一種井間示蹤曲線聚類分析方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發明提供了一種井間示蹤曲線聚類分析方法及裝置，其中，本發明方法通過對實測數據進行標準化處理，曲線分段線性化處理、計算無因次示蹤曲線間的形態距離、井間無因次示蹤曲線自動聚類算法處理后，實現井間示蹤曲線自動聚類計算與分析，并最終對新測示蹤曲線的分析。在此基礎上，本發明進一步提供了一種與上述方法相對應的井間示蹤曲線聚類分析裝置。本發明對復雜的示蹤曲線標準化處理，實現大批量井間示蹤曲線的科學、快速分析，使得對大批量井間示蹤曲線的分類研究有了明確的技術手段，提高井間示蹤曲線解釋水平。
【專利說明】一種井間示蹤曲線聚類分析方法及裝置
【技術領域】
[0001]本發明屬于油井檢測【技術領域】，尤其涉及一種井間示蹤曲線聚類分析方法及裝置。
【背景技術】
[0002]井間示蹤測試技術是認識油藏井間連通性質的有效手段之一，井間示蹤曲線通過示蹤測試得到。井間示蹤曲線可以分為兩種:一是反映監測過程中示蹤產出濃度變化的濃度-時間關系曲線；二是反映監測過程中示蹤劑產出質量變化的累積產出質量-時間關系曲線(簡稱累產質量曲線)。目前現場解釋人員關注最多的是濃度-時間關系曲線。對現場測試的大量示蹤曲線而言，只有當原始數據的絕對值以及動態趨勢都接近時，這些曲線才能表現出相近或類似。實際情況是不同的注采井間由于存在井距、連通類型、流動能力、示蹤劑類型、地層背景值、吸附損失等差異，不同井測得井間示蹤曲線數據點的數量級和量綱不一，示蹤曲線波峰位置、形態上差異大，無法直接進行聚類分析。如圖1和圖2所示，兩條曲線從直觀地來對比，波峰出現的位置和形態均較接近，但縱坐標數量級不同，并不能判斷兩條曲線反映的是相同的示蹤劑產出規律即相同的井間連通性質。
[0003]示蹤監測主要關注的是示蹤劑突破后形成的波峰段曲線對應的產出規律。經分析，示蹤劑類型、地層本底濃度、井距等因素對該波峰段曲線在坐標軸上的位置、形態產生影響，從而干擾聚類分析。因此需要對示蹤曲線所在的縱坐標進行標準化，消除示蹤劑類型、地層本底濃度、數量級的干擾；對橫坐標進行標準化，消除井距的干擾。由于現場取樣測得的濃度為示蹤劑濃度與本底濃度之和，監測得到的累積產出質量曲線整體為一條遞增的曲線，通過對累產質量曲線的標準化處理即可有效消除井距差異、本底差異以及示蹤劑類型差異造成的對曲線聚類的干擾，并保持原有的曲線所反映的示蹤劑產出信息。從消除原始數據量綱和數量級入手，從示蹤曲線波峰變化的動態趨勢上挖掘和分析不同曲線所代表的示蹤劑產出規律特征。
[0004]井間示蹤曲線是一種典型的時間序列曲線。對一個油藏測試得到的大量井間示蹤曲線進行評價，實際上是一個大規模的時間序列曲線的歸類與分析問題。常規方法是對每一條曲線進行分析，但這種方法在存在大量曲線時費時費事，且不具整體代表性，因此對大規模的時間序列數據進行描述分析，曲線的分類即聚類是一種有效的前期處理技術。
[0005]有關聚類分析方法的研究開始于20世紀60年代。在大規模時序曲線聚類分析問題中，曲線種類的多寡主要由兩個因素決定:(I)原始時序數據的量綱，表現為絕對值的大小；(2)原始曲線的形態，表現為曲線變化的動態趨勢。一般說來，原始數據量綱差距越大，曲線形態變化越豐富，種類也就越多，需要進行建模的數量相應也就越多。對于不同的曲線，只有當原始數據的絕對值以及動態趨勢都接近時，這些曲線才能表現為相近或類似。由于實際數據往往絕對值大小差距很大，表現在曲線的實際形態上也千差萬別，從而掩蓋了曲線內在的相似點。因此，要減少曲線聚類分析工作量，則必須要首先消除原始數據的量綱，從曲線變化的動態趨勢上挖掘其相似點，并且使之呈現出良好的規律性。
