CN110570058B - 敏感度的确定方法及装置 - Google Patents
敏感度的确定方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110570058B CN110570058B CN201810573759.7A CN201810573759A CN110570058B CN 110570058 B CN110570058 B CN 110570058B CN 201810573759 A CN201810573759 A CN 201810573759A CN 110570058 B CN110570058 B CN 110570058B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- factor
- value set
- factor value
- values
- well group
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 title claims abstract description 118
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 56
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims abstract description 156
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 76
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 claims description 127
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 42
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 claims description 34
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 25
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 21
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 6
- 238000011161 development Methods 0.000 abstract description 3
- 230000035699 permeability Effects 0.000 description 11
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 11
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 8
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 8
- 108010000499 Thromboplastin Proteins 0.000 description 6
- 102000002262 Thromboplastin Human genes 0.000 description 6
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 5
- 239000011229 interlayer Substances 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 239000010410 layer Substances 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 2
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 2
- 108010014172 Factor V Proteins 0.000 description 1
- 108010094028 Prothrombin Proteins 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 1
- AGVAZMGAQJOSFJ-WZHZPDAFSA-M cobalt(2+);[(2r,3s,4r,5s)-5-(5,6-dimethylbenzimidazol-1-yl)-4-hydroxy-2-(hydroxymethyl)oxolan-3-yl] [(2r)-1-[3-[(1r,2r,3r,4z,7s,9z,12s,13s,14z,17s,18s,19r)-2,13,18-tris(2-amino-2-oxoethyl)-7,12,17-tris(3-amino-3-oxopropyl)-3,5,8,8,13,15,18,19-octamethyl-2 Chemical compound [Co+2].N#[C-].[N-]([C@@H]1[C@H](CC(N)=O)[C@@]2(C)CCC(=O)NC[C@@H](C)OP(O)(=O)O[C@H]3[C@H]([C@H](O[C@@H]3CO)N3C4=CC(C)=C(C)C=C4N=C3)O)\C2=C(C)/C([C@H](C\2(C)C)CCC(N)=O)=N/C/2=C\C([C@H]([C@@]/2(CC(N)=O)C)CCC(N)=O)=N\C\2=C(C)/C2=N[C@]1(C)[C@@](C)(CC(N)=O)[C@@H]2CCC(N)=O AGVAZMGAQJOSFJ-WZHZPDAFSA-M 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000003208 petroleum Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Marketing (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种敏感度的确定方法及装置,属于油田开发领域。所述方法包括:确定影响井组生产的至少两个初始因素值集合,每个初始因素值集合对应一种因素,每个初始因素值集合包括对应因素的至少三个因素值;对每个初始因素值集合的因素值进行标准化处理,得到第一因素值集合;对每个第一因素值集合进行一致性处理,得到第二因素值集合;基于每个第二因素值集合与对应的井组阶段采出程度,在同一坐标系下确定每个因素的敏感度。解决了相关技术中的赋值法得到的敏感度的准确性较低的问题,提高了确定的敏感度的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及油田开发领域,特别涉及一种敏感度的确定方法及装置。
