度、储层温度、砂比。③基于支持向量机理论,建立了针对砂砾岩油藏勘探井的压后产量预测模型。剔除日产量小于1t/d的样本后,该模型产量预测的平均误差为6.44%。④以产量预测模型中的决策函数为基础,运用遍历寻优的方法求解最优产量,进而反解得最优施工参数,建立了压裂施工参数优化模型。⑤基于支持向量机理论、产量预测模型及施工参数优化模型,利用Matlab中GUI编程平台开发了针对低渗透砂砾岩油藏探井的压裂工艺优化系统。该系统软件能够较为准确的预测压后产量,优化压裂施工参数,并能实现单井地质参数和施工参数查询、封隔方式推荐、压裂影响因素分析等功能,对压裂施工设计具有一定指导作用。


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