CN114723138A - 一种基于epdm数据模型的油气藏动态分析***和方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于EPDM数据模型的油气藏动态分析***和方法，将EPDM数据模型中的数据信息按照油气水井的生产指标进行分类并分别存储，再根据各生产指标的历史数据生成对应的按时间顺序变化的可视化图形；通过分析所述可视化图形的异常变化，找出油气水井开采过程中出现的问题，并提出解决措施，调整所述油气水井的开采方案。本发明以油气藏为核心建立多种分析预测模型，在可视化场景下采用最新模型成果进行开发生产模拟分析；对油气藏开发生产动态进行智能诊断、分析预测，结合油田油气水井动动态、静态数据的EPDM模型结构进行油气藏可视化场景分析，挖潜深层因素，即时决策，助力高效开发生产、效益开发应用，辅助实现油气田开发生产价值最大化。
Description
技术领域
本发明涉及油气藏数据分析领域，尤其涉及一种基于EPDM数据模型的油气藏动态分析***和方法。
背景技术
随着油气田开发工作难度加大，综合研究日趋复杂，需要多学科跨部门协同研究，而传统研究模式存在成果继承与共享不畅，经验无法知识。通过对专业软件集成管理，搭建地质开发一体化的协同研究环境，优化研究业务流程，实现研究分析流程规范化，研究分析数据标准化，分析研究成果知识可视化，推动地震、地质、油藏多学科协同工作。
油气藏动态智能分析是以高度数字化、网络化、机器自组织为标志，融合物联网、大数据、油藏知识图谱、认知计算、智能AI等最前沿信息技术，具备超前感知、集成协同、预警预测、分析优化四项能力，助力“高效勘探、效益开发”，聚焦油气田资产价值最大化，由油气藏、地质研究专家和机器智能分析共同组成的人机一体化交互分析场景。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于EPDM数据模型的油气藏动态分析***和方法，从而解决现有技术中存在的前述问题。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
一种基于EPDM数据模型的油气藏动态分析***，包括数据采集模块、数据可视化模块、数据分析模块、生产指标监控模块、开发分析模块和辅助决策模块；
所述数据采集模块与所述EPDM数据模型相接，构建数据采集模块中各指标数据与所述EPDM数据模型中相应指标数据之间的数据传输通道，获取油气水井开发分析过程中涉及的数据信息，并分别存储于数据库中；
所述数据可视化模块中搭载油气水井的地质模型和各指标对应的可视化图形模板，与所述数据采集模块的输出端相接，按照所述油气水井的开发时间顺序构建动态变化的可视化图形；
所述数据分析模块中设置有针对各指标数据的分析方法，与所述数据可视化模块相接，根据所述可视化图形，对所述油气水井在开发过程中的动态变化进行针对性分析；
所述生产指标监控模块与所述数据采集模块相接，实时监测油气水开发过程中的生产指标参数，并在所述生产指标参数出现波动时自动报警；
所述开发分析模块与所述数据可视化模块、所述数据分析模块和所述生产指标监控模块相接，综合油气水井现状、油气水井开发措施和油气水井变化信息进行综合分析，对油气藏开采过程进行实时跟踪，分析所述油气藏的生产现状和生产趋势，及时发现油气水井在开发过程中遇到的问题；
所述辅助决策模块建立历史案例库，与所述开发分析模块相接，针对当前的开发过程中面对的问题，利用所述历史案例库结合专家经验精确判定异常原因筛选出解决异常的最优方案，辅助决策、调整对所述油气水井的开发方案。
优选的，所述数据采集模块中需要采集的数据包括油田静态数据、油气水井开采数据、开采施工数据和油气水井基础数据。
优选的，数据可视化模块中搭载的地质模型的可视化图形模板包括油藏剖面图、油层连通图、开采现状图和等值线图；各指标对应的可视化图形包括油井开采曲线、注水曲线、采油井连通图、示功图、注采井连通图、产液剖面图和吸水剖面图。
优选的，所述数据分析模块中对所述油气水井的开发过程的分析包括：
针对油井进行地层压力变化分析、流动压力变化分析、含水变化趋势分析、产液量分析、油层动用状况分析、工作状况分析、动液面变化分析；结合油层性质及分布状况，分析油水井连通关系、油井的见水层位及出水状况，分析连通性注水井层段注水强度变化、相邻油井生产状况变化；