背景技术
井组是油田的基础生产单元,在井组的生产过程中,影响该井组生产的因素有很多,例如油水粘度比或者注采井距等,通过确定这些因素的敏感度,该因素的敏感度用于反映因素对井组生产所造成的影响的程度,可以量化出这些因素对井组生产所造成的影响,工作人员根据该每个因素的敏感度可以制定出更加合理的井组生产方案。
相关技术中确定这些因素的敏感度的方法为赋值法,工作人员根据自身相关的工作经验为这些因素均赋予一个权值,该权值用来表示这些因素的敏感度。
但是,相关技术中的赋值法易受到人为的影响,导致该赋值法得到的敏感度的准确性较低。
发明内容
本发明实施例提供了一种敏感度的确定方法及装置,可以解决相关技术中通过赋值法确定的敏感度的准确性较低的问题。所述技术方案如下:
根据本发明的第一方面,提供了一种敏感度的确定方法,所述方法包括:
确定影响井组生产的至少两个初始因素值集合,每个初始因素值集合对应一种因素,所述每个初始因素值集合包括对应因素的至少三个因素值;
对所述每个初始因素值集合的因素值进行标准化处理,得到第一因素值集合,所有所述第一因素值集合中的因素值的取值范围相同;
对每个第一因素值集合进行一致性处理,得到第二因素值集合,使得所有所述第二因素值集合对井组生产的影响一致;
基于每个第二因素值集合与对应的井组阶段采出程度,在同一坐标系下确定每个因素的敏感度,所述每个第二因素值集合对应的井组阶段采出程度为采用所述每个第二因素值集合对应的初始因素值集合中的因素值进行井组生产,所得到的井组阶段采出程度。
可选的,所有所述第一因素值集合中的因素值的取值范围为[0,1],
所述对所述每个初始因素值集合的因素值进行标准化处理,得到第一因素值集合,包括:
基于标准化公式,对所述每个初始因素值集合的第i因素值Xi进行标准化处理,得到第一因素值集合中对应的第i个因素值xi,所述标准化公式为:
xi=ln(Xi)。
可选的,所述所有所述第二因素值集合对井组生产的影响一致,包括:
所有所述第二因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度正相关;或者,
所有所述第二因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度负相关。
可选的,所述对每个第一因素值集合进行一致性处理,得到第二因素值集合,使得所有所述第二因素值集合对井组生产的影响一致,包括:
对于每个第一因素值集合,当所述第一因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度正相关,采用正向转化公式对所述第一因素值集合进行一致性处理,得到第二因素值集合,使得所述第二因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度负相关;
当所述第一因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度负相关,采用负向转化公式对所述第一因素值集合进行一致性处理,得到第二因素值集合,使得所述第二因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度负相关;
所述fi(x)表示所述第二因素值集合中的第i个因素值,所述xi表示所述第一因素值集合中第i个因素值,所述a1为所述第一因素值集合中的最小值,所述a2为所述第一因素值集合中的最大值。
可选的,所有所述第一因素值集合中的因素值的取值范围为[0,1],所述对每个第一因素值集合进行一致性处理,得到第二因素值集合,包括:
对每个第一因素值集合进行一致性处理,得到处理后的第一因素值集合;
对每个所述处理后的第一因素值集合进行数值转化处理,得到第二因素值集合,所述第二因素值集合中的因素值的范围为[1,2]。
可选的,所述基于每个第二因素值集合与对应的井组阶段采出程度,在同一坐标系下确定每个因素的敏感度,包括:
确定每个所述第二因素值集合中的因素值与对应的井组阶段采出程度的关系式;
在同一坐标系下,确定每个关系式对应的斜率的绝对值;
将每个关系式对应的斜率的绝对值与所有斜率的绝对值之和的比值,确定为对应的因素的敏感度。
根据本发明的第二方面,提供了一种敏感度的确定装置,所述装置包括:
第一确定模块,用于确定影响井组生产的至少两个初始因素值集合,每个初始因素值集合对应一种因素,所述每个初始因素值集合包括对应因素的至少三个因素值;
标准化处理模块,用于对所述每个初始因素值集合的因素值进行标准化处理,得到第一因素值集合,所有所述第一因素值集合中的因素值的取值范围相同;
一致性处理模块,用于对每个第一因素值集合进行一致性处理,得到第二因素值集合,使得所有所述第二因素值集合对井组生产的影响一致;
第二确定模块,用于基于每个第二因素值集合与对应的井组阶段采出程度,在同一坐标系下确定每个因素的敏感度,所述每个第二因素值集合对应的井组阶段采出程度为采用所述每个第二因素值集合对应的初始因素值集合中的因素值进行井组生产,所得到的井组阶段采出程度。
可选的,所有所述第一因素值集合中的因素值的取值范围为[0,1],
所述标准化处理模块,用于:
基于标准化公式,对所述每个初始因素值集合的第i因素值Xi进行标准化处理,得到第一因素值集合中对应的第i个因素值xi,所述标准化公式为:
xi=ln(Xi)。
可选的,所述所有所述第二因素值集合对井组生产的影响一致,包括:
所有所述第二因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度正相关;或者,
所有所述第二因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度负相关。
可选的,所述一致性处理模块,用于:
对于每个第一因素值集合,当所述第一因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度正相关,采用正向转化公式对所述第一因素值集合进行一致性处理,得到第二因素值集合,使得所述第二因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度负相关;
当所述第一因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度负相关,采用负向转化公式对所述第一因素值集合进行一致性处理,得到第二因素值集合,使得所述第二因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度负相关;
所述fi(x)表示所述第二因素值集合中的第i个因素值,所述xi表示所述第一因素值集合中第i个因素值,所述a1为所述第一因素值集合中的最小值,所述a2为所述第一因素值集合中的最大值。
可选的,所有所述第一因素值集合中的因素值的取值范围为[0,1],所述一致性处理模块,用于:
对每个第一因素值集合进行一致性处理,得到处理后的第一因素值集合;
对每个所述处理后的第一因素值集合进行数值转化处理,得到第二因素值集合,所述第二因素值集合中的因素值的范围为[1,2]。
可选的,所述第二确定模块,用于:
确定每个所述第二因素值集合中的因素值与对应的井组阶段采出程度的关系式;
在同一坐标系下,确定每个关系式对应的斜率的绝对值;
将每个关系式对应的斜率的绝对值与所有斜率的绝对值之和的比值,确定为对应的因素的敏感度。
根据本发明的第三方面,提供了一种敏感度确定装置,其特征在于,包括:
处理器;
用于存储所述处理器的可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为:
确定影响井组生产的至少两个初始因素值集合,每个初始因素值集合对应一种因素,所述每个初始因素值集合包括对应因素的至少三个因素值;
对所述每个初始因素值集合的因素值进行标准化处理,得到第一因素值集合,所有所述第一因素值集合中的因素值的取值范围相同;
对每个第一因素值集合进行一致性处理,得到第二因素值集合,使得所有所述第二因素值集合对井组生产的影响一致;
基于每个第二因素值集合与对应的井组阶段采出程度,在同一坐标系下确定每个因素的敏感度,所述每个第二因素值集合对应的井组阶段采出程度为采用所述每个第二因素值集合对应的初始因素值集合中的因素值进行井组生产,所得到的井组阶段采出程度。
根据本发明的第四方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有指令,
当所述指令在处理组件上运行时,使得处理组件执行如第一方面任一所述的敏感度的确定方法。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是:
通过确定影响井组生产的至少两个初始因素值集合,每个初始因素值集合对应一种因素,并对每个初始因素值集合中的因素值进行标准化处理得到第一因素值集合,对该第一因素值集合进行一致性处理的到第二因素值集合,基于每个第二因素值集合与对应的井组阶段采出程度,在同一坐标系下确定每个因素的敏感度。解决了相关技术中的赋值法易受到人为的影响,得到的敏感度的准确性较低的问题,提高了确定的敏感度的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种敏感度的确定方法的流程图;
图2是本发明实施例提供的另一种敏感度的确定方法的流程图;
图3是本发明实施例提供的一种线性特征曲线的示意图;
图4是本发明实施例提供的一种敏感度的确定装置的结构示意图。
通过上述附图,已示出本发明明确的实施例,后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本发明构思的范围,而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本发明的概念。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
在井组的生产过程中,影响该井组生产的因素有很多,有的因素可以通过量化的手段进行分析,有的因素难以量化。对于那些可以量化的因素,通过量化的手段可以确定出这些因素中每个因素的敏感度,该每个因素的敏感度用于反应该每个因素对井组生产所造成的影响的程度,工作人员根据该每个因素的敏感度可以制定出更加合理的井组生产方案。
相关技术中确定这些因素的敏感度的方法为赋值法,由于该赋值法基于工作人员的工作经验,因此确定出的敏感度的准确性较低,而本发明实施例提供的一种敏感度的确定方法,可以准确且客观地计算出这些因素的敏感度,明显提高了所确定的敏感度的准确性。
图1是本发明实施例示出的一种敏感度的确定方法的流程图,该敏感度的确定方法可以包括如下几个步骤:
步骤101、确定影响井组生产的至少两个初始因素值集合,每个初始因素值集合对应一种因素,每个初始因素值集合包括对应因素的至少三个因素值。
步骤102、对每个初始因素值集合的因素值进行标准化处理,得到第一因素值集合,所有第一因素值集合中的因素值的取值范围相同。
例如,所有第一因素值集合中的因素值的取值范围为[0,1]。
步骤103、对每个第一因素值集合进行一致性处理,得到第二因素值集合,使得所有第二因素值集合对井组生产的影响一致。
步骤104、基于每个第二因素值集合与对应的井组阶段采出程度,在同一坐标系下确定每个因素的敏感度,每个第二因素值集合对应的井组阶段采出程度为采用每个第二因素值集合对应的初始因素值集合中的因素值进行井组生产,所得到的井组阶段采出程度。
其中,井组阶段采出程度用来衡量井组的生产情况,表示从井组的油藏中阶段(也即是一个时间阶段)内采出的石油量占该井组的地质储量的比率数。初始因素值集合中的每个因素值均可以对应一个井组阶段采出程度,该井组阶段采出程度为采用该因素值进行井组生产所得到的井组阶段采出程度。
综上所述,本发明实施例提供的敏感度的确定方法,通过确定影响井组生产的至少两个初始因素值集合,每个初始因素值集合对应一种因素,并对每个初始因素值集合中的因素值进行标准化处理得到第一因素值集合,对该第一因素值集合进行一致性处理的到第二因素值集合,基于每个第二因素值集合与对应的井组阶段采出程度,在同一坐标系下确定每个因素的敏感度。解决了相关技术中的赋值法易受到人为的影响,得到的敏感度的准确性较低的问题,提高了确定的敏感度的准确性。
进一步的,请参考图2,其示出了本发明实施例提供的另一种敏感度的确定方法,该方法可以由敏感度的确定装置执行,该装置可以为计算机,该方法包括以下几个步骤:
步骤201、确定影响井组生产的至少两个初始因素值集合,每个初始因素值集合对应一种因素,每个初始因素值集合包括对应因素的至少三个因素值。
敏感度的确定装置可以首先确定出需要确定敏感度的至少两个因素,然后再确定该至少两个因素所一一对应的至少两个初始因素值集合,该每个初始因素值集合中的每个因素值均对应一个井组阶段采出程度。
在实际应用中,对于同一井组,确定初始因素值集合的方式可以有两种,一种为从井组的实际的生产数据获取,该实际的生产数据中可以包括多个因素值以及采用每个因素值进行井组生产后,实际所得到的井组阶段采出程度。根据该井组的实际的生产数据可以确定出初始因素值集合以及该初始因素值集合中每个因素值所对应的井组阶段采出程度。
另一种为通过数值模拟软件来确定。在数值模拟软件中可以设置不同的因素值,该每个因素值均需要在其合理数值范围内。该数据模拟软件可以模拟出该因素值相应的井组阶段采出程度。其中,该每个因素的合理数值范围可以结合该井组的历史生产数据确定,本发明实施例在此不做限制。
步骤202、对每个初始因素值集合的因素值进行标准化处理,得到第一因素值集合,第一因素值集合中的因素值的取值范围为[0,1]。
由于不同初始因素值集合的因素值具有不同的量纲,因此不同初始因素值集合的因素值之间无法直接进行比较或者运算。为了消除该量纲的影响,敏感度的确定装置需要对每个初始因素值集合的因素值进行标准化处理,使得该因素值之间可以进行后续运算。标准化处理后的因素值均落入一个特定的取值范围内,例如在本发明实施例中,该取值范围为[0,1]。
