一種基于高斯分布的電容模型反演井間連通性方法及裝置的制造方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及地球物理學物探開發技術領域，尤其涉及一種基于高斯分布的電容模 型反演井間連通性方法及裝置。
【背景技術】
[0002] 油藏是一個動力學平衡系統，在油田開發中，每一口井可能與周圍一口或多口井 相連，每一口井并不是完全孤立的，注水井注水時會對其周圍與之相連產油井造成一定的 波動，產油井波動大小與注采井之間的連通性有一定的聯系。
[0003] 油藏的井間連通性包括靜態連通性和動態連通性。通常靜態連通性指應用地質 和物探方法得到的連通性結果，是由油藏地質特征和儲層特點決定。由于縫洞型油藏儲集 層復雜的特點，傳統地質和物探（如測井、試井、地質建模等方法）研究得到的地層連通屬 于靜態范疇，無法有效認識縫洞體的連通性。而油藏井間動態連通性是指油藏開發后井間 儲層流體的連通程度。目前國內外常用的油藏井間動態連通性研究方法主要包括示蹤劑測 試、壓力測試、干擾試井和脈沖試井等多種連通性識別方法。
[0004] 但示蹤劑測試、壓力測試、干擾試井和脈沖試井這些方法研究注采連通關系時，存 在多井間的干擾，生產制度差異或多井時，連通程度難以確定等問題；同時影響正常生產， 費用高；使用井次有限，數據不豐富，對于低含水井無法確定連通與否等問題；并且還會影 響到油田的正常生產運營。
[0005] 也就是說，現有技術中油藏井間動態連通性的獲取，存在準確度低，影響正常生產 和費用高等技術問題。
【發明內容】
[0006] 本申請實施例通過提供一種基于高斯分布的電容模型反演井間連通性方法及裝 置，解決了現有技術中油藏井間動態連通性的獲取方法，存在準確度低，影響正常生產和費 用高等技術問題。
[0007] -方面，本申請實施例提供了如下技術方案：
[0008] -種基于高斯分布的電容模型反演井間連通性方法，包括：
[0009] 獲取注水井組的初始相關數據；所述初始相關數據包括：所述注水井組的注水 量、產液量、流壓、注水段起始時間和連通性關系；
[0010] 從所述初始相關數據中篩選出目標注采數據；所述目標注采數據為與注水段中初 始注水日期匹配的注水量、產液量和流壓；
[0011] 將所述目標注采數據帶入電容模型，通過高斯分布算法對所述電容模型進行求 解，從而計算出連通性參數；所述連通性參數用于表征所述注水井組內注水井和產液井之 間的連通性強弱。
[0012] 可選的，所述方法還包括：判斷是否將流壓作為用于計算所述連通性參數的所述 目標注采數據，獲得第一判斷結果；如果所述第一判斷結果為是，則所述初始相關數據還包 括：所述注水井組的流壓和所述流壓對應的采集時間；所述電容模型為考慮流壓的電容模 型；如果所述第一判斷結果為否，則所述電容模型為不考慮流壓的電容模型。
[0013] 可選的，所述不考慮流壓的電容模型為：
其中，毛⑷為注水井i在η時刻的注水量；L(η)為注水井組i中的產油井j在η時 述考慮流壓的電容模型為 刻的產液量；η。為初始時刻；
為所述產液量i^ (η)的卷積； λ是竄流系數；τ是時滯常數；λ^是注水井i和產油井j之間的竄流系數；τ^是 注水井i和產油井j之間的時滯常數
為注水井第一次注水的影響，
的值等于不平衡常數；其中，為注水井組i中對應的產油井k的流壓；
為所述流壓的卷積；uki為權重；υki的值等于λki; λkl是注水井i和產油井k之間的竄流系數；τki是注水井i和產油井k之間的時滯常數。
[0014] 可選的，所述獲取注水井組的初始相關數據具體為：通過注采響應法獲取注水井 組的初始相關數據；或通過示蹤劑獲取注水井組的初始相關數據。
[0015] 可選的，所述連通性參數包括：所述注水井組的竄流系數。
