基于数据驱动的成熟油田精细注水优化

基于传统的数值模拟和优化算法，结合分层注采和通过自动控制技术实时监测的“硬数据”，提出了一种使用数据驱动算法进行详细注水设计的系统方法。首先，利用数据同化技术在观测井动态的约束下匹配地质模型参数；基于分层注采流动关系的自动识别方法计算区块内注入井与生产井之间的流动关系；采用多层多向生产分流技术计算不同层次和方向的生产井的液体和油的产量，获得注水效果的量化指标。然后，应用机器学习算法评估不同层次井的注水效果并进行注水方向的调整。最后，使用粒子群算法优化详细的注水计划并作出生产预测。这种方法和程序充分利用了数据驱动和机器学习算法的自动化和智能化。该方法用于匹配中国东部复杂断层油藏的数据，实现了85%的拟合水平。优化后示例区块12个月的累计采油量比优化前高出8.2%。该方法可以帮助设计成熟油田的详细注水方案。