[0006]聚類分析中的無量綱化方法主要有:(I)通過變量取值的最大值和最小值將原始數據轉換為界于某一特定范圍內的數據，從而消除量綱和數量級的影響，解決不同度量的問題；(2)每一變量值與其平均值之差除以該變量的標準差，無量綱后各變量平均值為0，標準差為1，從而消除量綱與數量級影響；(3)每一變量值除以該變量的平均值，無量綱后各變量均值都為1，標準差為原始變量的變異系數；(4)每一變量值除以該變量的標準差，無量綱化后各變量標準差均為I。
[0007]在曲線聚類分析中，一個很關鍵的問題就是對不同曲線形態的識別。目前使用的曲線形態相似性度量的方法大都是基于歐氏距離的，存在如下缺陷:(I)不具有形態識別能力；(2)無法有效體現動態變化趨勢的相似性。
[0008]如圖3所示A、B、C三條曲線，A與B的形態變化相反，與C的形態變化趨勢相同，但基于歐氏距離的計算，會認為A，B的相似性大于A，C ; (3)不能識別時間序列在不同分辨率下的模式變化。
【發明內容】
[0009]本發明的目的在于提供一種井間示蹤曲線聚類分析方法及裝置，旨在實現大批量井間示蹤曲線的科學、快速分析，提高井間示蹤曲線解釋水平，幫助研究人員從整體上認識整個油藏井間連通性質，進而采取針對性的油藏開發工藝。
[0010]本發明是這樣實現的，一種井間示蹤曲線聚類分析方法，包括以下具體步驟:
[0011](一)對實測數據進行標準化處理
[0012]示蹤劑監測過程中，突破后監測到的樣品濃度由本底濃度逐漸上升到頂峰，然后又重新回落到本底濃度。對這段時間內監測得到的累積產出質量曲線進行標準化處理得到無因次示蹤曲線，消除橫坐標和縱坐標的量綱和數量級。無因次示蹤曲線在橫坐標和縱坐標上的取值范圍均變換到[0，1]區間，同時保留了原累積產出質量曲線所反映的示蹤劑產出特征。標準化處理后的無因次示蹤曲線起點坐標(0,0)對應原曲線上的示蹤劑突破點坐標；終點坐標為(1，I)，對應原曲線上波峰降為本底濃度處的坐標(多峰的以最后一個峰降為本底濃度值為界)。
[0013](二)曲線分段線性化處理
[0014]為提高后續聚類算法計算精度，把每條無因次示蹤曲線在(0，0)?(1，1)之間分為若干小段，原曲線由若干近似的直線段組成。分段數的取值為標準化后的示蹤曲線包含的數據點數的公約數(I和數據點數本身除外)，例如標準化后的曲線含50個數據點，則分段數可以為2、5、10、25。用于同一次計算的批量曲線的分段數必須相同，實際計算時分段數可根據計算需要人為設置。
[0015](三)計算無因次示蹤曲線間的形態距離
[0016]給定任意兩條無因次示蹤曲線，計算兩條曲線上按時間順序對應的各分段直線之間的距離，對距離求和得到兩條曲線的形態距離。兩條示蹤曲線形態距離越小，則說明這兩條曲線形態越接近，變化趨勢越趨于一致，屬于同類曲線的可能性越大。為使最終的聚類結果達到一定的精度，應把無因次示蹤曲線各類中所有曲線之間的相似度控制在一定的范圍之內，該“范圍”則被稱為該曲線類的“相似精度閾值”。
[0017](四)井間無因次示蹤曲線自動聚類算法
[0018]對于曲線集合C (L1, L2, , Lffl) (Lffl表示編號為m的曲線)，設定曲線聚類的相似精度閥值為T，計算結果應是同類曲線間的相似度高，不同類曲線之間的差異度大。算法如上所述，在此不再贅述。
[0019](五)井間示蹤曲線自動聚類計算與分析的實現