针对水井进行注水井的油层情况分析、油层堵塞情况分析、注水量变化情况分析、注水井分层吸水量变化情况分析、分析清超注和欠注的原因，提出措施，进行水量调配；根据吸水剖面图，分析各小层的吸水情况，根据现状分析各小层间吸水的差异情况；使用连续的吸水剖面图分析各小层吸水状况的变化。
优选的，生产指标参数包括流压、注水强度、采油速度、产量递减、含水上升率。
优选的，所述开发分析模块针对油气水井开采过程中出现的问题，从地面、井筒和地层因素分析问题出现的原因，并提出初步的解决方案。
一种基于EPDM数据模型的油气藏动态分析方法，包括以下步骤：
S1、根据油气水井的原始资料绘制该油气水井的油气藏地质模型；根据油气水井开采过程中采集的指标数据绘制油井开采曲线；
S2、根据所述油井开采曲线分析所述油气水井在开采过程中地下油气水的运动规律，并结合所述油气藏地质模型对开采过程中的油气水井进行预测分析；
S3、实时跟踪采集所述油气水井开发过程中的生产指标参数，并在所述生产指标参数出现波动时自动报警；
S4、针对所述油气水井开采过程中出现的问题，从地面、井筒和地层三方面进行分析，主动归因并给出针对性的初步解决方案；
S5、根据步骤S4中给出的所述初步解决方案，结合历史案例库中的数据和专家经验，对所述初步解决方案进行优化，调整对所述油气水井的开发方案。
优选的，步骤S2中针对油气水井的开采方法为：当所述油气水井的产量呈上升趋势时，采用指数函数法或幂函数法进行趋势分析和预测；当所述油气水井的产量呈下降趋势时，采用ARPS法进行趋势分析和预测；当所述油井中的含水呈上升趋势时，利用水油比的统计数据进行分析和预测。
优选的，还包括步骤S6、对比步骤S5中的开发方案实施前后所述油气水井的产量，检测优化后的开发方案的增产效果。
本发明的有益效果是：本发明公开了一种基于EPDM数据模型的油气藏动态分析***和方法，以油气藏为核心建立多种分析预测模型，在可视化场景下采用最新模型成果进行开发生产模拟分析；对油气藏开发生产动态进行智能诊断、分析预测，结合油田油气水井动动态、静态数据的EPDM模型结构进行油气藏可视化场景分析，挖潜深层因素，即时决策，助力高效开发生产、效益开发应用，辅助实现油气田开发生产价值最大化。
附图说明
图1是油气藏动态分析流程图；
图2是油气藏动态分析***结构图；
图3是采油曲线分析图；
图4是含水变化预测曲线图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
一种基于EPDM数据模型的油气藏动态分析方法，首先将EPDM数据模型中的数据信息按照油气水井的生产指标进行分类并分别存储，再根据各生产指标的历史数据生成对应的按时间顺序变化的可视化图形；通过分析所述可视化图形的异常变化，找出油气水井开采过程中出现的问题，并提出解决措施，调整所述油气水井的开采方案；如图1所示，包括以下步骤：
S1、根据油气水井的原始资料绘制该油气水井的油气藏地质模型；根据油气水井开采过程中采集的指标数据绘制油井开采图形；
采集油气藏流体性质、开发井基础数据、采出注入措施数据、产出注入剖面测试数据、分层测试数据、原油水质全分析数据、地质月数据和开发综合数据结合油气藏地质图模板绘制油藏剖面图、油层连通图、开采现状图、等值线图等油气藏地质模型；采集油层静态资料、生产资料、完井资料和试井资料绘制油井开采曲线、注水曲线、油井连通图、示功图，注采井连通图、产液剖面图、吸水剖面图等油井开采图形。
S2、根据所述油井开采曲线分析所述油气水井在开采过程中地下油气水的运动规律，并结合所述油气藏地质模型对开采过程中的油气水井进行预测分析；
通过地层压力变化分析来进行注采平衡的调节，例如井组注采比(注入量\产液量*100％)的大小直接影响地层压力的升降。当注采比>1时，为超注。当注采比<时，为欠注，地下会出现亏空，这时地层压力要下降，为了保持注采平衡，就应该提高注水量。
通过采油指数(日产油量/生产压差)进行油井生产能力分析，采油指数的高低与油层渗透率、厚度、地层压力有关。一般油层渗透率高、厚度大、油井产能就高，采油指数与日产油量成正比，与生产压差(目前地层压力-流动压力)成反比。要想保持油井稳定生产，就必须及时放大生产压差。放大生产压差的途径有两个，提高地层压力和降低流动压力。流动压力又受油井供液和排液影响，油井注水生效后，地层压力会增加，流动压力也会随之上升，当油井产液增加(换大泵)时，流动压力会随之下降；
通过绘制油层连通图辅助油田区块动态分析，将油层垂向上的发育状况和平面上的分布情况结合起来，反映油层在空间上的变化，可以通过图形清楚的反映出井和井之间油层的连通状况，帮助分析注水井的吸水层位、吸水状况，并确定分层注水层段、注水量方案，分析油井出油、产水层位和来水方向等。
