【摘 要】
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华北油田高30断块以多层砂岩油藏为主,在高含水后期油藏油水分布复杂,剩余油存在方式、分布规律、控制因素及潜力规模等精确描述难度大。本文尝试利用机器学习技术进行油藏参数预测,提高孔渗预测的精度,借助神经网络技术进行沉积微相自动识别以及三维单砂体模型的建立,简化人工操作流程,提高砂体模型的精度,在此基础上,利用数值模拟手段量化剩余油分布,为开发方案制定提供依据。目的层Es2段油藏为浅水三角洲前缘沉积,
【基金项目】
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中国石油天然气股份有限公司华北油田分公司《复杂油藏开发后期剩余油量化表征方法研究》；
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华北油田高30断块以多层砂岩油藏为主,在高含水后期油藏油水分布复杂,剩余油存在方式、分布规律、控制因素及潜力规模等精确描述难度大。本文尝试利用机器学习技术进行油藏参数预测,提高孔渗预测的精度,借助神经网络技术进行沉积微相自动识别以及三维单砂体模型的建立,简化人工操作流程,提高砂体模型的精度,在此基础上,利用数值模拟手段量化剩余油分布,为开发方案制定提供依据。目的层Es2段油藏为浅水三角洲前缘沉积,发育水下分流河道、分流间湾、溢岸以及少量的河口坝沉积微相。开发后期井网较密集,单井微相识别及处理工作量大,利用神经网络图像识别技术自动划分了单井相,正确率达95%左右,实现了单井沉积相自动划分。在取心标定测井的基础上,利用随机森林、梯度提升树和XGBoost等机器学习算法进行岩性识别以及储层参数预测。结果表明,在岩性识别方面,XGBoost算法分类误差较小,准确率达94%;在参数预测方面,三种机器学习算法对孔隙度的预测误差比传统线性回归平均低了1.2%,误差分布范围缩小了30%～50%,渗透率的预测误差低了1m D,误差范围缩小了20%～40%,机器学习算法整体上提高了识别的准确率并降低了误差。将生成对抗神经网络技术运用到实际的三维地质建模,利用坐标作为条件信息加入到神经网络的训练过程当中,提高了模拟效率和精度,并能够随机生成符合井点数据三维单砂体模型。在相控条件下,利用序贯指示模拟建立了油藏属性模型,并在此基础上进行了油藏数值模拟,拟合吻合率达92%。综合油藏地质特征和数值模拟结果,分析剩余油的分布特征及影响因素,结果表明,剩余油的分布主要受到注水井网、构造形态、边底水和非均质性四个方面因素的影响。高30断块Es2油藏剩余储量218.5万吨,平均采出程度25.3%,其中,主力含油层系Es22和Es23小层的剩余储量为182.8万吨,占总剩余储量的83.7%。
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