[0020]根據建立的自動聚類方法，編制井間示蹤曲線聚類分析程序。
[0021]把大量經過預處理的示蹤樣本曲線數據輸入程序，通過程序運行計算得到批量示蹤曲線基于形態距離最小的自動聚類結果，形成不同類型曲線的樣本庫，同時得到各曲線類的特征曲線，建立特征曲線圖版。
[0022]采用積分的方法，計算各樣本曲線和特征曲線對應的特征值(即曲線與X軸所圍面積)。分析各型特征曲線與y = X線的位置關系，結合實驗或典型區塊測試得到的不同井間連通性質對應的理論特征曲線和特征值，判斷各曲線類型所揭示的井間地下連通性質，實現聚類計算結果與井間連通性質的對應。
[0023](六)新測示蹤曲線的分析
[0024]隨著油田的開發，不斷會有新的示蹤測試。新測示蹤曲線經標準化處理后，計算其特征值，對其進一步分析可采取兩種方式:一是直接與現有的各類型特征曲線圖版和特征值對比；二是把新測曲線輸入計算軟件，對其進行聚類計算。新測示蹤曲線與哪條標準曲線形態和特征值接近，則該曲線就歸為哪種類型，該曲線放入相應類型的曲線樣本庫實現對樣本庫的更新；若新測示蹤曲線與所有特征曲線均差異大，則歸為新的一類，結合實驗理論曲線或典型區塊特征曲線分析其所代表的連通性質，建立一個新類型的特征曲線庫。曲線樣本庫更新到一定程度后，重新采用自動聚類算法進行計算，對各類型特征曲線和特征值進行調整，得到新的特征曲線圖版和樣本庫，實現動態更新。
[0025]在此基礎上，本發明進一步提供了一種與上述方法相對應的井間示蹤曲線聚類分析裝置。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0026]圖1是現有技術中TK403-TK410實測濃度曲線圖；
[0027]圖2是現有技術中TK458-TK467實測濃度曲線圖；
[0028]圖3是現有技術中歐氏距離存在的缺陷圖；
[0029]圖4是本發明井間示蹤曲線聚類分析方法的步驟流程圖；
[0030]圖5是本發明井間示蹤曲線聚類分析裝置的結構示意圖；
[0031]圖6為本發明實施例中TK426CH-TK468CH實測濃度曲線；
[0032]圖7為本發明實施例中TK426CH-TK468CH實測濃度曲線對應的整個監測過程的示蹤劑累積產出質量曲線(含地下的示蹤劑本底)；
[0033]圖8為本發明實施例中TK426CH-TK468CH實測無本底的累積質量曲線；
[0034]圖9為在圖8基礎上進行標準化后的TK426CH-TK468CH無因次累積產出質量曲線.-^4 ，
[0035]圖10為本發明實施例中TK221-TK214實測濃度曲線；
[0036]圖11為本發明實施例中TK221-TK214實測濃度曲線對應的整個監測過程的示蹤劑累積產出質量曲線(含地下的示蹤劑本底)；
[0037]圖12為本發明實施例中TK221-TK214實測無本底的實測累積產出質量曲線；
[0038]圖13為在圖12基礎上進行標準化后的TK221-TK214無因次累積產出質量曲線；
[0039]圖14為本發明實施例中七元模式圖；
[0040]圖15是本發明實施例中曲線形態實例圖；
[0041]圖16是本發明實施例中31條曲線聚類計算結果；
[0042]圖17是本發明實施例中TK442-TK455實測濃度曲線；
[0043]圖18是本發明實施例中TK835CH2-S86實測濃度曲線。
【具體實施方式】
[0044]本發明提供的技術方案在于，一種井間示蹤曲線聚類分析方法，如圖4所示，包括以下步驟:
[0045]S1、對實測數據進行標準化處理得到無因次示蹤曲線；
