申请/专利权人：中国石油大学(华东)

申请日：2021-05-25

公开（公告）日：2023-02-28

公开（公告）号：CN113255131B

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G06F30/10;G06Q50/02;G06T17/05;G06F111/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.02.28#授权;2021.08.31#实质审查的生效;2021.08.13#公开

摘要：本发明涉及一种基于认知计算的新井目标井位推荐方法，针对待确定新井目标井位的油藏建立油藏地质模型获取动态参数和静态参数；根据先验知识，建立多个模糊规则库；将动态参数和静态参数输入对应的模糊规则库得到多个模糊变量对应的隶属度模糊集合，然后去模糊得到模糊变量对应的清晰值；将模糊变量对应的清晰值输入对应的模糊规则库得到布井潜力DA的隶属度模糊集，对DA去模糊得到DA的得分；以每个网格为中心建立以R为半径的布井潜力区域，计算该区域的区域布井潜力RDA得分，将得分最高的作为新井位的推荐区域。该方法在认知计算的框架内，通过多层模糊推理输出区域布井潜力的量化得分，综合考虑新井目标井位推荐的条件，可行性高。

主权项：1.一种基于认知计算的新井目标井位推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：S100:针对待确定新井目标井位的油藏，建立该油藏对应的油藏地质模型，所述油藏地质模型共有N个网格，获取每个网格的油藏静态参数，所述每个网格的油藏静态参数包括渗透率，孔隙度，净毛比，泥质含量和油层厚度；S200:通过S100建立的油藏地质模型，获取每个网格的油藏动态数据，所述每个网格的油藏动态数据包括油藏压力，剩余油饱和度，原油粘度，原油密度，油相相对渗透率和原油体积系数；S300:根据先验知识，建立多个模糊变量的模糊规则库；定义剩余油可采储量丰度ARO和油相流动能力OPFC；根据公式1计算剩余油可采储量丰度ARO，根据公式2计算油相流动能力OPFC； 其中，Ωoi为剩余油可采储量丰度ARO的表示符号，hi表示油层厚度，φi表示孔隙度，Sori表示残余油饱和度，Soi表示剩余油饱和度，ρoi表示原油密度，Boi表示原油体积系数，Toi为油相流动能力OPFC的表示符号，ki表示渗透率，kroi表示油相相对渗透率，μoi原油粘度；当所述油藏内无天然水体时，所述S300中模糊规则库的建立方法如下：S310：建立隶属度函数μQx，其中x为输入数值，μQx表示x对Q的隶属程度； 其中，a,b,c为隶属度函数的常数；S320：获取待确定新井目标井位的油藏的多个油藏静态参数和油藏动态数据的历史数据，将开发中期、后期油藏的油藏静态参数和油藏动态数据的历史数据分别输入到公式3，计算所有参数对应的隶属度值；将渗透率ki，孔隙度φi，净毛比NTGi，泥质含量shi和油层厚度hi对应的隶属度值利用现有的方法进行模糊规则的生成，即得到RSPQ模糊规则库；将剩余油可采储量丰度ARO和油相流动能力OPFC的隶属度值利用现有的方法进行模糊规则的生成，即得到MOC模糊规则库；将油藏压力Pi的隶属度值利用现有的方法进行模糊规则的生成，即得到EI模糊规则库；分别计算模糊变量RSPQ的清晰值的隶属度值、模糊变量MOC的清晰值的隶属度值和模糊变量EI的清晰值的隶属度值，再将RSPQ的清晰值的隶属度值，模糊变量MOC的清晰值的隶属度值和模糊变量EI的清晰值的隶属度值利用现有的方法进行模糊规则的生成，即得到DA模糊规则库；S400:将S100获取的第i个网格的油藏静态参数和S200获取的第i个网格的油藏动态数据输入S300建立的对应的模糊变量的模糊规则库，得到第i个网格对应的多个模糊变量隶属度模糊集合；S500:将S400得到的多个模糊变量隶属度模糊集合进行去模糊化，得到多个对应的模糊变量清晰值；S600:将S500得到的多个对应的模糊变量清晰值输入S300建立的对应的模糊规则库，得到模糊变量布井潜力DA的DA隶属度模糊集合；将所述DA隶属度模糊集合去模糊化得到DA的清晰值即第i个网格的DA得分；S700:对于每个网格重复步骤S400-S600，得到每个网格的DA得分；S800:以每个网格为中心，以R为半径的圆形区域定位为一个布井潜力区域，根据每个布井潜力区域内的所有网格的DA得分计算所有布井潜力区域的区域布井潜力RDA得分，区域布井潜力RDA得分最高的布井潜力区域确定为新井目标井位的推荐区域并输出。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国石油大学(华东) 一种基于认知计算的新井目标井位推荐方法

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