储层敏感性智能预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种储层敏感性智能预测方法及装置，属于储层敏感性预测技术领域。所述方法包括：获取与待预测的储层敏感性结果相关的储层敏感性影响因素项及对应的储层敏感性影响因素的数值；根据所述储层敏感性影响因素项确定对应类型的数据库；判断所述储层敏感性影响因素的数值中与核心参数对应的储层敏感性影响因素的数值中是否具有第一上边界值或第一下边界值；根据是否具有第一上边界值或第一下边界值，使用不同的敏感性智能预测模型计算所述待预测的储层敏感性结果。其能够有效提高储层敏感性智能预测方法的准确率和适用范围，为储层保护措施的制定提供准确的依据，提高储层保护效果。

【技术实现步骤摘要】
储层敏感性智能预测方法及装置
本专利技术涉及储层敏感性预测
，具体地涉及一种储层敏感性智能预测方法及装置。
技术介绍
储层敏感性是指油气储层与外来流体发生各种物理或化学作用而使储层原有孔隙结构和渗透性发生改变的性质。当储层与外来流体作用后，储层渗透性往往会变差，并在不同程度上损害油气储层，从而导致产能损失或产量下降。因此，储层敏感性又可理解为储层对于各种类型的储层损害所表现出来的敏感性程度。储层敏感性预测是科学制定储层保护方案，高效、合理开采油气资源的重要依据。得益于储层评价技术和计算机技术的快速发展，储层保护研究人员已建立起多种用于储层敏感性预测的方法，但所建立的方法均存在一定的局限性。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的是提供一种储层敏感性智能预测方法及装置，其能够有效提高储层敏感性智能预测方法的准确率和使用范围，为储层保护措施的制定提供准确的依据，提高储层保护效果。为了实现上述目的，本专利技术实施例提供一种储层敏感性智能预测方法，包括：获取与待预测的储层敏感性结果相关的储层敏感性影响因素项及对应本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种储层敏感性智能预测方法，其特征在于，包括：/n获取与待预测的储层敏感性结果相关的储层敏感性影响因素项及对应的储层敏感性影响因素的数值；/n根据所述储层敏感性影响因素项确定对应类型的数据库；/n判断所述储层敏感性影响因素的数值中与核心参数对应的储层敏感性影响因素的数值中是否具有第一上边界值或第一下边界值；/n若具有所述第一上边界值，则使用由所述对应类型的数据库划分的上边界数据库作为样本根据专家系统法计算所述待预测的储层敏感性结果；/n若具有所述第一下边界值，则使用由所述对应类型的数据库划分的下边界数据库作为样本根据所述专家系统法计算所述待预测的储层敏感性结果；以及/n若不具有所述第一上边...

【技术特征摘要】
1.一种储层敏感性智能预测方法，其特征在于，包括：
获取与待预测的储层敏感性结果相关的储层敏感性影响因素项及对应的储层敏感性影响因素的数值；
根据所述储层敏感性影响因素项确定对应类型的数据库；
判断所述储层敏感性影响因素的数值中与核心参数对应的储层敏感性影响因素的数值中是否具有第一上边界值或第一下边界值；
若具有所述第一上边界值，则使用由所述对应类型的数据库划分的上边界数据库作为样本根据专家系统法计算所述待预测的储层敏感性结果；
若具有所述第一下边界值，则使用由所述对应类型的数据库划分的下边界数据库作为样本根据所述专家系统法计算所述待预测的储层敏感性结果；以及
若不具有所述第一上边界值或所述第一下边界值，则使用由所述对应类型的数据库划分的中间数据库作为样本根据人工神经网络方法计算所述待预测的储层敏感性结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述对应类型的数据库包括：由全部核心参数组成的第一数据库；由全部所述核心参数、至少部分重要参数组成的第二数据库；由全部所述核心参数、全部重要参数、至少部分辅助参数组成的第三数据库，
所述第一数据库被划分为：由储层敏感性结果处于上边界的储层敏感性数据组成的第一上边界数据库、由储层敏感性结果处于中间值的储层敏感性数据组成的第一中间数据库、由储层敏感性结果处于下边界的储层敏感性数据组成的第一下边界数据库；
所述第二数据库被划分为：由储层敏感性结果处于上边界的储层敏感性数据组成的第二上边界数据库、由储层敏感性结果处于中间值的储层敏感性数据组成的第二中间数据库、由储层敏感性结果处于下边界的储层敏感性数据组成的第二下边界数据库；
所述第三数据库被划分为：由储层敏感性结果处于上边界的储层敏感性数据组成的第三上边界数据库、由储层敏感性结果处于中间值的储层敏感性数据组成的第三中间数据库、由储层敏感性结果处于下边界的储层敏感性数据组成的第三下边界数据库。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一数据库、所述第二数据库或所述第三数据库用于：在收集到新的储层敏感性数据的情况下，若所述新的储层敏感性数据中储层敏感性结果已知而相对于所述第一数据库、所述第二数据库或所述第三数据库中的一者缺少一项储层敏感性影响因素，则使用所述第一数据库、所述第二数据库或所述第三数据库中的所述一者反演推算出所述缺少的储层敏感性影响因素的数值，
其中，将反演推算出的所述缺少的储层敏感性影响因素的数值、所述新的储层敏感性影响因素的数值及所述新的储层敏感性结果作为一条新的储层敏感性数据存储至所述第一数据库、所述第二数据库或所述第三数据库中的所述一者。


4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述上边界的范围是不小于0.95且不大于1.00，所述下边界的范围是不小于0且不大于0.10，所述中间值的范围是大于0.10且小于0.95。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述储层敏感性影响因素的数值中与核心参数对应的储层敏感性影响因素的数值中是否具有第一上边界值或第一下边界值包括：
对所述储层敏感性影响因素的数值进行归一化处理；以及
判断归一化处理后的所述储层敏感性影响因素的数值中与核...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋官澄，吴雄军，杨丽丽，贺垠博，董腾飞，全晓虎，彭春耀，罗绪武，谭宾，蔡军，梁兴，尤志良，王勇，李斌，郭永宾，管申，
申请(专利权)人：中国石油大学北京，北京石大博诚科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11