[0046]在步驟SI中，所述標準化處理包括以下步驟:取示蹤濃度曲線上示蹤劑突破到濃度恢復到本底濃度這段時間內監測的濃度數據作為待處理的數據段(多峰的以最后一個峰降為本底濃度的點為界)，得到相應的累積產出質量曲線，對質量曲線進行標準化處理得到無因次示蹤曲線，消除橫坐標和縱坐標的量綱和數量級；
[0047]S2、把每條無因次示蹤曲線在(0，0)?(1，1)之間分為若干小段，原曲線由若干近似的直線段組成；
[0048]S3、給定任意兩條無因次示蹤曲線，計算兩條曲線上按時間順序對應的各分段直線之間的距離，對距離求和得到兩條曲線的形態距離；
[0049]S4、根據所述形態距離建立井間無因次示蹤曲線自動聚類算法；
[0050]在步驟S4中，所述自動聚類方法的建立包括以下步驟:
[0051](I)計算曲線集合C中兩兩曲線之間的形態距離，選取兩兩之間形態距離最大的一條曲線，即為a;
[0052](2)將a歸入曲線類C1中，原曲線集合變為C = C-C1 ；
[0053](3)在曲線集合C中，計算各條曲線與集合C1質心曲線的距離，得到最小距離所對應的曲線b,并記C' I = CJb;
[0054](4)計算形態距離D(C' J，如果D(C' J > T，則算法轉到步驟(I)，否則將b歸入曲線類C1中，分別記C1 = C^b ;原曲線集合變為C = C-C1，算法轉到步驟(3);
[0055](5)當C為空集時，算法終止。
[0056]S5、根據所述自動聚類方法計算得到批量示蹤曲線基于形態距離最小的自動聚類結果，形成不同類型曲線的樣本庫，同時得到各曲線類的特征曲線，建立特征曲線圖版；
[0057]S6、采用積分的方法計算各樣本曲線和特征曲線對應的特征值，分析各型特征曲線與y = X線的位置關系，結合實驗或典型區塊測試得到的不同井間連通性質對應的理論特征曲線和特征值，判斷各曲線類型所揭示的井間地下連通性質，以使聚類計算結果與井間連通性質的對應；
[0058]S7、將新測示蹤曲線經標準化處理后，計算其特征值，根據所述自動聚類算法的計算結果對新測示蹤曲線進行歸類。
[0059]在步驟S7中，新測示蹤曲線經標準化處理與上述步驟SI中實測數據進行標準化處理方法相同，在此不再贅述。
[0060]S8、在曲線樣本庫更新到一定程度后，重新采用自動聚類算法進行計算，對各類型特征曲線和特征值進行調整，得到新的特征曲線圖版和樣本庫，進行動態更新。
[0061]本發明提供的又一技術方案在于，一種井間示蹤曲線聚類分析裝置，如圖5所示，包括:
[0062]預處理模塊1，用于對實測數據進行標準化處理得到無因次示蹤曲線；
[0063]曲線分段線性化處理模塊2，用于把每條無因次示蹤曲線在(0，0)?(1，I)之間分為若干小段，原曲線由若干近似的直線段組成；
[0064]形態距離計算模塊3，用于給定任意兩條無因次示蹤曲線，計算兩條曲線上按時間順序對應的各分段直線之間的距離，對距離求和得到兩條曲線的形態距離；
[0065]自動聚類算法建立模塊4，用于根據所述形態距離建立井間無因次示蹤曲線自動聚類算法；
[0066]自動聚類計算模塊5，用于根據所述自動聚類方法計算得到批量示蹤曲線基于形態距離最小的自動聚類結果，形成不同類型曲線的樣本庫，同時得到各曲線類的特征曲線，建立特征曲線圖版；
[0067]自動聚類分析模塊，用于采用積分的方法計算各樣本曲線和特征曲線對應的特征值，分析各型特征曲線與y = X線的位置關系，結合實驗或典型區塊測試得到的不同井間連通性質對應的理論特征曲線和特征值，判斷各曲線類型所揭示的井間地下連通性質，以使聚類計算結果與井間連通性質的對應；其中，所述預處理模塊1、曲線分段線性化處理模塊
