【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及天然气勘探及开发，特别是涉及一种基于测井曲线特征重组的砂岩气藏水平井产量预测方法。
技术介绍
1、在天然气勘探开发领域，水平井已成为一种广泛使用的技术。水平井能够显著提高储层的产能和天然气采收率，但在进行射孔和压裂前，必须准确预测水平井水平段的产能。水平井水平段天然气产能的准确预测对于制定开采计划、资源优化管理以及提升经济效益等至关重要。
2、在天然气勘探开发领域，现有多种预测天然气产能的方法。在油气地质专业方向，常通过地质勘探和岩心分析了解地下储层的物理性质和规模，并采用数值模拟方法预测储层的天然气产量。该方法的缺点是需要专业的数值模拟软件，耗时长，且依赖大量岩心实验分析数据。在油气开发专业方向，常通过天然气生产数据开展井的历史生产拟合，并进一步预测井的未来天然气产量。该方法的缺点是需要有待预测井的历史生产数据，若待预测井为新完钻井，则预测效果较差。在油气人工智能专业方向，常采用机器学习或深度学习算法，通过大量生产井产量数据训练模型，从而预测天然气产量。该方法的缺点是需要有大量的生产井产量数据，一般气藏无法满足该条件。由于以上三类方法均存在缺点，在水平井中这几个缺点更为明显，导致其使用受到了较大的限制，急需研制一种准确度高、使用限制条件少的砂岩气藏水平井产量预测方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于测井曲线特征重组的砂岩气藏水平井产量预测方法，针对砂岩气藏水平井的水平段，只需少量已测试水平井天然气产量数据为标定，即可基于常规测井曲线准确
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
3、一种基于测井曲线特征重组的砂岩气藏水平井产量预测方法，该方法包括以下步骤：
4、获取待预测水平井的测井数据、测试水平井的测井数据和天然气测试数据；
5、基于测试水平井的测井数据，进行gr曲线分解，得到测试水平井的高频和低频曲线数据；
6、从测试水平井的测井数据中获得测试水平井的声波测井曲线数据，与所述测试水平井的低频曲线数据结合，建立产气储层划分标准，确定测试水平井的优质储层；
7、使用天然气测试数据算出测试水平井的优质储层内单点产能，结合多口测试水平井，对不同影响因素与单点产能关系进行回归分析拟合，再根据拟合关系以及测试水平井的高频曲线数据建立单点产能预测公式：
8、基于待预测水平井的测井数据，采用单点产能预测公式，预测待预测水平井的产能。
9、进一步地，所述待预测水平井的测井数据、测试水平井的测井数据均包括自然伽马测井曲线、深浅电阻率测井曲线、声波测井曲线以及孔隙度、密度、含水饱和度、含气饱和度、渗透率、泥质含量的数据；所述天然气测试数据包括测试深度范围、测试流量。
10、进一步地，所述gr曲线分解，具体为，对gr曲线进行特征分解得到不同频率成分曲线，根据曲线平均相对误差标准，重组得到高频曲线和低频曲线。
11、进一步地，所述gr曲线分解，具体包括以下步骤：
12、s1，确定gr曲线的所有极大值点和极小值点，拟合出极大值包络线grmax和极小值包络线grmin，对两条包络线进行平均，得到平均线，将原始gr曲线减去平均线获得一个去掉低频的新曲线grh1；
13、s2，判断grh1是否满足条件a、b：
14、
15、式中：n表示grh1上极值点数目，无量纲；p表示grh1上过零点数目，无量纲；hmax表示grh1上包络线，api；hmin表示grh1下包络线，api；
16、若不满足则使用grh1代替gr原始，重复步骤s1直到grh1满足为止，若满足，此时grh1为gr原始曲线的一阶分量重命名为grc1，用gr原始减去grc1，得到一个去掉高频成分的新曲线grr1；
17、s3，用grr1代替gr原始曲线重复步骤s1-s2，得到二阶分量grc2，反复进行，一直到第n阶分量grcn，并且满足其对应n阶余量grr是单调或是常量时分解过程停止；最后gr原始曲线经分解为不同频率的曲线之和；
18、s4，gr曲线经过分解后得到n条不同频率的曲线grci和一条余量趋势线grr，由grr和n条grci曲线分别组合得到由低频到高频的合成曲线；
19、s5，对所有合成曲线和gr原始曲线进行平均相对误差值计算；
20、当曲线平均相对误差值小于0.1大于0.05时，曲线与地层特性的相关性较高并且高频特征不明显，在频谱特性上与地层特性更为匹配从而适合作为gr低频曲线；
21、s6，前j(i<j<n)条曲线组成可得gr高频曲线组成成分为：
22、gr高频＝grc1+grc2+···+grcj (8)
23、式中：gr高频表示gr原始曲线分解重组的高频特征曲线，api；
24、s7，后n-j条曲线组成可得gr低频曲线组成成分为：