[0016] 可選的，所述將所述目標注采數據帶入電容模型，通過高斯分布算法對所述電容 模型進行求解，從而計算出連通性參數包括：運用高斯分布隨機生成每個產油井的預估竄 流系數和預估時滯常數，作為初始參數；按預設范圍，從所述初始參數中，篩選出符合要求 的數據，作為目標參數；將所述目標注采數據中的部分數據和所述目標參數帶入所述電容 模型，計算出注水量估計值；計算所述注水量與所述目標注采數據中的所述注水量的誤差 值；根據所述誤差值，通過高斯分布算法，從所述目標參數中確定出所述注水井組的所述竄 流系數。
[0017] 另一方面，本申請實施例還提供了一種基于高斯分布的電容模型反演井間連通性 裝置，包括：
[0018] 獲取模塊，用于獲取注水井組的初始相關數據；所述初始相關數據包括：所述注 水井組的注水量、產液量和所述注水量及所述產液量對應的采集時間；
[0019] 篩選模塊，用于從所述初始相關數據中篩選出目標注采數據；所述目標注采數據 為所述初始相關數據中與所述注水井組的初始注水時間匹配的數據；
[0020] 計算模塊，用于將所述目標注采數據帶入電容模型，通過高斯分布算法對所述電 容模型進行求解，從而計算出連通性參數；所述連通性參數用于表征所述注水井組內注水 井和產液井之間的連通性強弱。
[0021] 可選的，所述裝置還包括：判斷模塊，用于判斷是否將流壓作為用于計算所述連通 性參數的所述目標注采數據，獲得第一判斷結果；如果所述第一判斷結果為是，則所述電容 模型為考慮流壓的電容模型；如果所述第一判斷結果為否，則所述電容模型為不考慮流壓 的電容模型。
[0022] 可選的，所述獲取模塊包括：第一獲取單元，用于通過注采響應法獲取注水井組的 初始相關數據；或第二獲取單元，用于通過示蹤劑獲取注水井組的初始相關數據。
[0023] 可選的，所述裝置還包括：高斯計算模塊，用于運用高斯分布隨機生成每個產油井 的預估竄流系數和預估時滯常數，作為初始參數；按預設范圍，從所述初始參數中，篩選出 符合要求的數據，作為目標參數；將所述目標注采數據中的部分數據和所述目標參數帶入 所述電容模型，計算出注水量估計值；計算所述注水量與所述目標注采數據中的所述注水 量的誤差值；根據所述誤差值，通過高斯分布算法，從所述目標參數中確定出所述注水井組 的竄流系數和時滯常數。
[0024] 本申請實施例中提供的一個或多個技術方案，至少具有如下技術效果或優點：
[0025] 1、本申請實施例提供的方法及裝置，基于生產動態資料，即獲取的初始相關數據， 對井間連通強弱進行定量分析，基于電容模型結合高斯分布等算法計算得到注水受效及波 及情況，克服了傳統井間連通判斷方法影響正常生產施工作業的問題，大大降低注采連通 強弱判別的成本，簡化傳統注采連通關系判別的工作量。進一步，該方法利用概率統計學的 思想，使用高斯分布算法對所述電容模型進行求解，計算出所述連通性參數，保證了井間連 通性定量分析的準確性。
[0026] 2、本申請實施例提供的方法及裝置，利用概率統計學的思想，使用高斯分布算法 對所述電容模型進行求解，先隨機生成每個產油井的預估竄流系數和預估時滯常數，再在 隨機取值中尋找出最優解，確定出所述注水井組的竄流系數和時滯常數，與實際應用結合 更加緊密，保證了井間連通性定量分析的準確性。
【附圖說明】
[0027] 圖1為本申請實施例中基于高斯分布的電容模型反演井間連通性方法的流程圖；
[0028] 圖2為本申請實施例中高斯分布計算流程圖；
[0029] 圖3為本申請實施例中高斯分布求解電容方程流程圖；
[0030] 圖4為本申請實施例中基于高斯分布的電容模型反演井間連通性裝置的結構圖。
【具體實施方式】
[0031] 本申請實施例通過提供一種基于高斯分布的電容模型反演井間連通性方法及裝 置，解決了現有技術中油藏井間動態連通性的獲取，存在準確度低，影響正常生產和費用高 等技術問題。實現了降低成本，簡化工作量和保證了準確性的技術效果。
[0032] 為了解決上述現有技術存在的技術問題，本申請實施例提供的技術方案的總體思 路如下：
[0033] -種基于高斯分布的電容模型反演