2、形態距離計算模塊3、自動聚類算法建立模塊4、自動聚類計算模塊5以及自動聚類分析模塊6依次連接。
[0068]更進一步的，該裝置還包括新測示蹤曲線歸類模塊7，用于將新測示蹤曲線經標準化處理后，計算其特征值，根據所述自動聚類算法的計算結果對新測示蹤曲線進行歸類；其中，所述新測示蹤曲線歸類模塊7與自動聚類分析模塊6連接。
[0069]更進一步的，該裝置還包括動態更新模塊8，用于在曲線樣本庫更新到一定程度后，重新采用自動聚類算法進行計算，對各類型特征曲線和特征值進行調整，得到新的特征曲線圖版和樣本庫，進行動態更新；其中，所述動態更新模塊8與新測示蹤曲線歸類模塊7連接。
[0070]該裝置與上述井間示蹤曲線聚類分析方法相對應，以上述方法的原理以及有益效果對該裝置做相同解釋，在此不再贅述。
[0071]為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本發明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發明，并不用于限定本發明。
[0072]—種井間示蹤曲線聚類分析方法，所述方法的流程如下:
[0073](一 )對實測數據進行標準化處理
[0074](I)消除累積產出質量一時間曲線縱坐標的量綱和數量級
[0075]測試期間，由于注采井工作制度基本不變，則每次取樣對應的示蹤劑產出體積Vi可看作一定值，根據公式1，在去除本底值的前提下把所有的累積產出質量數據歸一化。去掉地層的示蹤劑本底濃度值后，示蹤劑突破前監測得到的累積產出質量曲線上各點的縱坐標值均為O。
Z(C1-C0)Fi X(c;.-c0)
[0076]K = -= -v-
Z(q.-d/ Σ(6ν -cV,)
?=1/=1( I )
[0077]式中m' k——第k次取樣監測對應的示蹤劑無因次累產質量，值域[0，I]；
[0078]C0 不蹤劑本底濃度值；
[0079]Ci—第i次取樣測試得到的示蹤劑產出濃度，示蹤劑突破前其值等于Ctl ;
[0080]Vi——第i次取樣對應的產出體積；
[0081]η-總的取樣監測次數。
[0082](2)消除累積產質量一時間曲線橫坐標量綱
[0083]把示蹤劑突破開始的時間點作為坐標軸新的原點，根據式2對示蹤劑突破到監測結束這段時間在[0，1]區間進行無因次化，消除橫坐標量綱。
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[0_ ⑵
[0085]式中，
[0086]t/ k—無因次監測時間，值域[0，I];
[0087]T——總的監測時間；
[0088]tk—第k個監測時序點，取值[1，T];
[0089]tcp-注示蹤劑突破時間。
[0090]綜上，整個變換過程為:取示蹤濃度曲線上示蹤劑突破到濃度恢復到本底濃度這段時間內監測的濃度數據(對于多峰曲線應包含監測期間所有的波峰數據)作為待處理的數據段，得到相應的累積產出質量曲線；對波峰濃度曲線對應累積產出曲線進行歸一化處理。
[0091]具體實例1:以TK426CH井為注入井，TK468CH井為產出井，監測到示蹤劑在TK468CH井突破的時間為24d(圖6中的A點)，在監測的第43d產出濃度達到峰值，在監測的第57d監測到產出液示蹤劑濃度恢復到本底濃度0.0018mg/L(圖6中的B點)，A、B之間的曲線段表示:示蹤劑在生產井TK468CH突破后監測濃度由本底濃度升高到峰值又重新恢復至本底濃度。