25、gr低频＝grcj+1+grcj+2+···+grcn+grrn (9)
26、式中：gr低频表示gr原始曲线分解重组的低频特征曲线，api。
27、进一步地，所述产气储层划分标准，表示为：
28、
29、
30、式中：igr表示自然伽马相对值，无量纲；grmi、grma表示此区域纯砂岩和纯泥岩对应的自然伽马值，api；gr低频表示gr原始曲线分解重组的低频特征曲线，api；α表示相关关系系数，无量纲；c表示经验系数，无量纲，一般为3.7；δt、δtmin和δtmax分别表示声波时差曲线响应值、响应最小值和响应最大值，μs/m；
31、若d6＜α，则划分为非储层；若d4＜α＜d6，则划分为差储层；若α＜d4，则划分为优质储层；其中，d6表示第一设定阈值，d4表示第二设定阈值，d6＞d4。
32、进一步地，所述使用天然气测试数据算出测试水平井的优质储层内单点产能，结合多口测试水平井，对不同影响因素与单点产能关系进行趋势线分析建模后选取相关效果好的因素进行回归分析拟合，再根据拟合关系以及测试水平井的高频曲线数据建立单点产能预测公式，具体包括：
33、
34、
35、q预测＝c1(f1)+c2(f2)+…+cm(fm)+b+gr高频 (14)
36、式中：q125表示单点产能，立方米/天；qt表示天然气测试数据中测试正常流量，万立方米/天；hq表示优质储层的厚度，m；q1、q2到qn表示不同因素与产能影响关系，立方米/天；a1到an表示趋势线斜率值，无量纲；b1到bn表示趋势线截距值，无量纲；f1到fm表示影响因素的值，无量纲；c1到cm表示回归分析的斜率值，无量纲；b为回归分析的截距值，无量纲；gr高频表示gr原始曲线分解重组的高频特征曲线，api；
37、q预测表示选取单因素公式r2>本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于测井曲线特征重组的砂岩气藏水平井产量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于测井曲线特征重组的砂岩气藏水平井产量预测方法，其特征在于，所述待预测水平井的测井数据、测试水平井的测井数据均包括自然伽马测井曲线、深浅电阻率测井曲线、声波测井曲线以及孔隙度、密度、含水饱和度、含气饱和度、渗透率、泥质含量的数据；所述天然气测试数据包括测试深度范围、测试流量。
3.根据权利要求1所述的基于测井曲线特征重组的砂岩气藏水平井产量预测方法，其特征在于，所述GR曲线分解，具体为，对GR曲线进行特征分解得到不同频率成分曲线，根据曲线平均相对误差标准，重组得到高频曲线和低频曲线。
4.根据权利要求3所述的基于测井曲线特征重组的砂岩气藏水平井产量预测方法，其特征在于，所述GR曲线分解，具体包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于测井曲线特征重组的砂岩气藏水平井产量预测方法，其特征在于，所述产气储层划分标准，表示为：
6.根据权利要求1所述的基于测井曲线特征重组的砂岩气藏水平井产量预测方法，其特征在于，所述
7.根据权利要求1所述的基于测井曲线特征重组的砂岩气藏水平井产量预测方法，其特征在于，所述不同影响因素包括泥质含量、孔隙度、渗透率、含气饱和度和电阻率。
8.根据权利要求1所述的基于测井曲线特征重组的砂岩气藏水平井产量预测方法，其特征在于，所述基于待预测水平井的测井数据，采用单点产能预测公式，预测待预测水平井的产能，具体包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于测井曲线特征重组的砂岩气藏水平井产量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于测井曲线特征重组的砂岩气藏水平井产量预测方法，其特征在于，所述待预测水平井的测井数据、测试水平井的测井数据均包括自然伽马测井曲线、深浅电阻率测井曲线、声波测井曲线以及孔隙度、密度、含水饱和度、含气饱和度、渗透率、泥质含量的数据；所述天然气测试数据包括测试深度范围、测试流量。
3.根据权利要求1所述的基于测井曲线特征重组的砂岩气藏水平井产量预测方法，其特征在于，所述gr曲线分解，具体为，对gr曲线进行特征分解得到不同频率成分曲线，根据曲线平均相对误差标准，重组得到高频曲线和低频曲线。
4.根据权利要求3所述的基于测井曲线特征重组的砂岩气藏水平井产量预测方法，其特征在于，所述gr曲线分解，具体包括以下步骤：
5.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈思源，吴丰，陈学武，闻竹，李佳鑫，王雍觅，龙谕靖，王澳，
申请(专利权)人：西南石油大学，
类型：发明
国别省市：
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