S3、实时跟踪采集所述油气水井开发过程中的生产指标参数，并在所述生产指标参数出现波动时自动报警；
当油气水井开发过程中出现产量递减、采油速度变化、注采比变化、含水上升率变化、流压异常或注水强度异常等异常情况时，进行自动报警，并在井位部署图上展示异常情况。
S4、针对所述油气水井开采过程中出现的问题，从地面、井筒和地层三方面进行分析，主动归因并给出针对性的初步解决方案；
针对所述茎围部署图上展示的异常情况，从地面、井筒和地层三方面逐步分析异常出现的原因，根据异常归因，初步优化油气水井的开发方案。
S5、根据步骤S4中给出的所述初步解决方案，结合历史案例库中的数据和专家经验，对所述初步解决方案进行优化，调整对所述油气水井的开发方案。
在历史案例库中筛选出相似问题成因的解决案例，并向施工人员推荐调整措施方案；地质研究分析人员根据推荐的调整措施方案，结合分析过程中调用相关资料，形成最终的措施调整方案，形成人机交互辅助分析人员分析。
S6、对比步骤S5中的开发方案实施前后所述油气水井的产量，检测优化后的开发方案的增产效果，并整理形成问题处理案例，存储至所述历史案例库中。
一种基于EPDM数据模型的油气藏动态分析***，如图2所示，包括数据采集模块、数据可视化模块、数据分析模块、生产指标监控模块、开发分析模块和辅助决策模块；
所述数据采集模块与所述EPDM数据模型相接，构建数据采集模块中各指标数据与所述EPDM数据模型中相应指标数据之间的数据传输通道，获取油气水井开发分析过程中涉及的数据信息，包括油田静态数据、油气水井开采数据、开采施工数据和油气水井基础数据，并分别存储于数据库中。
所述数据可视化模块中搭载油气水井的地质模型和各指标对应的可视化图形模板，与所述数据采集模块的输出端相接，按照所述油气水井的开发时间顺序构建动态变化的可视化图形；所述地质模型的可视化图形模板包括油藏剖面图、油层连通图、开采现状图和等值线图；各指标对应的可视化图形包括油井开采曲线、注水曲线、采油井连通图、示功图、注采井连通图、产液剖面图和吸水剖面图。
所述数据分析模块中设置有针对各指标数据的分析方法，与所述数据可视化模块相接，根据所述可视化图形，对所述油气水井在开发过程中的动态变化进行针对性分析；
针对油井进行地层压力变化分析、流动压力变化分析、含水变化趋势分析、产液量分析、油层动用状况分析、工作状况分析、动液面变化分析；结合油层性质及分布状况，分析油水井连通关系、油井的见水层位及出水状况，分析连通性注水井层段注水强度变化、相邻油井生产状况变化；
针对水井进行注水井的油层情况分析、油层堵塞情况分析、注水量变化情况分析、注水井分层吸水量变化情况分析、分析清超注和欠注的原因，提出措施，进行水量调配；根据吸水剖面图，分析各小层的吸水情况，根据现状分析各小层间吸水的差异情况；使用连续的吸水剖面图分析各小层吸水状况的变化。
所述生产指标监控模块与所述数据采集模块相接，实时监测油气水开发过程中的生产指标参数，并在所述生产指标参数出现波动时自动报警；所述生产指标参数包括流压、注水强度、采油速度、产量递减、含水上升率。
所述开发分析模块与所述数据可视化模块、所述数据分析模块和所述生产指标监控模块相接，综合油气水井现状、油气水井开发措施和油气水井变化信息进行综合分析，对油气藏开采过程进行实时跟踪，分析所述油气藏的生产现状和生产趋势，及时发现油气水井在开发过程中遇到的问题，从地面、井筒和地层因素分析问题出现的原因，并提出初步的解决方案。
所述辅助决策模块建立历史案例库，与所述开发分析模块相接，针对当前的开发过程中面对的问题，利用所述历史案例库结合专家经验精确判定异常原因筛选出解决异常的最优方案，辅助决策、调整对所述油气水井的开发方案。
实施例1针对采油井的开采状态进行分析
采集单井的日生产数据，包括日产液、日产油、日产水、含水、气油比、油压、套压、油嘴尺寸、泵径、冲程、冲次，并绘制相对应的油井开采曲线，如图3所示；根据所述油井开采曲线利用Arps递减方法进行单井产量递减趋势分析和预测，具体包括以下步骤：
S21、创建常坐标系和半对数坐标系，并分别绘制单井的产量与时间的关系曲线；
S22、在关系曲线的每一个递减段中，均采用指数、双曲和调和递减三种方法对产量的递减趋势进行拟合，生成拟合结果和递减拟合曲线；
S23、选择其中与所述关系曲线的关系数最大的曲线作为该递减段的递减类型。
