本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘方法的壓裂工藝優(yōu)化研究

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【摘要】：壓裂是低滲透儲(chǔ)層增產(chǎn)的主要手段,合理的壓裂設(shè)計(jì)可以為壓裂施工提供有力指導(dǎo),而壓裂設(shè)計(jì)的核心就是施工參數(shù)的優(yōu)化設(shè)計(jì)。傳統(tǒng)的壓裂施工參數(shù)優(yōu)化過(guò)程繁瑣、求解困難。另一方面,石油領(lǐng)域的數(shù)據(jù)正以井噴般的速度增長(zhǎng),海量的數(shù)據(jù)并沒(méi)有給石油人提供海量的信息。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的普及,使得通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)輔助壓裂優(yōu)化成為一項(xiàng)極具研究?jī)r(jià)值的任務(wù)。本文綜合運(yùn)用油藏地質(zhì)學(xué)、采油工程、數(shù)據(jù)挖掘和Matlab編程等知識(shí),以我國(guó)西部某低孔特低滲砂礫巖油藏探井壓裂為研究對(duì)象,圍繞施工參數(shù)優(yōu)化和產(chǎn)量預(yù)測(cè)展開攻關(guān),取得以下成果及認(rèn)識(shí)。①采集現(xiàn)場(chǎng)壓裂工程地質(zhì)和壓裂施工相關(guān)數(shù)據(jù),從中梳理出174口探井基本數(shù)據(jù),利用Access建立了支持?jǐn)?shù)據(jù)儲(chǔ)存及更新的壓裂數(shù)據(jù)庫(kù)。②通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)分析,得到了所考察的9個(gè)因素對(duì)該砂礫巖油藏壓后產(chǎn)油量的影響顯著性從大到小排序?yàn)椋河行Ш穸�、滲透率、前置液比、每米加砂強(qiáng)度、壓力系數(shù)、排量、孔隙度、儲(chǔ)層溫度、砂比。③基于支持向量機(jī)理論,建立了針對(duì)砂礫巖油藏勘探井的壓后產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型。剔除日產(chǎn)量小于1t/d的樣本后,該模型產(chǎn)量預(yù)測(cè)的平均誤差為6.44%。④以產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型中的決策函數(shù)為基礎(chǔ),運(yùn)用遍歷尋優(yōu)的方法求解最優(yōu)產(chǎn)量,進(jìn)而反解得最優(yōu)施工參數(shù),建立了壓裂施工參數(shù)優(yōu)化模型。⑤基于支持向量機(jī)理論、產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型及施工參數(shù)優(yōu)化模型,利用Matlab中GUI編程平臺(tái)開發(fā)了針對(duì)低滲透砂礫巖油藏探井的壓裂工藝優(yōu)化系統(tǒng)。該系統(tǒng)軟件能夠較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)壓后產(chǎn)量,優(yōu)化壓裂施工參數(shù),并能實(shí)現(xiàn)單井地質(zhì)參數(shù)和施工參數(shù)查詢、封隔方式推薦、壓裂影響因素分析等功能,對(duì)壓裂施工設(shè)計(jì)具有一定指導(dǎo)作用。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)庫(kù) 壓裂產(chǎn)量預(yù)測(cè) 施工參數(shù)優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：西南石油大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TE357
【目錄】：