在实际实现时,对因素值进行标准化处理的方法有多种,例如最小-最大标准化方式或者对数方式等。本发明实施例以对每个初始因素值集合的因素值均采用对数方式进行标准化处理为例进行说明。
基于该对数方式对应的标准化公式,对每个初始因素值集合的第i因素值Xi进行标准化处理,得到第一因素值集合中对应的第i个因素值xi,该标准化公式为:
xi=ln(Xi),其中,1≤i≤n,n为每个初始因素值集合的因素值的总个数。
步骤203、对每个第一因素值集合进行一致性处理,得到第二因素值集合,使得所有第二因素值集合对井组生产的影响一致。
在实际生产过程中,每个因素值集合对井组生产均有正相关的影响(也称正向影响)或者负相关的影响(也称负向影响),可以通过每个因素值集合的因素值与井组阶段采出程度之间的关系来进行描述:每个因素值集合的因素值越大,该因素值对应的井组阶段采出程度也越大,则该因素值集合与井组生产正相关;相反,每个因素值集合的因素值越大,该因素值对应的井组阶段采出程度越小,则该因素值集合与井组生产负相关。
敏感度的确定装置可以对每个第一因素值集合进行一致性处理,得到第二因素值集合,使得所有第二因素值集合对井组生产的影响一致,即,使得所有第二因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度正相关;或者,所有第二因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度负相关。示例的,本发明实施例以对每个第一因素值集合进行一致性处理,得到第二因素值集合,使得所有第二因素值集合与井组生产负相关为例进行说明。
则对于每个第一因素值集合,当第一因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度正相关,可以采用正向转化公式对第一因素值集合进行一致性处理,得到第二因素值集合,使得第二因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度负相关。
而当第一因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度负相关,可以采用负向转化公式对第一因素值集合进行一致性处理,得到第二因素值集合,使得第二因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度负相关;
其中,fi(x)表示第二因素值集合中的第i个因素值,xi表示第一因素值集合中第i个因素值,a1为第一因素值集合中的最小值,a2为第一因素值集合中的最大值。
步骤204、确定每个第二因素值集合中的因素值与对应的井组阶段采出程度的关系式。
请参考上述步骤201,由于每个初始因素值集合中的每个因素值均对应一个井组阶段采出程度,而每个第二因素集合是基于初始因素值集合通过上述步骤202和203处理得到的,该第二因素值集合中的每个因素值均与初始因素值集合中的每个因素值一一对应。因此,每个第二因素值集合中的因素值对应的井组阶段采出程度也即是对应的初始因素值集合对应的井组阶段采出程度。
敏感度的确定装置可以根据每个第二因素值集合中的因素值与其对应的井组阶段采出程度确定出可以表示其二者数学关系的关系式。
示例的,每个第二因素值集合中的因素值可以为自变量x,该因素值对应的井组阶段采出程度可以为因变量y,根据至少两组自变量x和因变量y的值可以确定出能够表示其二者数学关系的关系式中的系数,根据该系数可以确定出表示其二者数学关系的关系式,例如,该关系式可以为y=a·x+b的形式,其中,系数a和系数b为根据自变量x和因变量y求解得到的。
步骤205、在同一坐标系下,确定每个关系式对应的斜率的绝对值。
由于在步骤202中,敏感度的确定装置对每个初始因素值集合的因素值进行了标准化处理,因此,不同初始因素值集合中的因素值消除了量纲关系的影响。则基于该初始因素值集合建立的第二因素值集合中的因素值均可以表示在同一坐标系下,进一步的,根据每个第二因素值集合中的因素值与对应的井组阶段采出程度的关系式表示出的特征曲线也可以表示在同一坐标系下。该坐标系的横坐标表示标准化处理后的因素值(即第二因素值集合中的因素值),纵坐标表示井组阶段采出程度。
在实际实现时,通过步骤204所确定的每个第二因素值集合中的因素值与对应的井组阶段采出程度的关系式可以为线性关系式或者非线性关系式。则相应的,在同一坐标系下,该关系式可以表示为线性特征曲线或者非线性特征曲线。
当该关系式为线性关系式时,关系式中横坐标的系数即为该关系式对应的斜率(当纵坐标的系数为1时);当该关系式为非线性关系式时,可以采用分段线性化的方式来对非线性关系式对应的非线性特征曲线做分段处理,即通过划分区段将该非线性特征曲线转换为多个线性特征曲线,然后确定每个线性特征曲线的斜率。该每个线性特征曲线的斜率为该关系式对应的区段内非线性特征曲线的斜率。示例的,将该非线性特征曲线分成若干区段,在每个区段中,用近似的直线段来代替该区段的非线性特征曲线,并将该直线段的斜率记为该区段的非线性特征曲线的斜率,若同一因素不同区段内斜率近似,则可以将各个区段中该非线性特征曲线的斜率的平均值作为该非线性特征曲线的斜率;若同一因素不同区段内斜率明显不同,则可以按照区段分别表示该非线性特征曲线的斜率,此时该非线性特征曲线的斜率可以有多个。
示例的,以该关系式为线性关系式为例进行说明,对于线性特征曲线来说,该线性特征曲线的斜率表示该线性特征曲线对于横轴的倾斜程度,如图3所示,该图示出了关系式为y=x+1的线性特征曲线在坐标系下的表示情况,该线性特征曲线的斜率为1,该线性特征曲线对于横轴的倾斜程度为α=45°。
需要说明的是,若该关系式为非线性关系式时,可能出现该非线性关系式所对应的特征曲线无限趋近于纵轴但是无法与纵轴相交的情况,导致该关系式无法准确描述第二因素值集合中的因素值与对应的井组阶段采出程度的关系,进一步导致该关系式对应的斜率不准确的情况。
因此,为了避免该情况的发生,在上述步骤203中,对每个第一因素值集合进行一致性处理之后,还可以对该处理后的第一因素值集合根据数值转化公式进行数值转化处理,得到第二因素值集合,该第二因素值集合中的因素值的范围为[1,2]。可选的,该数值转化公式可以为:Fi(x)=fi(x)+1,其中,fi(x)表示对每个第一因素值集合进行一致性处理之后得到的因素值集合中的第i个因素值,也即是,上述步骤203中所描述的第二因素值集合中的第i个因素值;Fi(x)表示经过数值转化处理后得到的第二因素值集合中的第i个因素值。
由于斜率可以用来标识每个特征曲线的变化趋势(即纵坐标随着横坐标的变化趋势),因此,根据每个特征曲线的斜率的绝对值来标识每个特征曲线对应的因素的敏感度的准确性高。斜率的绝对值越高,该斜率对应的因素的敏感度越大;斜率的绝对值越低,该斜率对应的因素的敏感度越小。