[0092]整個監測過程持續200d，共取樣200個，結果如圖7?9所示，其中，圖7中曲線上的A-B段對應圖6上的A?B段；圖8為實測無本底的累積質量曲線；圖9中曲線原點對應圖8的A點，終點對應圖8的B點。
[0093]具體實例2:以TK221井為注入井，TK214井為產出井，監測到示蹤劑在TK221井突破的時間為29d(圖10中的A點)，曲線存在兩個波峰，在監測的第36d和71d產出濃度達到峰值，在監測的第74d監測到產出液示蹤劑濃度恢復到本底濃度0.0012mg/L(圖10中的B點)，A、B之間的曲線段表示:示蹤劑在生產井TK221突破后監測到了兩個濃度波峰，整個監測過程持續114d，共取樣114個。如圖11?13所示，其中，圖11為曲線上的A?B段對應圖8上的A?B段；圖13的曲線原點對應圖12的A點，終點對應圖12的B點。
[0094]通過以上變換消除了各條曲線縱坐標之間的數量級差異和波峰在橫坐標上的位置差異，并保持了原監測曲線有效部分的變化趨勢，所有曲線均處于同一坐標系下進行比較分析。
[0095]( 二)曲線分段線性化處理
[0096]假設長度為L的時間序列的η段分段線性化模型表示為S(式3所示)。xiS, xiE(i=1，2，...，η)分別表示第i段的起始值和終止值，\表示第i段結束的時間，η表示整個時間序列劃分的直線段數目，tn = L。
[0097]S — { (yls, y1E, tj)，(y2S) Y2E)七2)，...，(YiS) YiE) ^i)，...(YnS) YnE) tn) } (3)
[0098]模式區分閾值th可以根據需要主觀確定，一般取0.05~0.2之間。
[0099]一個時間序列曲線S的形態可以表示為(模式，時刻)對的形式，如式4所示
[0100]5 =(4)
[0101]其中，叫eM，i = 1，2，...，η，ν..?η為該段的結束時間，η為時間序列的分段數。Ti表示S中的第i個分段(Xiu xiE, ti)，K(Ti)表示S中第i個分段的斜率。將模式的變化表示為七元集合{快速下降，保持下降，平緩下降；水平；平緩上升；保持上升；快速上升}，使用者根據需要對模式進行細分或泛化，遵循“模式差異大，則數字距離大”的原則，使用不同的數字表示。
[0102]首先判斷S中第一段斜率Ic1，然后依次逐段比較斜率ki(i = 1...η)，其中，Ak =k(i+1)-ki0確定各段模式，如下表1所示:
[0103]表1形態模式列表
[0104]
【權利要求】
1.一種井間示蹤曲線聚類分析方法，其特征在于包括以下步驟: 51、對實測數據進行標準化處理得到無因次示蹤曲線； 52、把每條無因次示蹤曲線在(0，0)?(1，1)之間分為若干小段，原曲線由若干近似的直線段組成； 53、給定任意兩條無因次示蹤曲線，計算兩條曲線上按時間順序對應的各分段直線之間的距離，對距離求和得到兩條曲線的形態距離； 54、根據所述形態距離建立井間無因次示蹤曲線自動聚類算法； 55、根據所述自動聚類方法計算得到批量示蹤曲線基于形態距離最小的自動聚類結果，形成不同類型曲線的樣本庫，同時得到各曲線類的特征曲線，建立特征曲線圖版； 56、采用積分的方法計算各樣本曲線和特征曲線對應的特征值，分析各型特征曲線與y=X線的位置關系，結合實驗或典型區塊測試得到的不同井間連通性質對應的理論特征曲線和特征值，判斷各曲線類型所揭示的井間地下連通性質，以使聚類計算結果與井間連通性質的對應。
2.如權利要求1所述的井間示蹤曲線聚類分析方法，其特征在于，在步驟S6之后還包括步驟: 57、將新測示蹤曲線經標準化處理后，計算其特征值，根據所述自動聚類算法的計算結果對新測示蹤曲線進行歸類。
3.如權利要求2所述的井間示蹤曲線聚類分析方法，其特征在于，在步驟S7之后還包括步驟: 58、在曲線樣本庫更新到一定程度后，重新采用自動聚類算法進行計算，對各類型特征曲線和特征值進行調整，得到新的特征曲線圖版和樣本庫，進行動態更新。
4.如權利要求3所述的井間示蹤曲線聚類分析方法，其特征在于，在步驟SI中，所述標準化處理包括以下步驟: 取示蹤濃度曲線上示蹤劑突破到濃度恢復到本底濃度這段時間內監測的濃度數據作為待處理的數據段，得到相應的累積產出質量曲線，對質量曲線進行標準化處理得到無因次示蹤曲線，消除橫坐標和縱坐標的量綱和數量級。
5.如權利要求4所述的井間示蹤曲線聚類分析方法，其特征在于，在步驟S4中，所述自動聚類方法的建立包括以下步驟: (1)計算曲線集合C中兩兩曲線之間的形態距離，選取兩兩之間形態距離最大的一條曲線，即為a; (2)將a歸入曲線類C1中，原曲線集合變為C= C-C1 ； (3)在曲線集合C中，計算各條曲線與集合C1質心曲線的距離，得到最小距離所對應的曲線b,并記C1 I = C1+b ； (4)計算形態距離D(C'D，如果D(C' J >T，則算法轉到步驟(1)，否則將b歸入曲線類C1中，分別記C1 = C^b ;原曲線集合變為C = C-C1，算法轉到步驟(3); (5)當C為空集時，算法終止。
6.一種井間示蹤曲線聚類分析裝置，其特征在于，包括: 預處理模塊，用于對實測數據進行標準化處理得到無因次示蹤曲線； 曲線分段線性化處理模塊，用于把每條無因次示蹤曲線在(0，0)?(1，1)之間分為若干小段，原曲線由若干近似的直線段組成； 形態距離計算模塊，用于給定任意兩條無因次示蹤曲線，計算兩條曲線上按時間順序對應的各分段直線之間的距離，對距離求和得到兩條曲線的形態距離； 自動聚類算法建立模塊，用于根據所述形態距離建立井間無因次示蹤曲線自動聚類算法; 自動聚類計算模塊，用于根據所述自動聚類方法計算得到批量示蹤曲線基于形態距離最小的自動聚類結果，形成不同類型曲線的樣本庫，同時得到各曲線類的特征曲線，建立特征曲線圖版； 自動聚類分析模塊，用于采用積分的方法計算各樣本曲線和特征曲線對應的特征值，分析各型特征曲線與I = X線的位置關系，結合實驗或典型區塊測試得到的不同井間連通性質對應的理論特征曲線和特征值，判斷各曲線類型所揭示的井間地下連通性質，以使聚類計算結果與井間連通性質的對應；其中， 所述預處理模塊、曲線分段線性化處理模塊、形態距離計算模塊、自動聚類算法建立模塊、自動聚類計算模塊以及自動聚類分析模塊依次連接。
7.如權利要求6所述的井間示蹤曲線聚類分析裝置，其特征在于，該裝置還包括新測示蹤曲線歸類模塊，用于將新測示蹤曲線經標準化處理后，計算其特征值，根據所述自動聚類算法的計算結果對新測示蹤曲線進行歸類；其中， 所述新測示蹤曲線歸類模塊與自動聚類分析模塊連接。
8.如權利要求7所述的井間示蹤曲線聚類分析裝置，其特征在于，該裝置還包括動態更新模塊，用于在曲線樣本庫更新到一定程度后，重新采用自動聚類算法進行計算，對各類型特征曲線和特征值進行調整，得到新的特征曲線圖版和樣本庫，進行動態更新；其中， 所述動態更新模塊與新測示蹤曲線歸類模塊連接。
【文檔編號】G06F19/00GK104166806SQ201410422570
【公開日】2014年11月26日 申請日期:2014年8月25日 優先權日:2014年8月25日
【發明者】榮元帥, 李科星, 趙金洲, 金發揚 申請人:西南石油大學