• 摘要3-4
• abstract4-8
• 第1章 緒論8-15
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-12
• 1.2.1 數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展歷程及面臨的挑戰(zhàn)9
• 1.2.2 數(shù)據(jù)挖掘在油氣田開發(fā)中的應(yīng)用9-12
• 1.3 研究目的及意義12
• 1.4 研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線12-15
• 1.4.1 主要研究?jī)?nèi)容12-13
• 1.4.2 技術(shù)路線13-15
• 第2章 研究區(qū)域壓裂工程地質(zhì)與壓裂工藝特征15-25
• 2.1 壓裂工程地質(zhì)特征15-19
• 2.1.1 巖性特征15-16
• 2.1.2 地應(yīng)力及巖石力學(xué)特征16-17
• 2.1.3 儲(chǔ)層物性17
• 2.1.4 溫壓特征17-18
• 2.1.5 流體性質(zhì)18-19
• 2.1.6 儲(chǔ)層敏感性特征19
• 2.2 壓裂工藝特征19-25
• 2.2.1 壓裂液19-20
• 2.2.2 支撐劑20
• 2.2.3 壓裂工藝20-23
• 2.2.4 壓裂規(guī)模及施工參數(shù)23-25
• 第3章 數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)庫(kù)準(zhǔn)備與方法優(yōu)選25-35
• 3.1 數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介25-27
• 3.1.1 數(shù)據(jù)挖掘的定義25
• 3.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的基本組件25-26
• 3.1.3 數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程描述26-27
• 3.2 壓裂數(shù)據(jù)庫(kù)的建立27-29
• 3.2.1 數(shù)據(jù)庫(kù)的基本內(nèi)涵27
• 3.2.2 勘探井壓裂數(shù)據(jù)的特點(diǎn)27-28
• 3.2.3 勘探井壓裂數(shù)據(jù)庫(kù)的建立及其應(yīng)用28-29
• 3.3 原始數(shù)據(jù)的預(yù)處理29-32
• 3.3.1 合層開采產(chǎn)量劈分模型30-31
• 3.3.2 基本數(shù)據(jù)的歸一化31-32
• 3.4 數(shù)據(jù)挖掘算法比選32-35
• 3.4.1 常用的數(shù)據(jù)挖掘算法32-33
• 3.4.2 支持向量機(jī)算法的優(yōu)越性33-35
• 第4章 基于數(shù)據(jù)挖掘方法的壓裂工藝優(yōu)化35-58
• 4.1 基本思路35
• 4.2 壓裂井產(chǎn)量的影響因素的權(quán)重分析35-40
• 4.2.1 壓裂井產(chǎn)量的影響因素剖析36
• 4.2.2 灰色關(guān)聯(lián)分析方法36-39
• 4.2.3 研究區(qū)塊實(shí)例分析39-40
• 4.3 產(chǎn)量預(yù)測(cè)方法研究40-50
• 4.3.1 支持向量分類機(jī)原理41-44
• 4.3.2 支持向量回歸機(jī)原理44-46
• 4.3.3 支持向量機(jī)理論在產(chǎn)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用46-47
• 4.3.4 模型的應(yīng)用與驗(yàn)證47-50
• 4.4 壓裂施工參數(shù)優(yōu)化方法研究50-58
• 4.4.1 最優(yōu)化問(wèn)題的提出50-52
• 4.4.2 儲(chǔ)層條件相似性問(wèn)題52
• 4.4.3 壓裂施工參數(shù)優(yōu)化方法的應(yīng)用52-53
• 4.4.4 優(yōu)化結(jié)果的分析及驗(yàn)證53-58
• 第5章 壓裂工藝優(yōu)化系統(tǒng)軟件的開發(fā)58-74
• 5.1 需求分析58
• 5.2 系統(tǒng)架構(gòu)58-59
• 5.3 Access數(shù)據(jù)庫(kù)與Matlab平臺(tái)的鏈接過(guò)程59-62
• 5.4 壓裂工藝優(yōu)化系統(tǒng)簡(jiǎn)介62-63
• 5.5 壓裂工藝優(yōu)化系統(tǒng)功能及操作演示63-74
• 5.5.1 選擇數(shù)據(jù)庫(kù)文件及數(shù)據(jù)庫(kù)連接63-65
• 5.5.2 數(shù)據(jù)查詢功能65-66
• 5.5.3 壓后產(chǎn)量的影響因素分析功能66-67
• 5.5.4 封隔方式推薦功能67-68
• 5.5.5 壓后產(chǎn)量預(yù)測(cè)功能68-72
• 5.5.6 相似儲(chǔ)層查找功能72-73
• 5.5.7 壓裂施工參數(shù)優(yōu)化功能73-74
• 第6章 結(jié)論及建議74-76
• 6.1 結(jié)論74-75
• 6.2 建議75-76
• 致謝76-77
• 參考文獻(xiàn)77-81
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及科研成果81

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5 李小平,焦李成;數(shù)據(jù)挖掘中信息顆粒及其構(gòu)造[J];西安石油學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2001年04期

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10 譚立云,高學(xué)東,武森;數(shù)據(jù)挖掘方法與應(yīng)用[J];華北科技學(xué)院學(xué)報(bào);2004年02期

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1 本報(bào)記者褚寧;數(shù)據(jù)挖掘如“挖金”[N];解放日?qǐng)?bào);2002年

2 周蓉蓉;數(shù)據(jù)挖掘需要點(diǎn)想像力[N];計(jì)算機(jī)世界;2004年

3 □中國(guó)電信股份有限公司北京研究院 張舒博 □北京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 牛琨;走出數(shù)據(jù)挖掘的誤區(qū)[N];人民郵電;2006年

4 《網(wǎng)絡(luò)世界》記者 王瑩;數(shù)據(jù)挖掘保險(xiǎn)業(yè)的新藍(lán)海[N];網(wǎng)絡(luò)世界;2012年

5 劉俊麗;基于地理化的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘與分析提升投資有效性[N];人民郵電;2014年

6 本報(bào)記者 連曉東;數(shù)據(jù)挖掘：金融信息化新熱點(diǎn)[N];中國(guó)電子報(bào);2002年

7 本報(bào)記者 鳳小華 朱仁康;“數(shù)字挖掘軟件”引領(lǐng)中國(guó)信息化新浪潮[N];中國(guó)電子報(bào);2003年

8 本報(bào)記者　史延廷;“成功企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘暨數(shù)量化管理論壇”在京舉辦[N];中國(guó)旅游報(bào);2002年

9 朱小寧;數(shù)據(jù)挖掘：信息化戰(zhàn)爭(zhēng)的基礎(chǔ)工程[N];解放軍報(bào);2005年

10 本報(bào)記者 王小平;從“大集中”走向數(shù)據(jù)挖掘[N];金融時(shí)報(bào);2002年

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1 于自強(qiáng);海量流數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)問(wèn)題研究[D];山東大學(xué);2015年

2 張馨;全基因組SNP芯片應(yīng)用于CNV和L0H分析的軟件比對(duì)與數(shù)據(jù)挖掘[D];復(fù)旦大學(xué);2011年

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5 劉學(xué)建;數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：974258