The present invention relates to a method for predicting formation pressure based on stochastic simulation. According to information entropy theory, the method determines the optimal size of data template, scans the training image of formation pressure with data template and extracts the pattern features of the training image, and reduces the dimension of the model by principal component analysis or multi-dimensional scale transformation. K_means algorithm is used to classify the reservoir pressure data, and the mean value of the classification data is obtained as the representative mean value of the class. Then the difference between the known formation pressure data and the above mean value is compared, and the formation pressure data in the classification with the smallest difference is randomly selected as the prediction value. Compared with the prior art, the invention can effectively realize the prediction of formation pressure data, and can improve the prediction speed and the prediction quality.
【技术实现步骤摘要】
一种基于随机模拟的地层压力预测方法
本专利技术涉及一种地层压力预测方法,尤其是涉及一种基于随机模拟的地层压力预测方法。
技术介绍
地层压力是一个油田在勘探开发过程中所要取得的一个基础数据。在油田的地质勘探过程中,一个区域地层压力的准确预测能为了解该地区油气的分布、运移以及聚集等方面的规律提供重要信息,有助于设计和制定合理的开发方案、提高油气产量;在油田的钻井实践中,地层压力预测的准确程度,关系到所用钻井液密度是否准确,设计的井深结构是否合理,这有助于减少钻井过程中井喷井漏等事故的发生,使得钻井速度提高、钻井周期缩短,减少了钻井施工的成本,直接关系到油田的开发速度和经济效果,并对油田工作人员的生命财产安全有着重要影响,具有极大的经济效益和社会效益。另外,准确地预测地层压力还能够减少泥浆对地层的侵害,有利于保护油气层。常用的地层压力监测方法主要有:dc指数法、标准化钻速法以及页岩密度法等。随着钻井技术的不断进步,近几年又有不少新的随钻地层压力监测方法相继问世,但这类方法实质上是一种地层压力的监测方法,而并非能实现对某口井或某个区域的地层压力进行可靠的预测。
技术实现思路
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【技术保护点】
1.一种基于随机模拟的地层压力预测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:将已知的地层压力数据指定在三维区域,获取三维地质训练图像;S2:根据随机模拟的信息熵理论获取最优尺寸的数据模板,利用数据模板扫描三维地质训练图像,获取包含训练图像结构特征的模式,并建立模式库;S3:对模式库中的模式进行降维;S4:对降维后的模式分类,获取多个子空间,对每个子空间的所有模式求取平均模式;S5:在地层压力的预测区域中定义一条随机访问路径,对预测区域内的未知节点进行访问,判断预测区域内是否仍有未知节点,若是,执行下一步,否则,结束访问;S6:判断待预测区域中是否有条件数据,若是,执行下一步,否 ...
【技术特征摘要】
1.一种基于随机模拟的地层压力预测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:将已知的地层压力数据指定在三维区域,获取三维地质训练图像;S2:根据随机模拟的信息熵理论获取最优尺寸的数据模板,利用数据模板扫描三维地质训练图像,获取包含训练图像结构特征的模式,并建立模式库;S3:对模式库中的模式进行降维;S4:对降维后的模式分类,获取多个子空间,对每个子空间的所有模式求取平均模式;S5:在地层压力的预测区域中定义一条随机访问路径,对预测区域内的未知节点进行访问,判断预测区域内是否仍有未知节点,若是,执行下一步,否则,结束访问;S6:判断待预测区域中是否有条件数据,若是,执行下一步,否则,从模式库随机提取一个模式后,执行步骤八;S7:对条件数据和子空间中的平均模式求差异,对差异值最小的平均模式所对应的子空间中提取任意一个模式作为模拟结果;S8:将提取的模式拷贝至待预测区域,获取当前预...
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