【摘要】：壓裂措施對于改造低滲透油氣田和處于高含水后期的油氣田效果非常明顯。隨著油氣田開發(fā)的不斷進行,油藏含水率逐年增高,壓裂效果也逐年變差。如何優(yōu)選出具有壓裂潛力的候選井層,準確預測出壓裂候選井層的增油量,進而確保壓裂改造可以帶來良好的效果和經濟效益,這一系列的問題對于壓裂措施是否能成功有效至關重要。本文在調研大量有關壓裂井層優(yōu)選及措施后產能預測模型國內外文獻的基礎上,結合大慶油田杏六區(qū)實際區(qū)塊已壓裂井層數據對上述問題進行研究。在杏六區(qū)已壓裂井層的生產狀況及油井地質狀況分析的基礎上,對影響壓裂井層效果的因素進行單因素分析和多因素分析。多因素分析主要利用復相關系數法,根據復相關系數計算結果,刪除相關性較高的影響因素,確定影響壓裂效果的主要因素。同時對于已壓裂的杏六區(qū)壓裂井層數據進行統(tǒng)計分析,初步確定壓裂效果較好的主要影響因素范圍,綜合運用模糊綜合評判法進行理想壓裂井層的優(yōu)選。利用主成分分析法分別建立杏六區(qū)壓裂井層的主成分綜合模型,通過回歸已壓裂井層的綜合主成分值與壓裂增油量之間的關系曲線,得到壓裂后增油量與壓裂主要影響因素之間的關系式,用以預測增油量。對杏六區(qū)已壓裂井層進行聚類分析,將其各分為5類,并對這五類聚類分析的結果進行判別分析驗證,驗證結果合格說明對于一個新的壓裂候選井可以根據其判別分析結果進行分類。根據聚類分析的分類結果,結合目標區(qū)塊已壓裂井層數據進行多元線性回歸和多元非線性回歸,得到壓裂增油量的預測模型。同時對已壓裂井層數據進行BP神經網絡訓練,得到壓裂增油量的BP神經網絡預測模型。根據最后的誤差分析結果,對比上述三種方法,以誤差最小為標準確定壓裂井及壓裂層的壓裂產能預測模型。
【學位授予單位】：東北石油大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TE357;TE328

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本文編號：2530001