针对油井开采过程中不同时间间隔的油井含水上升趋势进行分析和预测，含水与累计产油的关系曲线分析原则为：
ln【fw/(1-fw)】＝A+B*NP
f＝1/(1+1/e^(A+B*NP))
输出结果：ln(f/(1-f))＝A+B*Np
可采累产油：Npmax＝(ln(49)-A)/B
其中，fw表示含水量、NP表示累计产油量、A表示关系曲线的截距、B表示关系曲线的斜率、fw/(1-fw)表示油井内的水油比。
建立上述采油井所在井组，选中对应的注入井，并分别采集所述采油井和所述注入井的日综合数据，绘制相对应的油井开采曲线；根据所述油井开采曲线对油井的液量、油量和含水分类等指标进行对比，当出现指标异常状况时，通过修改配注和批分系数对注采不衡的井组实现注采调配，达到注采平衡，防止注采不平衡造成水淹。
实施例2针对油田区块开发进行分析
首先进行油田区块单井资料准备，采油井需要准备的资料包括油藏流体性质、油藏开发单元基础数据、单井小层数据、小层联通情况、连通关系数据、动静液面测试数据、流静压测试信息、产出剖面测试数据、抽油机示功图测试解释结果、采出井生产层段日数据、采出井措施日数据、措施增产月数据、核实产量月数据、综合开发月数据等；注入井需要准备的资料包括分层测试数据、分层注入月数据、投转注井注入量月数据、注入井综合日报、注入水水质全分析、单井层段配注方案、注入井日数据、注入井措施效果月数据、注入剖面测试数据、措施增注月数据；通过提取上述油水井基本资料绘制油田区块的开采曲线，通过开采曲线可以直观的描述油田区块各生产指标的趋势。例如利用Arps递减方法绘制的油井曲线可以进行油田区块的增减产分析和预测，利用水驱特征曲线法对油田区块进行储量动用程度分析，如图4所示，通过绘制水驱特征曲线来直观测算水驱可采储量和采收率：
水驱特征曲线表达式为：lgWp＝A+B*Np
可采储量：
可采储量＝每种方法的含水98％时的累计产油量10^4t
采收率＝可采储量/开发储量*100％
通过采用本发明公开的上述技术方案，得到了如下有益的效果：
本发明公开了一种基于EPDM数据模型的油气藏动态分析***和方法，以油气藏为核心建立多种分析预测模型，在可视化场景下采用最新模型成果进行开发生产模拟分析；对油气藏开发生产动态进行智能诊断、分析预测，结合油田油气水井动动态、静态数据的EPDM模型结构进行油气藏可视化场景分析，挖潜深层因素，即时决策，助力高效开发生产、效益开发应用，辅助实现油气田开发生产价值最大化。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种基于EPDM数据模型的油气藏动态分析***，其特征在于，包括数据采集模块、数据可视化模块、数据分析模块、生产指标监控模块、开发分析模块和辅助决策模块；
所述数据采集模块与所述EPDM数据模型相接，构建数据采集模块中各指标数据与所述EPDM数据模型中相应指标数据之间的数据传输通道，获取油气水井开发分析过程中涉及的数据信息，并分别存储于数据库中；
所述数据可视化模块中搭载油气水井的地质模型和各指标对应的可视化图形模板，与所述数据采集模块的输出端相接，按照所述油气水井的开发时间顺序构建动态变化的可视化图形；
所述数据分析模块中设置有针对各指标数据的分析方法，与所述数据可视化模块相接，根据所述可视化图形，对所述油气水井在开发过程中的动态变化进行针对性分析；
所述生产指标监控模块与所述数据采集模块相接，实时监测油气水开发过程中的生产指标参数，并在所述生产指标参数出现波动时自动报警；
所述开发分析模块与所述数据可视化模块、所述数据分析模块和所述生产指标监控模块相接，综合油气水井现状、油气水井开发措施和油气水井变化信息进行综合分析，对油气藏开采过程进行实时跟踪，分析所述油气藏的生产现状和生产趋势，及时发现油气水井在开发过程中遇到的问题；
所述辅助决策模块建立历史案例库，与所述开发分析模块相接，针对当前的开发过程中面对的问题，利用所述历史案例库结合专家经验精确判定异常原因筛选出解决异常的最优方案，辅助决策、调整对所述油气水井的开发方案。
2.根据权利要求1所述的基于EPDM数据模型的油气藏动态分析***，其特征在于，所述数据采集模块中需要采集的数据包括油田静态数据、油气水井开采数据、开采施工数据和油气水井基础数据。
3.根据权利要求1所述的基于EPDM数据模型的油气藏动态分析***，其特征在于，数据可视化模块中搭载的地质模型的可视化图形模板包括油藏剖面图、油层连通图、开采现状图和等值线图；各指标对应的可视化图形包括油井开采曲线、注水曲线、采油井连通图、示功图、注采井连通图、产液剖面图和吸水剖面图。
