【摘 要】
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油藏进行长时间的注水开发后,注入水长期对地层的冲刷浸泡以及储层自身非均质性导致储层孔渗结构改变,在油藏中形成低效注水循环带。低效注水循环带的形成会导致水驱波及体积的减小,造成注入水利用率变低并降低油井产量。此类通道的形成会严重影响水驱的开发效益,所以本文针对A油藏低效水驱循环带识别及整治方法展开研究。本文通过对低效水驱循环带形成机理进行分析,使用SVM（Support Vector Machine
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油藏进行长时间的注水开发后,注入水长期对地层的冲刷浸泡以及储层自身非均质性导致储层孔渗结构改变,在油藏中形成低效注水循环带。低效注水循环带的形成会导致水驱波及体积的减小,造成注入水利用率变低并降低油井产量。此类通道的形成会严重影响水驱的开发效益,所以本文针对A油藏低效水驱循环带识别及整治方法展开研究。本文通过对低效水驱循环带形成机理进行分析,使用SVM（Support Vector Machine）算法,灰色关联度方法以及模糊综合评判法三种方法对A油藏参数与低效水驱循环带成因之间的关系进行研究并建立三种不同的低效水驱循环带识别模型。其中SVM算法是机器学习中比较常见的分类器算法,识别的目标为井间参数组成的输入空间,通过对包括A油藏在内的三个存在低效水驱循环带油藏的数据对模型进行30轮次的训练;最终训练精度88.33%,预测准确率为85.71%;灰色关联通过对比特征空间中数据图形的相似程度求取每一个参数与低效水驱循环带的形成的关联度,并基于参数的关联度通过判别公式来识别低效水驱循环带的存在与否,其预测准确度为81.63%;模糊综合评判法借助层次分析法以及模糊数学的方法通过求取注水井和生产井的动静态判度来判别井间通道是否存在低效水驱循环带,其预测准确度为89.8%。本文使用识别精度最高模型对A油藏未经过示踪剂识别的区块进行识别,结合识别结果以及实际工况选取氮气泡沫调驱作为整治方法。通过对该区块的地质以及数值建模为氮气泡沫调驱措施提供数值支持,并通过数值模拟的方法对氮气泡沫调驱参数进行敏感性实验并通过正交实验优选了段塞大小,段塞个数,起泡剂注入速度等参数。该区块氮气泡沫调驱预测产量为19.865万方,与常规水驱对比,采出程度提升4.45%,含水率80.5%,降低含水率8.7%。
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