層状重油貯留層における水浸透性能の予測

概要 油田開発データの予測は、油田が最大の経済的利益を達成するための重要な技術指標の一つです。数値シミュレーション法は最も一般的に使用される方法です。しかし、長い実行時間と情報量が多すぎるため、この問題を解決するためには広く使われています。ビッグデータ技術と人工知能技術の継続的な発展に伴い、これらの技術に基づいた開発指標予測法を形成する必要が急務です。本論文は、層状貯留層における水浸透性能を予測する新しい方法を提案します。この方法は、層状貯留層を一連の単層貯留層の垂直重ね合わせとして扱います。各単層貯留層において、自然水の侵入と重油貯留層の立ち上がり圧力勾配を考慮した注入・生産解析モデルをそれぞれ確立します。そして、生産データのみで複合モデルを確立します。最後に、最小二乗原理と人工知能アルゴリズムを使用してモデルを最適化します。その後、Gentilの相関法を使用して生産性能を予測します。開発が進むにつれ、生産データはますます豊富になり、それらがモデルを置き換え、再最適化します。油田応用は、この技術が層状貯留層における油性能を予測する能力を持っていることを示しました。