4.根据权利要求1所述的基于EPDM数据模型的油气藏动态分析***，其特征在于，所述数据分析模块中对所述油气水井的开发过程的分析包括：
针对油井进行地层压力变化分析、流动压力变化分析、含水变化趋势分析、产液量分析、油层动用状况分析、工作状况分析、动液面变化分析；结合油层性质及分布状况，分析油水井连通关系、油井的见水层位及出水状况，分析连通性注水井层段注水强度变化、相邻油井生产状况变化；
针对水井进行注水井的油层情况分析、油层堵塞情况分析、注水量变化情况分析、注水井分层吸水量变化情况分析、分析清超注和欠注的原因，提出措施，进行水量调配；根据吸水剖面图，分析各小层的吸水情况，根据现状分析各小层间吸水的差异情况；使用连续的吸水剖面图分析各小层吸水状况的变化。
5.根据权利要求1所述的基于EPDM数据模型的油气藏动态分析***，其特征在于，生产指标参数包括流压、注水强度、采油速度、产量递减、含水上升率。
6.根据权利要求1所述的基于EPDM数据模型的油气藏动态分析***，其特征在于，所述开发分析模块针对油气水井开采过程中出现的问题，从地面、井筒和地层因素分析问题出现的原因，并提出初步的解决方案。
7.一种基于EPDM数据模型的油气藏动态分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、根据油气水井的原始资料绘制该油气水井的油气藏地质模型；根据油气水井开采过程中采集的指标数据绘制油井开采曲线；
S2、根据所述油井开采曲线分析所述油气水井在开采过程中地下油气水的运动规律，并结合所述油气藏地质模型对开采过程中的油气水井进行预测分析；
S3、实时跟踪采集所述油气水井开发过程中的生产指标参数，并在所述生产指标参数出现波动时自动报警；
S4、针对所述油气水井开采过程中出现的问题，从地面、井筒和地层三方面进行分析，主动归因并给出针对性的初步解决方案；
S5、根据步骤S4中给出的所述初步解决方案，结合历史案例库中的数据和专家经验，对所述初步解决方案进行优化，调整对所述油气水井的开发方案。
8.根据权利要求7所述的基于EPDM数据模型的油气藏动态分析方法，其特征在于，步骤S2中针对油气水井的开采方法为：当所述油气水井的产量呈上升趋势时，采用指数函数法或幂函数法进行趋势分析和预测；当所述油气水井的产量呈下降趋势时，采用ARPS法进行趋势分析和预测；当所述油井中的含水呈上升趋势时，利用水油比的统计数据进行分析和预测。
9.根据权利要求7所述的基于EPDM数据模型的油气藏动态分析方法，其特征在于，还包括步骤S6、对比步骤S5中的开发方案实施前后所述油气水井的产量，检测优化后的开发方案的增产效果。
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Cited By (6)
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|---|---|---|---|---|
| CN115994231A (zh) * | 2023-03-24 | 2023-04-21 | 西南石油大学 | 稠油配汽优化的知识图谱优化方法 |
| CN115994231B (zh) * | 2023-03-24 | 2023-05-16 | 西南石油大学 | 稠油配汽优化的知识图谱优化方法 |
| CN116664083A (zh) * | 2023-07-28 | 2023-08-29 | 傲拓科技股份有限公司 | 一种油气生产数字化管理方法、***及存储介质 |
| CN116664083B (zh) * | 2023-07-28 | 2023-10-31 | 傲拓科技股份有限公司 | 一种油气生产数字化管理方法、***及存储介质 |
| CN117287150A (zh) * | 2023-08-31 | 2023-12-26 | 中国地质大学（北京） | 煤层气经济可采资源量获取方法、装置、终端及存储介质 |
| CN117287150B (zh) * | 2023-08-31 | 2024-04-19 | 中国地质大学（北京） | 煤层气经济可采资源量获取方法、装置、终端及存储介质 |
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