步骤206、将每个关系式对应的斜率的绝对值与所有斜率的绝对值之和的比值,确定为对应的因素的敏感度。
敏感度的确定装置确定出每个关系式对应的所有斜率的绝对值之和,将每个关系式对应的斜率的绝对值与该所有斜率的绝对值之和的比值确定为对应的因素的敏感度。
可选的,敏感度的确定装置可以预设多个不同的阈值区间,每个阈值区间可以对应不同程度的敏感性。例如,该敏感度的确定装置预设三个阈值区间,该三个阈值区间分别对应低敏感性、中敏感性以及高敏感性。当确定出的敏感度落入该三个阈值区间中的某一阈值区间,则该确定出的敏感度具有该阈值区间对应程度的敏感性。
示例的,当该敏感度的确定装置预设三个阈值区间时,该三个阈值区间可以分别为0至10%、10%至50%以及50%至100%,分别对应低敏感性、中敏感性以及高敏感性。当确定出的对应因素的敏感度在0至10%的阈值区间内,则该因素具有低敏感性;当确定出的对应因素的敏感度在10%至50%的阈值区间内,则该因素具有中敏感性;当确定出的对应因素的敏感度在50%至100%,则该因素具有高敏感性。
通过上述步骤201至步骤206所描述的方法确定出的敏感度,不但实现了不同量纲的因素的敏感度之间的横向比较,也实现了通过数学公式来准确量化出敏感度,提高了确定出的敏感度的准确性。
以下通过一个具体实施例来对上述步骤进行说明。
在实际油田开发的过程中,井组通常为注采井组,该注采井组可以包括一口注水井以及四口采油井,或者一口注水井以及五口采油井等,本发明实施例在此不做限制。影响该注采井组生产的影响因素可以包括:层间渗透率极差、平面渗透率极差、油水粘度比、注采井距以及注采比等因素。其中,层间渗透率极差指的是井组的油层间最大渗透率与最小渗透率的比值;平面渗透率极差指的是一个油层中平面上最大渗透率与最小渗透率的比值;油水粘度比指的是地下油的粘度与水的粘度的比值;注采井距指的是注水井与采油井之间的距离,注采比指的是注入剂(水,气)地下体积与采出液量(油,气,水)的地下体积之比。
示例的,通过步骤201确定影响井组生产的五个因素以及该每个因素对应的初始因素值集合,每个初始因素值集合包括对应因素的至少三个因素值。如表一所示,层间渗透率极差(即层间极差)为影响因素一;平面渗透率极差(即平面极差)为影响因素二;注采比为影响因素三;油水粘度比(即粘度比)为影响因素四;井距为影响因素五,通过数据模拟软件,模拟出在取值不同的影响因素下的井组的采出程度(即井组阶段采出程度),每个影响因素对应一个初始因素值集合,每个因素值集合中包括对应因素的至少三个因素值。
示例的,参考表一,影响因素一对应的初始因素值集合包括的因素值为{1.00,2.08,2.64,3.00,4.00,6.18,8.00}。
表一
根据步骤202,敏感度的确定装置对上述每个因素值集合的因素值进行标准化处理,得到第一因素值集合。示例的,以影响因素一为例,对该影响因素一对应的初始因素值集合的因素值通过标准化公式进行标准化处理后,得到的第一因素值集合(参考表二)为:{0.00,0.73,0.97,1.10,1.39,1.82,2.08}。同理可得其他影响因素对应的第一因素值集合,第一因素集合中的因素值的取值范围为[0,1]。
表二
本发明实施例以对每个第一因素值集合进行一致性处理,得到处理后的第一因素值集合,然后对每个处理后的第一因素值集合进行数值转化处理,得到第二因素值集合为例进行说明。
则根据步骤203,敏感度的确定装置对每个第一因素值集合进行一致性处理,以得到处理后的第一因素值集合,使得所有处理后的第一因素值集合对井组生产的影响一致。以影响因素一和影响因素三为例,首先判断影响因素一和影响因素三分别与采出程度的关系,根据表二可以看出,影响因素一和采出程度负相关,即影响因素一中的每个因素值集合的因素值越大,该因素值对应的井组阶段采出程度越小;影响因素三和采出程度正相关,即影响因素三中的每个因素值集合的因素值越大,该因素值对应的井组阶段采出程度也越大。
则对影响因素一采用负向因素转换公式,将影响因素一对应的第一因素值集合转换为处理后的第一因素值集合,该第二因素值集合可参考表三;对影响因素三采用正向因素转换公式,将影响因素三对应的第一因素值集合转换为处理后的第一因素值集合,该第二因素值集合可参考表三。
表三
可选的,为了便于后续计算,再将表三中各影响因素对应的处理后的第一因素值集合根据数值转化公式进行进一步的数值转化处理,得到第二因素值集合中的因素值,该第二因素值集合中的因素值的范围为[1,2],参考表四。
表四
根据步骤204,敏感度的确定装置确定表四中每个第二因素值集合中的因素值与对应的井组阶段采出程度的关系式,并将该关系式放置于同一个坐标系下。
示例的,在一个坐标系下,影响因素一的第二因素值集合与对应的井组阶段采出程度的关系式为y=-3.2517x+18.531;影响因素二的第二因素值集合与对应的井组阶段采出程度的关系式为y=-0.1669x+16.722;影响因素三的第二因素值集合与对应的井组阶段采出程度的关系式为y=-0.2828x+14.388;影响因素四的第二因素值集合与对应的井组阶段采出程度的关系式为y=-1.1696x+15.868;影响因素五的第二因素值集合与对应的井组阶段采出程度的关系式为y=-11.164x+30.399,其中,横坐标x为影响因素一至影响因素五在同一坐标系下的第二因素值集合中的因素值,纵坐标y为每个因素致对应的采出程度。
敏感度的确定装置将每个关系式中的斜率取绝对值,并确定每个关系式对应的斜率的绝对值与所有斜率的绝对值之和的比值,根据该比值的大小确定每个影响因素对井组生产的敏感性的高低,如表五所示。该表中,百分比即为敏感度。
表五
影响因素 | 斜率绝对值 | 百分比(%) | 敏感性 |
注采井距 | 11.16 | 69.62 | 高 |
层间极差 | 3.25 | 20.27 | 中 |
油水粘度比 | 1.17 | 7.30 | 低 |
注采比 | 0.28 | 1.75 | 低 |
平面极差 | 0.17 | 1.06 | 低 |
合计 | 16.03 | 100.00 | / |
由表五可以看出,注采井距的敏感度最高,为69.62%,对应的敏感性也最高,对井组生产影响最大;而平面渗透率极差的敏感度最低,为1.06%,对应的敏感性也最低,对井组生产影响最小。
综上所述,本发明实施例提供的敏感度的确定方法,通过确定影响井组生产的至少两个初始因素值集合,每个初始因素值集合对应一种因素,并对每个初始因素值集合中的因素值进行标准化处理得到第一因素值集合,对该第一因素值集合进行一致性处理的到第二因素值集合,基于每个第二因素值集合与对应的井组阶段采出程度,在同一坐标系下确定每个因素的敏感度。解决了相关技术中的赋值法易受到人为的影响,得到的敏感度的准确性较低的问题,提高了确定的敏感度的准确性。
下述为本公开装置实施例,可以用于执行本公开方法实施例。对于本公开装置实施例中未披露的细节,请参照本公开方法实施例。
图4是根据一示例性实施例示出的一种敏感度的确定装置40的框图。该装置可以为计算机,该装置包括:
第一确定模块401,用于确定影响井组生产的至少两个初始因素值集合,每个初始因素值集合对应一种因素,每个初始因素值集合包括对应因素的至少三个因素值。
标准化处理模块402,用于对每个初始因素值集合的因素值进行标准化处理,得到第一因素值集合,所有第一因素值集合中的因素值的取值范围相同。
一致性处理模块403,用于对每个第一因素值集合进行一致性处理,得到第二因素值集合,使得所有第二因素值集合对井组生产的影响一致。
第二确定模块404,用于基于每个第二因素值集合与对应的井组阶段采出程度,在同一坐标系下确定每个因素的敏感度,每个第二因素值集合对应的井组阶段采出程度为采用每个第二因素值集合对应的初始因素值集合中的因素值进行井组生产,所得到的井组阶段采出程度。
综上所述,本发明实施例提供的敏感度的确定装置,通过确定影响井组生产的至少两个初始因素值集合,每个初始因素值集合对应一种因素,并对每个初始因素值集合中的因素值进行标准化处理得到第一因素值集合,对该第一因素值集合进行一致性处理的到第二因素值集合,基于每个第二因素值集合与对应的井组阶段采出程度,在同一坐标系下确定每个因素的敏感度。解决了相关技术中的赋值法易受到人为的影响,得到的敏感度的准确性较低的问题,提高了确定的敏感度的准确性。
可选的,所有第一因素值集合中的因素值的取值范围可以为[0,1],则该标准化处理模块402,用于:
基于标准化公式,对每个初始因素值集合的第i因素值Xi进行标准化处理,得到第一因素值集合中对应的第i个因素值xi,标准化公式为:
xi=ln(Xi)。
可选的,所有第二因素值集合对井组生产的影响一致,可以包括:
所有第二因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度正相关;或者,
所有第二因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度负相关。
可选的,一致性处理模块403,用于:
对于每个第一因素值集合,当第一因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度正相关,采用正向转化公式对第一因素值集合进行一致性处理,得到第二因素值集合,使得第二因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度负相关;
当第一因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度负相关,采用负向转化公式对第一因素值集合进行一致性处理,得到第二因素值集合,使得第二因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度负相关;
fi(x)表示第二因素值集合中的第i个因素值,xi表示第一因素值集合中第i个因素值,a1为第一因素值集合中的最小值,a2为第一因素值集合中的最大值。
可选的,所有第一因素值集合中的因素值的取值范围为[0,1],则一致性处理模块403,用于:
对每个第一因素值集合进行一致性处理,得到处理后的第一因素值集合;
对每个所述处理后的第一因素值集合进行数值转化处理,得到第二因素值集合,所述第二因素值集合中的因素值的范围为[1,2]。
可选的,第二确定模块404,用于:
确定每个第二因素值集合中的因素值与对应的井组阶段采出程度的关系式;
在同一坐标系下,确定每个关系式对应的斜率的绝对值;
将每个关系式对应的斜率的绝对值与所有斜率的绝对值之和的比值,确定为对应的因素的敏感度。
综上所述,本发明实施例提供的敏感度的确定装置,通过确定影响井组生产的至少两个初始因素值集合,每个初始因素值集合对应一种因素,并对每个初始因素值集合中的因素值进行标准化处理得到第一因素值集合,对该第一因素值集合进行一致性处理的到第二因素值集合,基于每个第二因素值集合与对应的井组阶段采出程度,在同一坐标系下确定每个因素的敏感度。解决了相关技术中的赋值法易受到人为的影响,得到的敏感度的准确性较低的问题,提高了确定的敏感度的准确性。
本发明实施例还提供一种敏感度确定装置,包括:
处理器;
用于存储该处理器的可执行指令的存储器;
其中,该处理器被配置为执行上述实施例所描述的敏感度的确定方法。
本发明实施例还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质,例如包括指令的存储器,上述指令可由处理器执行以完成上述方法。例如,非临时性计算机可读存储介质可以是只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、只读光盘(CD-ROM)、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本发明实施例还提供了一种包含指令的程序产品,当该程序产品在处理组件上运行时,使得处理组件执行上述敏感度的确定方法。
在本发明中,术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。术语“多个”指两个或两个以上,除非另有明确的限定。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种敏感度的确定方法,其特征在于,所述方法包括:
确定影响井组生产的至少两个初始因素值集合,每个初始因素值集合对应一种因素,所述每个初始因素值集合包括对应因素的至少三个因素值;
对所述每个初始因素值集合的因素值进行标准化处理,得到第一因素值集合,所有所述第一因素值集合中的因素值的取值范围相同;
对于每个第一因素值集合,当所述第一因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度正相关,采用正向因素转换公式对所述第一因素值集合进行一致性处理,得到第二因素值集合,使得所述第二因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度负相关;
当所述第一因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度负相关,采用负向因素转换公式对所述第一因素值集合进行一致性处理,得到第二因素值集合,使得所述第二因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度负相关;
所述fi(x)表示所述第二因素值集合中的第i个因素值,所述xi表示所述第一因素值集合中第i个因素值,所述a1为所述第一因素值集合中的最小值,所述a2为所述第一因素值集合中的最大值;
基于每个第二因素值集合与对应的井组阶段采出程度,在同一坐标系下确定每个因素的敏感度,所述每个第二因素值集合对应的井组阶段采出程度为采用所述每个第二因素值集合对应的初始因素值集合中的因素值进行井组生产,所得到的井组阶段采出程度。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所有所述第一因素值集合中的因素值的取值范围为[0,1],
