一种油井侧钻效果影响因素敏感性分析方法技术

本发明专利技术公开了一种油井侧钻效果影响因素敏感性分析方法，包括：根据油藏工程理论确定指标体系，通过散点图相关性分析方法，通过可视化展示影响因素与侧钻井开发效果评价指标间的线性关系进行敏感性定性分析；利用线性回归的方法对侧钻井数据指标进行单因素分析，定量化的表示各影响因素对侧钻井开发评价指标间影响的变化程度；利用决策树特种重要度计算方法对影响因素进行特征排序，并将各个开发效果指标得到的每个影响因素指标的特征重要度进行求和汇总，将汇总结果进行了重要度强弱关系的排序。本发明专利技术基于数据驱动的方法对实际生产数据进行分析，为今后的侧钻井设计与开发工作提供一定帮助和指导。作提供一定帮助和指导。作提供一定帮助和指导。

【技术实现步骤摘要】
一种油井侧钻效果影响因素敏感性分析方法


[0001]本专利技术涉及石油与天然气工程
，尤其涉及一种油井侧钻效果影响因素敏感性分析方法。

技术介绍

[0002]侧钻井的方案设计需要综合考量的影响因素较多，各种影响因素对侧钻开发效果的影响规律复杂且尚不成体系，以及各个因素的影响程度存在较大的差异。目前对于侧钻井敏感因素的研究大都基于理论分析、数值模拟或者对个别井的实例应用分析，均存在一定的局限性。
[0003]随着油田对侧钻技术的应用愈发广泛，进行了大量的侧钻开发和生产实践，其中不乏成功的经验，但同时也有失败的教训，因此积累了庞大的侧钻井的矿场实际数据。需要采取有效的、先进的数据挖掘手段，但传统的侧钻井开发效果影响因素研究大都基于上述产能公式所涉及到的指标，如渗透率、油层厚度、井底流压等指标。这种理论分析的方法会导致忽略许多实际生产中的影响因素，使得分析结果受到限制。

技术实现思路

[0004]本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
[0005]鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。
[0006]因此，本专利技术提供了一种油井侧钻效果影响因素敏感性分析方法解决目前缺乏先进的数据挖掘手段对庞大的侧钻井开发数据进行分析处理的问题。
[0007]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
[0008]根据油藏工程理论确定指标体系，根据所述指标体系构建影响因素样本集，并对所述样本集数据整理清洗；
[0009]通过散点图相关性分析方法，通过可视化展示影响因素与侧钻井开发效果评价指标间的线性关系进行敏感性定性分析；
[0010]利用线性回归的方法对侧钻井数据指标进行单因素分析，定量化的表示各影响因素对侧钻井开发评价指标间影响的变化程度；
[0011]利用决策树特种重要度计算方法对影响因素进行特征排序，并将各个开发效果指标得到的每个影响因素指标的特征重要度进行求和汇总，将汇总结果进行了重要度强弱关系的排序；
[0012]作为本专利技术所述的油井侧钻效果影响因素敏感性分析方法的一种优选方案，其中：所述指标体系包括：地质参数指标、新井设计指标、侧钻开发效果评价指标；
[0013]所述的地质参数指标包括：剩余可采储量、单井控制面积、采出程度、综合含水率、连通系数、渗透率、孔隙度、有效厚度、含油饱和度、渗透率变异系数、孔隙度变异系数、有效
厚度变异系数、渗透率级差、孔隙度级差、有效厚度级差、流线位置；
[0014]所述的新井设计指标包括：侧钻新井与老井之间的距离、注采井距、侧钻靶点位置、射孔厚度；
[0015]所述的侧钻开发效果评价指标包括：稳产时间、平均产油量、采油速度、产量递减率、含水上升率。
[0016]作为本专利技术所述的油井侧钻效果影响因素敏感性分析方法的一种优选方案，其中：所述的数据的整理清洗包括：据缺失值的分析处理、异常值的分析；
[0017]所述数据缺失值的分析处理包括：对空值率过高以及违背油藏工程理论常识的数据进行剔除；
[0018]所述异常值的分析包括：删除含有异常值的记录，插补把异常值视为缺失值；
[0019]作为本专利技术所述的油井侧钻效果影响因素敏感性分析方法的一种优选方案，其中：所述利用使用散点图相关性分析方法，利用相关绘图工具进行影响因素间散点图的绘制，除此之外还可通过绘图工具来展示通过回归得到的线性关系，画出关于x、y两个变量的散点图，同时用数据拟合一个y～x的模型。
[0020]作为本专利技术所述的油井侧钻效果影响因素敏感性分析方法的一种优选方案，其中：所述的y～x的模型如下所示：
[0021]y＝β0+β1x+ε
[0022]其中，β0及β1被称为模型的参数，ε是一个随机变量，被称为模型的误差项。
[0023]作为本专利技术所述的油井侧钻效果影响因素敏感性分析方法的一种优选方案，其中：所述利用线性回归的方法对侧钻井数据指标进行单因素分析，包括以下步骤：
[0024]对影响因素样本集进行归一化处理；
[0025]对归一化后的影响因素样本集中20项影响因素指标与5项开发效果指标分别进行线性回归拟合，求得各线性回归模型的回归系数并统计；
[0026]求取各影响因素对应的5个评价指标绝对值化后的回归系数的平均值，定义成各自影响因素指标对应的综合评价指标的回归系数值。
[0027]作为本专利技术所述的油井侧钻效果影响因素敏感性分析方法的一种优选方案，其中：所述的归一化具体公式表示为：
[0028][0029]其中Xn为归一化的结果，X为要归一化的数据，Xmin为每列中的最小值组成的行向量，Xmax为每列中的最大值组成的行向量。
[0030]作为本专利技术所述的油井侧钻效果影响因素敏感性分析方法的一种优选方案，其中：所述利用决策树特种重要度计算方法对影响因素进行特征排序，所述的决策树特种重要度计算方法主要包括未加权决策树算法和加权决策树算法；
[0031]作为本专利技术所述的油井侧钻效果影响因素敏感性分析方法的一种优选方案，其中：所述未加权决策树算法公式表示为：
[0032][0033]Gain＝Info(D)
‑
Info
A
(D)
[0034][0035][0036]其中，Info(D)是信息熵；Gain是信息增益；SplitInfo
A
(D)为分裂信息；GainRatio(A)为信息增益率；p(x
i
)是每个类别出现的概率值；D代表数据分区；是第i个分区的权重。
[0037]10.如权利要求1所述的油井侧钻效果影响因素敏感性分析方法，其特征在于：所述的加权决策树算法公式表示为：
[0038][0039]其中，weight为对应样本权重，n_sample为总样本数，n_classed为类别数，n_sample为该类别样本总数。
[0040]本专利技术的有益效果：本专利技术基于数据驱动的方法对实际生产数据进行分析，揭示影响因素的敏感性程度，使用先进的数据挖掘手段对庞大的侧钻井开发数据进行分析处理，为今后的侧钻井设计与开发工作提供一定帮助和指导。
附图说明
[0041]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
[0042]图1为本专利技术一个实施例提供的一种油井侧钻效果影响因素敏感性分析方法的基本流程示意图；
[0043]图2为本专利技术一个实施例提供的一种油井侧钻效果影响因素敏感性分析方法的以采油速度为例的散点图相关性定性分析图；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种油井侧钻效果影响因素敏感性分析方法，其特征在于，包括：根据油藏工程理论确定指标体系，根据所述指标体系构建影响因素样本集，并对所述样本集数据整理清洗；通过散点图相关性分析方法，通过可视化展示影响因素与侧钻井开发效果评价指标间的线性关系进行敏感性定性分析；利用线性回归的方法对侧钻井数据指标进行单因素分析，定量化的表示各影响因素对侧钻井开发评价指标间影响的变化程度；利用决策树特种重要度计算方法对影响因素进行特征排序，并将各个开发效果指标得到的每个影响因素指标的特征重要度进行求和汇总，将汇总结果进行重要度强弱关系的排序。2.如权利要求1所述的油井侧钻效果影响因素敏感性分析方法，其特征在于：所述指标体系包括：地质参数指标、新井设计指标、侧钻开发效果评价指标；所述的地质参数指标包括：剩余可采储量、单井控制面积、采出程度、综合含水率、连通系数、渗透率、孔隙度、有效厚度、含油饱和度、渗透率变异系数、孔隙度变异系数、有效厚度变异系数、渗透率级差、孔隙度级差、有效厚度级差、流线位置；所述的新井设计指标包括：侧钻新井与老井之间的距离、注采井距、侧钻靶点位置、射孔厚度；所述的侧钻开发效果评价指标包括：稳产时间、平均产油量、采油速度、产量递减率、含水上升率。3.如权利要求1或2所述的油井侧钻效果影响因素敏感性分析方法，其特征在于：所述数据整理清洗包括：数据缺失值的分析处理、异常值的分析；所述数据缺失值的分析处理包括：对空值率过高以及违背油藏工程理论常识的数据进行剔除；所述异常值的分析包括：删除含有异常值的记录，插补把异常值视为缺失值。4.如权利要求3所述的油井侧钻效果影响因素敏感性分析方法，其特征在于：所述通过散点图相关性分析方法，利用相关绘图工具进行影响因素间散点图的绘制，通过绘图工具来展示通过回归得到的线性关系，画出关于x、y两个变量的散点图，同时用数据拟合一个y～x的模型。5.如权利要求4所述的油井侧钻效果影响因素敏感性分析方法，其特征在于：所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王相，芮诚，邵志伟，王威，
申请(专利权)人：常州大学，
类型：发明
国别省市：