一种智能油藏知识库构建方法、系统和可读介质技术方案

本发明专利技术属于油藏开发技术领域，涉及一种智能油藏知识库构建方法、系统和可读介质，包括：建立油藏知识库的数据逻辑模型；根据数据逻辑模型，将单井参数处理为一条数据，并在需要时调取该数据；建立单井

【技术实现步骤摘要】
一种智能油藏知识库构建方法、系统和可读介质


[0001]本专利技术涉及一种智能油藏知识库构建方法、系统和可读介质，属于油藏开发


技术介绍

[0002]“油田开发方案”是决定石油从油层流向生产井过程的综合规划，因此油田开发方案的优劣直接影响着油田开发效益的好坏。制定和选择高效合理的最优开发方案一直是油田开发人员不断追求的目标。需要进行油田地质研究、油藏工程设计、钻井、采油、地面建设工程设计等研究最终从石油资源的实际情况和油田生产的基本规律出发，在总结油田开发长期经验的基础上结合相应方案的经济评价来确定最优的开发方案。
[0003]在开发方案的编制过程中，开发人员需要查询地质、油藏、采油、地面、经济等各方面的资料、数据。从浩如烟海的文献资料中寻找所需要的类比油气田或油气藏，无疑需要投入大量的人力、时间和资金。因此，迫切需要拥有一套综合不同类型油藏开发和生产工艺于一体的油气田开发信息集合，形成可供未来油田开发参考的知识库，便于检索、查询和借鉴。
[0004]目前在国际上，比较成熟的石油行业知识库系统是DAS专家系统/EPS知识库，此产品隶属于英国C&C公司，其核心技术是“全球大油气田类比决策专家系统”(简称DAS专家系统)和“各类油气田勘探开发决策优化知识库”(简称EPS知识库)。该系统是全球大油气田勘探开发的研究成果库，汇集了由C&C公司的资深专家们撰写的上千个具有代表性的大油气田的评价报告和对各类油气田勘探开发规律的归纳总结，包括地质背景、勘探历程、开发方案和油藏管理等方面。
[0005]DAS专家系统和EPS知识库把他人成功的经验和失败的教训以专家系统和知识库的形式提供给石油勘探开发领域的技术人员。DAS系统中关于油田的模型描述包括，包括三方面内容，即文字报告、图件和参数表。
[0006]1)文字部分：包括概论、勘探历程、地层与沉积相、成岩作用与孔隙演化、储层表征、构造特征与圈闭特点、盆地演化与含油气系统、油气藏开发动态史及开采工艺分析等。
[0007]2)图件部分：包括油气田地理位置图、构造等值线图、构造剖面、地震剖面、地层柱状图、综合测井曲线、沉积相平面分布图、砂体厚度及有效储层分布图、岩心及岩石薄片照片/电镜照片、孔隙度
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渗透率交会图、油气藏动态/生产历史曲线等。
[0008]3)油气田参数表：包括油气田概况、圈闭特征、储层性质、烃源岩参数、盖层参数、储量与产量、油气组分、油气田特点、完井措施等。
[0009]虽然石油行业已经有了一些比较成熟的知识库，但其还存在以下缺点：
[0010](1)“全球大油气田类比决策专家系统”(简称DAS专家系统)和“各类油气田勘探开发决策优化知识库”(简称EPS知识库)的内容以全球大油气田勘探开发的研究成果为主，缺少国内各油田的勘探开发研究成果，添加油田自有研究成果，需要搜集各项研究资料，在资料中寻找相关参数，需要人工添加，耗费时间很长。
[0011](2)由于油田开发是一个动态过程，但现有知识库中数据无法实时自动更新，影响系统查询效率。
[0012](3)由于影响油藏生产的参数众多，油田自有研究成果输入过程中，部分参数难以收集，影响类比方法的实现。若人工统计计算效率较低，耗费时间较长。
[0013](4)目前没有关于参数预测模型的知识库。每次预测目标油田的关键参数需要重复筛选相似油田，模型训练过程，影响预测效率。

技术实现思路

[0014]针对上述问题，本专利技术的目的是提供了一种智能油藏知识库构建方法、系统和可读介质，其能够从数据湖中自动读取数据，能够支持格式化数据和非格式化数据的手动录入，实现数据的整理，归档，预处理，建立类比油藏知识库，为类比查询，相似油田计算提供数据基础，并能同时建立不同油田的参数预测模型知识库，为油田参数预测提供依据。
[0015]为实现上述目的，本专利技术提出了以下技术方案：一种智能油藏知识库构建方法，包括：油藏知识库可自动调用开发生产动态库，实现油藏数据库的自动更新；建立油藏知识库的数据逻辑模型；根据数据逻辑模型，将单井参数处理为一条数据，并在需要时调取该数据；，建立单井
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区块
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油田的从属关系，当油田部分参数缺失，而其从属的区块或单井有对应油田缺失的参数，系统自动计算油田参数信息，并将其加入到智能油藏知识库中，对油藏知识库中缺失部分进行补充；当需要对待开发油田进行预测时，根据待开发油田的特征寻找与其特征相近的油田，根据找到的特征相近的油田建立油田预测模型，根据油田预测模型对待开发油田的参数进行预测，支持预测模型存入知识库中，方便同类油藏预测时调用。
[0016]进一步，油藏知识库包括地球物理类信息、储量类信息、区域地质类信息、单井地质类信息、测井类信息、生产测试类信息和油气生产类信息。
[0017]进一步，数据逻辑模型用于对涉及到的油田业务数据源情况进行全面的梳理和校验，并根据梳理和校验结果制定符合油田生产的数据抽取、转换和存储的规则；根据规则完成项目的业务数据抽取、清洗和转换，实现统一的专题存储及访问数据服务。
[0018]进一步，将单井参数处理为一条数据的方法包括动态数据处理、地质参数处理和原油物性处理；动态数据处理为选取起始时间后若干天的数据，去除其中开井时长为零和产液量为零的数据，判断此时的天数是否大于预设值，若是，则获取各项动态数据，并取平均值；地质参数处理为将地质结构的测厚、垂直厚度和射开厚度求和；再将孔隙度、含油饱和度、泥质含量和渗透率取单位射开厚度求和，取两个求和结果的平均值，原油物性处理为取最早出现的无空值数据，缺失的数据采用单井所在区块的平均值。
[0019]进一步，自动统计新开发的油田信息的方法为：建立单井
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区块
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油田的从属关系；获取油田类比参数，提取油田类比中所选择的参数及其数值；提取数值为空的参数，判断进行类比的样本是否超过预设值，若超过则直接去除数值为空的参数，否则，在去除数值为空的参数后，根据从属关系，找出油田的从属区块，及区块中的单井，对区块或单井的参数进行数据统计，将统计结果作为油田的参数数值。
[0020]进一步，对区块或单井的参数进行数据统计的方法为：统计油田所包含的区块或单井的参数数值的平均值；统计油田所包含的区块或单井的参数数值的中位数；统计油田所包含的区块或单井的所有参数数值中出现次数最多的参数数值；通过回归分析法对上述
统计值进行总结，获得统计结果。
[0021]进一步，根据油田预测模型对待开发油田的参数进行预测的方法为：根据待开发油田的特征参数在油藏知识库中寻找与其特征相近的油田；获取找到的油田的静动态特征参数；计算各静动态特征参数的相关性系数，通过相关性系数排序，筛选处与油井参数相关性最高的静动态特征参数；通过相关性最高的静动态特征参数在若干预测模型中选择一最优的预测模型；通过静动态特征参数对最优的预测模型进行训练，获得最终的预测模型；将本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能油藏知识库构建方法，其特征在于，包括：建立油藏知识库的数据逻辑模型；根据所述数据逻辑模型，将单井参数处理为一条数据，并在需要时调取该数据；建立单井
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区块
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油田的从属关系，当油田部分参数缺失，而其从属的区块或单井有对应油田缺失的参数，系统自动计算油田参数信息，并将其加入到智能油藏知识库中，对油藏知识库中缺失部分进行补充；当需要对待开发油田进行预测时，根据待开发油田的特征寻找与其特征相近的油田，根据找到的特征相近的油田建立油田预测模型，并根据所述油田预测模型对待开发油田的参数进行预测，所述油田预测模型存入所述油藏知识库中。2.如权利要求1所述的智能油藏知识库构建方法，其特征在于，所述油藏知识库包括地球物理类信息、储量类信息、区域地质类信息、单井地质类信息、测井类信息、生产测试类信息和油气生产类信息。3.如权利要求1所述的智能油藏知识库构建方法，其特征在于，所述数据逻辑模型用于对涉及到的油田业务数据源情况进行全面的梳理和校验，并根据梳理和校验结果制定符合油田生产的数据抽取、转换和存储的规则；根据所述规则完成项目的业务数据抽取、清洗和转换，实现统一的专题存储及访问数据服务。4.如权利要求1
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3任一项所述的智能油藏知识库构建方法，其特征在于，将单井参数处理为一条数据的方法包括动态数据处理、地质参数处理和原油物性处理；所述动态数据处理为选取起始时间后若干天的数据，去除其中开井时长为零和产液量为零的数据，判断此时的天数是否大于预设值，若是，则获取各项动态数据，并取平均值；所述地质参数处理为将地质结构的测厚、垂直厚度和射开厚度求和；再将孔隙度、含油饱和度、泥质含量和渗透率取单位射开厚度求和，取两个求和结果的平均值，所述原油物性处理为取最早出现的无空值数据，缺失的数据采用所述单井所在区块的平均值。5.如权利要求1
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3所述的智能油藏知识库构建方法，其特征在于，所述自动统计的油田信息的方法为：建立单井
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区块
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油田的从属关系；获取油田类比参数，提取油田类比中所选择的参数及其数值；提取所述数值为空的参数，判断进行类比的样本是否超过预设值，若超过则直接去除数值为空的参数，否则，在去除数值为空的参数后，根据所述从属关系，找出所述油田的从属区块，及所述区块中的单井，对所述区块或单井的参数进行数据统计，将统计结果作为所述油...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋来明，卢川，丁祖鹏，董银涛，倪军娥，甘云雁，杨烁，王帅，陈冠中，
申请(专利权)人：中海石油中国有限公司北京研究中心，
类型：发明
国别省市：