所述对所述每个初始因素值集合的因素值进行标准化处理,得到第一因素值集合,包括:
基于标准化公式,对所述每个初始因素值集合的第i因素值Xi进行标准化处理,得到第一因素值集合中对应的第i个因素值xi,所述标准化公式为:
xi=ln(Xi)。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所有所述第一因素值集合中的因素值的取值范围为[0,1],对每个第一因素值集合进行一致性处理,得到第二因素值集合,包括:
对每个第一因素值集合进行一致性处理,得到处理后的第一因素值集合;
对每个所述处理后的第一因素值集合进行数值转化处理,得到第二因素值集合,所述第二因素值集合中的因素值的范围为[1,2]。
4.根据权利要求1至3任一所述的方法,其特征在于,所述基于每个第二因素值集合与对应的井组阶段采出程度,在同一坐标系下确定每个因素的敏感度,包括:
确定每个所述第二因素值集合中的因素值与对应的井组阶段采出程度的关系式;
在同一坐标系下,确定每个关系式对应的斜率的绝对值;
将每个关系式对应的斜率的绝对值与所有斜率的绝对值之和的比值,确定为对应的因素的敏感度。
5.一种敏感度的确定装置,其特征在于,所述装置包括:
第一确定模块,用于确定影响井组生产的至少两个初始因素值集合,每个初始因素值集合对应一种因素,所述每个初始因素值集合包括对应因素的至少三个因素值;
标准化处理模块,用于对所述每个初始因素值集合的因素值进行标准化处理,得到第一因素值集合,所有所述第一因素值集合中的因素值的取值范围相同;
一致性处理模块,用于对于每个第一因素值集合,当所述第一因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度正相关,采用正向因素转换公式对所述第一因素值集合进行一致性处理,得到第二因素值集合,使得所述第二因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度负相关;
当所述第一因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度负相关,采用负向因素转换公式对所述第一因素值集合进行一致性处理,得到第二因素值集合,使得所述第二因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度负相关;
所述fi(x)表示所述第二因素值集合中的第i个因素值,所述xi表示所述第一因素值集合中第i个因素值,所述a1为所述第一因素值集合中的最小值,所述a2为所述第一因素值集合中的最大值;
第二确定模块,用于基于每个第二因素值集合与对应的井组阶段采出程度,在同一坐标系下确定每个因素的敏感度,所述每个第二因素值集合对应的井组阶段采出程度为采用所述每个第二因素值集合对应的初始因素值集合中的因素值进行井组生产,所得到的井组阶段采出程度。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所有所述第一因素值集合中的因素值的取值范围为[0,1],
所述标准化处理模块,用于:
基于标准化公式,对所述每个初始因素值集合的第i因素值Xi进行标准化处理,得到第一因素值集合中对应的第i个因素值xi,所述标准化公式为:
xi=ln(Xi)。
7.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所有所述第一因素值集合中的因素值的取值范围为[0,1],所述一致性处理模块,用于:
对每个第一因素值集合进行一致性处理,得到处理后的第一因素值集合;
对每个所述处理后的第一因素值集合进行数值转化处理,得到第二因素值集合,所述第二因素值集合中的因素值的范围为[1,2]。
8.根据权利要求5至7任一所述的装置,其特征在于,所述第二确定模块,用于:
确定每个所述第二因素值集合中的因素值与对应的井组阶段采出程度的关系式;
在同一坐标系下,确定每个关系式对应的斜率的绝对值;
将每个关系式对应的斜率的绝对值与所有斜率的绝对值之和的比值,确定为对应的因素的敏感度。
9.一种敏感度的确定装置,其特征在于,包括:
处理器;
用于存储所述处理器的可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为:
确定影响井组生产的至少两个初始因素值集合,每个初始因素值集合对应一种因素,所述每个初始因素值集合包括对应因素的至少三个因素值;
对所述每个初始因素值集合的因素值进行标准化处理,得到第一因素值集合,所有所述第一因素值集合中的因素值的取值范围相同;
对于每个第一因素值集合,当所述第一因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度正相关,采用正向因素转换公式对所述第一因素值集合进行一致性处理,得到第二因素值集合,使得所述第二因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度负相关;
当所述第一因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度负相关,采用负向因素转换公式对所述第一因素值集合进行一致性处理,得到第二因素值集合,使得所述第二因素值集合中的因素值与井组阶段采出程度负相关;
所述fi(x)表示所述第二因素值集合中的第i个因素值,所述xi表示所述第一因素值集合中第i个因素值,所述a1为所述第一因素值集合中的最小值,所述a2为所述第一因素值集合中的最大值;
基于每个第二因素值集合与对应的井组阶段采出程度,在同一坐标系下确定每个因素的敏感度,所述每个第二因素值集合对应的井组阶段采出程度为采用所述每个第二因素值集合对应的初始因素值集合中的因素值进行井组生产,所得到的井组阶段采出程度。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质中存储有指令,
当所述指令在处理组件上运行时,使得处理组件执行如权利要求1至4任一所述的敏感度的确定方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810573759.7A CN110570058B (zh) | 2018-06-06 | 2018-06-06 | 敏感度的确定方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810573759.7A CN110570058B (zh) | 2018-06-06 | 2018-06-06 | 敏感度的确定方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110570058A CN110570058A (zh) | 2019-12-13 |
CN110570058B true CN110570058B (zh) | 2021-09-28 |
Family
ID=68772771
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810573759.7A Active CN110570058B (zh) | 2018-06-06 | 2018-06-06 | 敏感度的确定方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110570058B (zh) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2424420C1 (ru) * | 2010-02-01 | 2011-07-20 | Открытое акционерное общество "Газпром" | Способ определения коэффициента теплопроводности теплоизоляции теплоизолированной лифтовой трубы в скважине |
CN103742130A (zh) * | 2013-01-11 | 2014-04-23 | 中国石油化工股份有限公司 | 基于时变的高渗条带表征方法 |
CN107145987A (zh) * | 2017-05-27 | 2017-09-08 | 中国海洋石油总公司 | 一种监测聚合物驱注采井间窜流通道发育的预警方法 |
CN107229820A (zh) * | 2017-05-08 | 2017-10-03 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种调剖影响因素的评价方法及装置 |
CN107725040A (zh) * | 2016-08-11 | 2018-02-23 | 中国石油天然气股份有限公司 | 层系重组方法及装置 |
-
2018
- 2018-06-06 CN CN201810573759.7A patent/CN110570058B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2424420C1 (ru) * | 2010-02-01 | 2011-07-20 | Открытое акционерное общество "Газпром" | Способ определения коэффициента теплопроводности теплоизоляции теплоизолированной лифтовой трубы в скважине |
CN103742130A (zh) * | 2013-01-11 | 2014-04-23 | 中国石油化工股份有限公司 | 基于时变的高渗条带表征方法 |
CN107725040A (zh) * | 2016-08-11 | 2018-02-23 | 中国石油天然气股份有限公司 | 层系重组方法及装置 |
CN107229820A (zh) * | 2017-05-08 | 2017-10-03 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种调剖影响因素的评价方法及装置 |
CN107145987A (zh) * | 2017-05-27 | 2017-09-08 | 中国海洋石油总公司 | 一种监测聚合物驱注采井间窜流通道发育的预警方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110570058A (zh) | 2019-12-13 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108150160B (zh) | 一种地层中欠压实作用超压的求取方法 | |
WO2013158873A2 (en) | System and method for calibrating permeability for use in reservoir modeling | |
US10385659B2 (en) | Evaluation of production performance from a hydraulically fractured well | |
CN112578441B (zh) | 储层厚度预测分析方法、计算机设备及存储介质 | |
CN113685162B (zh) | 压裂参数的确定方法、装置、设备及存储介质 | |
CN110570058B (zh) | 敏感度的确定方法及装置 | |
CN113762614A (zh) | 一种基于静态油气田数据的页岩气井产能预测的方法 | |
CN110895704B (zh) | 微生物丘滩复合体储集层类型识别方法、装置及存储介质 | |
CN114970392A (zh) | 一种裂缝分形表征方法、***及可读存储介质 | |
CN112016956B (zh) | 基于bp神经网络的矿石品位估值方法及装置 | |
CN112419493B (zh) | 页岩储层三维属性模型建立方法及装置 | |
CN104462792B (zh) | 一种测井数据岩性层数值归约方法 | |
RU2530324C2 (ru) | Способ определения положения координат глубин маркера при построении геологической модели месторождения | |
CN112214655A (zh) | 基于密度的多自适应阈值解决密度不均数据集的聚类方法 | |
CN107015289A (zh) | 圈闭地质资源量确定方法及装置 | |
CN113076620A (zh) | 水驱可采储量确定方法及装置 | |
CN113762657B (zh) | 石油探明未开发储量动用潜力评价方法及电子设备 | |
CN111305831B (zh) | 基于测井曲线的优势通道发育层段识别方法及装置 | |
CN112069701B (zh) | 油藏开发方法及装置 | |
CN113609436B (zh) | 一种控制储量单元储量动用的计算方法 | |
CN117575106B (zh) | 一种煤层气井产气剖面预测方法、***、电子设备及介质 | |
CN116595396B (zh) | 一种基于多窗口锚点的测井曲线标准化方法及装置 | |
CN113123780B (zh) | 单井各级烃源岩厚度的确定方法、装置及存储介质 | |
CN109389307B (zh) | 确定油藏注水井窜流量的方法及装置 | |
CN109426879B (zh) | 一种复杂断陷盆地的油气储量增长预测方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |