阅读说明：本技术 一种超低渗透油藏分类方法 (Ultra-low permeability oil reservoir classification method ) 是由 刘保磊 雷征东 陈新彬 杨玲 于 2019-08-29 设计创作，主要内容包括：本发明提供一种超低渗透油藏分类方法及系统,所提供的方法包括：获取若干超低渗透油藏的预设参数数据,根据所述预设参数数据,基于因子分析方法,获得每一个所述超低渗透油藏的主成分信息；对所述主成分信息进行聚类分析,获得若干所述超低渗透油藏中每一个所述超低渗透油藏的分类信息；根据所述分类信息,对所述分类信息中每一类型的超低渗透油田进行开发效果评价,获得每一个所述超低渗透油藏的开发效果评价信息。本发明实施例提供的方法,能有效区分各类超低渗透油藏区块的开发特征,分类结果与实际开发特征相吻合,能够为超低渗透油藏的合理开发提供分类依据,正确指导超低渗透油藏的生产开发。(The invention provides a method and a system for classifying ultra-low permeability oil reservoirs, wherein the method comprises the following steps: acquiring preset parameter data of a plurality of ultra-low permeability oil reservoirs, and acquiring main component information of each ultra-low permeability oil reservoir based on a factor analysis method according to the preset parameter data; performing cluster analysis on the principal component information to obtain classification information of each ultra-low permeability reservoir in a plurality of ultra-low permeability reservoirs; and according to the classification information, evaluating the development effect of each type of ultra-low permeability oil field in the classification information to obtain the development effect evaluation information of each ultra-low permeability oil reservoir. The method provided by the embodiment of the invention can effectively distinguish the development characteristics of various ultra-low permeability reservoir blocks, the classification result is matched with the actual development characteristics, and classification basis can be provided for reasonable development of the ultra-low permeability reservoir, so that the production development of the ultra-low permeability reservoir can be correctly guided.)

一种超低渗透油藏分类方法

技术领域

本发明涉及油气勘探开发技术领域，尤其涉及一种超低渗透油藏分类方法。

背景技术

低渗透油田是指油层储层渗透率低、丰度低、单井产能低的油田。

根据低渗透油层上限和下限的分类，把渗透率为(0.1～50)×10^-3μm²的储层通称为低渗透油层。根据实际生产特征，按照油层平均渗透率可以进一步把低渗透油田分为三类，其中，超低渗透油田，其油层平均渗透率为(0.1～1.0)×10^-3μm²这类油层非常致密，束缚水饱和度很高，基本没有自然产能，一般不具备工业开发价值。但如果其它方面条件有利，如油层较厚，埋藏较浅，原油性质比较好等，同时采取既能提高油井产能，又能减少投资、降低成本的有力措施，也可以进行工业开发，并取得一定的经济效益，因此，对超低渗透油藏进行分类，找到影响各类超低渗透油藏的主控因素，可为开发超低渗透油藏提供合理的技术措施和方法。

在现有技术中，针对低渗透油田分类的研究集中在低渗透油田和特低渗透油田，对超低渗透油田的分析较少，同时缺少对超低渗透油藏的合理分类依据，使得超低渗透油藏生产开发具有局限性。

发明内容

本发明针对现有技术中存在上述技术问题，提供一种超低渗透油藏分类方法，解决现有技术对超低渗透油田的分析较少，同时缺少对超低渗透油藏的合理分类依据，使得超低渗透油藏生产开发具有局限性的问题。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

第一发明，本发明提供一种超低渗透油藏分类方法，包括：

获取若干超低渗透油藏的预设参数数据，根据所述预设参数数据，基于因子分析方法，获得每一个所述超低渗透油藏的主成分信息；

对所述主成分信息进行聚类分析，获得若干所述超低渗透油藏中每一个所述超低渗透油藏的分类信息；

根据所述分类信息，对所述分类信息中每一类型的超低渗透油田进行开发效果评价，获得每一个所述超低渗透油藏的开发效果评价信息；

其中，所述预设参数数据包括：平均钻遇有效厚度、孔隙度、原始含油饱和度、流度、体积系数、压力系数和裂缝发育程度中一种或多种的组合。

进一步，所述预设参数数据包括：平均钻遇有效厚度、孔隙度、原始含油饱和度、流度、体积系数、压力系数和裂缝发育程度中一种或多种的组合。

进一步，所述基于因子分析方法，获得每一个所述超低渗透油藏的主成分信息的步骤，具体包括：对若干所述超低渗透油田的预设参数数据进行标准化处理，并对标准化处理后的预设参数数据进行因子分析，获得因子分析结果；通过主成分分析法，结合所述因子分析结果，确定需要提取的因子数量，获得成分矩阵。

进一步，所述通过主成分分析法，结合所述因子分析结果，确定需要提取的因子数量，获得成分矩阵的步骤，具体包括：根据预设的总方差解释表和碎石图，选取第一主成分、第二主成分、第三主成分和第四主成分；其中，所述第一主成分包含的参数为原始含油饱和度和孔隙度；其中，所述第二主成分包含的参数为体积系数；其中，所述第三主成分包含的参数为平均钻遇有效厚度和裂缝发育程度；其中，所述第四主成分包含的参数为压力系数和流度。

进一步，所述对所述主成分信息进行聚类分析，获得若干所述超低渗透油藏中每一个所述超低渗透油藏的分类信息的步骤，具体包括：对所述主成分信息进行聚类分析，将若干所述超低渗透油田分为三类，获得每一个所述超低渗透油藏的分类信息。

进一步，根据所述分类信息，对所述分类信息中每一类型的超低渗透油田进行开发效果评价，获得每一个所述超低渗透油藏的开发效果评价信息的步骤，具体包括：根据预设的低渗透油藏童氏图版修正方法对标准童氏图版进行修正，获得超低渗透油藏区块童氏图版；根据所述超低渗透油藏区块童氏图版，对每一类超低渗透油藏的采收率进行预测，获得每一类超低渗透油藏的采收率。

进一步，所述方法还包括：根据图解法对每一类超低渗透油藏进行判别，获得每一类超低渗透油藏的衰减特征。

第二方面，本发明提供一种超低渗透油藏分类系统，包括：

因子分析模块，用于获取若干超低渗透油藏的预设参数数据，根据所述预设参数数据，基于因子分析方法，获得每一个所述超低渗透油藏的主成分信息；

聚类模块，用于对所述主成分信息进行聚类分析，获得若干所述超低渗透油藏中每一个所述超低渗透油藏的分类信息；

评估模块，用于根据所述分类信息，对所述分类信息中每一类型的超低渗透油田进行开发效果评价，获得每一个所述超低渗透油藏的开发效果评价信息；

其中，所述预设参数数据包括：平均钻遇有效厚度、孔隙度、原始含油饱和度、流度、体积系数、压力系数和裂缝发育程度中一种或多种的组合。

进一步，所述因子分析模块具体用于：

对若干所述超低渗透油田的预设参数数据进行标准化处理，并对标准化处理后的预设参数数据进行因子分析，获得因子分析结果；

通过主成分分析法，结合所述因子分析结果，确定需要提取的因子数量，获得成分矩阵。

第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述第一方面所提供的超低渗透油藏分类方法的步骤。

第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所提供的超低渗透油藏分类方法的步骤。

本发明实施例提供的超低渗透油藏分类方法及系统，能有效区分各类超低渗透油藏区块的开发特征，分类结果与实际开发特征相吻合，能够为超低渗透油藏的合理开发提供分类依据，正确指导超低渗透油藏的生产开发。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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为本发明实施例提供的超低渗透油藏分类方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的超低渗透油藏分类方法中的碎石图；

图3为本发明实施例提供的超低渗透油藏分类方法中超低渗透油藏I类超低渗透油藏童氏图版；

图4为本发明实施例提供的超低渗透油藏分类方法中超低渗透油藏II类超低渗透油藏童氏图版；

图5为本发明实施例提供的超低渗透油藏分类方法中超低渗透油藏III类超低渗透油藏童氏图版；

图6为本发明实施例提供的超低渗透油藏分类方法中超低渗透油藏递减率曲线示意图；

图7为本发明实施例提供的超低渗透油藏分类系统的结构示意图；

图8为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

现有技术中，针对低渗透油田分类的研究集中在低渗透油田和特低渗透油田，对超低渗透油田的分析较少，同时缺少对超低渗透油藏的合理分类依据，使得超低渗透油藏生产开发具有局限性。针对这一问题，本发明实施例提供一种超低渗透油藏分类方法，图1为本发明一实施例提供的超低渗透油藏分类方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：

S1，获取若干超低渗透油藏的预设参数数据，根据所述预设参数数据，基于因子分析方法，获得每一个所述超低渗透油藏的主成分信息。

S2，对所述主成分信息进行聚类分析，获得若干所述超低渗透油藏中每一个所述超低渗透油藏的分类信息。

S3，根据所述分类信息，对所述分类信息中每一类型的超低渗透油田进行开发效果评价，获得每一个所述超低渗透油藏的开发效果评价信息。

其中，所述预设参数数据包括但不限于：平均钻遇有效厚度、孔隙度、原始含油饱和度、流度、体积系数、压力系数和裂缝发育程度中一种或多种的组合。

具体的，在本实施例中，通过获取100个油藏区的参数数据，其中，参数数据包括但不限于平均钻遇有效厚度、孔隙度、原始含油饱和度、流度、体积系数、压力系数和裂缝发育程度中一种或多种的组合。

综合超低渗透油藏的地质与开发特点，对油藏动静态参数开展相关性分析，优选出七项分类指标；结合因子分析方法对100个超低渗透区块进行分析，提取出四个主成分，进而利用聚类分析方法进行分类，在分类的基础上开展判别分析；最终将100个油藏区块划分为三类，得出每类区块的判别函数，并对这三类油藏区块进行动态分析和开发效果评价。

对100个超低渗透油藏区块的参数进行因子分析，选取平均钻遇有效厚度、孔隙度、原始含油饱和度、流度、体积系数、压力系数、裂缝发育程度等七个参数进行因子分析。利用主成分分析法确定需要提取的因子数量。

因子分析是从多个变量的协方差矩阵或相关性矩阵为切入点，找出几个能够综合所有变量主要信息的因子。同一因子组内变量相关性较高，不同因子组间变量相关性则较差。因子分析的目的是减少变量的数目，用少数几个因子代替所有的变量去分析整个问题。

因子分析中，统计量信息包括：特征根和累计贡献率。

特征根：用来描述主因子平均解释多少个原始变量。如果某因子的特征根没有大于1，则说明该因子连一个原始变量都无法解释，因而将特征根大于1作为是否提取该因子的标准。

累计贡献率：因子分析中抽取出的因子特征值之和和所有因子特征值之和的比值，用来描述抽取的因子对所有变量的代表性。因子分析的目的是化繁为简，用尽量少的因子代表尽量多的变量，使变量的意义更加明确。

聚类分析是研究“物以类聚”的一种多元统计方法，是根据欧几里得距离的大小将数据划分为若干类，使每类组内的数据差异较小，每类组间的数据差异较大。

判别分析是依据已知判别准则对各类别建立相应的判别函数，从而用来判断未知对象属于哪一类。判别函数是各变量的线性组合，对每个变量进行判别时，将各个变量指标带入判别函数，得出判别分数从而判断变量属于的类别数。

本实施例中，将100个区块7个参数进行标准化处理，并对其进行因子分析，利用主成分分析法确定需要提取的因子数量。最终选取的主成分个数为4个，主成分1贡献率为21.446％，主成分2贡献率为19.654％，主成分3贡献率为18.822％，主成分4贡献率为18.310％，前四个主成分累计贡献率为78.233％。依据因子分析主成分分析方法选取原则，确定主成分因子数量为4。

对4个主成分进行聚类分析，将100个超低渗透油藏区块划分为3类。划分结果为超低渗透油藏I类超低渗透油藏区块数量为30个，判别函数为：

超低渗透油藏III类超低渗透油藏区块数量为25个，判别函数为：

超低渗透油藏II类超低渗透油藏数量为45个，判别函数为

式中H为平均钻遇有效厚度；为孔隙度；S_O为原始含油饱和度；K为渗透率；μ为粘度；C_r为裂缝；B_O为体积系数；η_o为压力系数。

最后，再根据童氏图版对每一类的超低渗透油藏进行预测，获得每一类超低渗透油藏的最终采收率。

通过此方法，能有效区分各类超低渗透油藏区块的开发特征，分类结果与实际开发特征相吻合，能够为超低渗透油藏的合理开发提供分类依据，正确指导超低渗透油藏的生产开发。

基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，所述基于因子分析方法，获得每一个所述超低渗透油藏的主成分信息的步骤，具体包括：对若干所述超低渗透油田的预设参数数据进行标准化处理，并对标准化处理后的预设参数数据进行因子分析，获得因子分析结果；通过主成分分析法，结合所述因子分析结果，确定需要提取的因子数量，获得成分矩阵。

所述通过主成分分析法，结合所述因子分析结果，确定需要提取的因子数量，获得成分矩阵的步骤，具体包括：根据预设的总方差解释表和碎石图，选取第一主成分、第二主成分、第三主成分和第四主成分；其中，所述第一主成分包含的参数为原始含油饱和度和孔隙度；其中，所述第二主成分包含的参数为体积系数；其中，所述第三主成分包含的参数为平均钻遇有效厚度和裂缝发育程度；其中，所述第四主成分包含的参数为压力系数和流度。

所述对所述主成分信息进行聚类分析，获得若干所述超低渗透油藏中每一个所述超低渗透油藏的分类信息的步骤，具体包括：对所述主成分信息进行聚类分析，将若干所述超低渗透油田分为三类，获得每一个所述超低渗透油藏的分类信息。

根据所述分类信息，对所述分类信息中每一类型的超低渗透油田进行开发效果评价，获得每一个所述超低渗透油藏的开发效果评价信息的步骤，具体包括：根据预设的低渗透油藏童氏图版修正方法对标准童氏图版进行修正，获得超低渗透油藏区块童氏图版；根据所述超低渗透油藏区块童氏图版，对每一类超低渗透油藏的采收率进行预测，获得每一类超低渗透油藏的采收率。

基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，本实施例提供的超低渗透油藏分类方法还包括：根据图解法对每一类超低渗透油藏进行判别，获得每一类超低渗透油藏的衰减特征。

具体的，在本实施例中，将100个区块7个参数进行标准化处理，并对其进行因子分析，利用主成分分析法确定需要提取的因子数量。根据总方差解释表(表1)以及图2可知，选取的主成分个数为4个，主成分1贡献率为21.446％，主成分2贡献率为19.654％，主成分3贡献率为18.822％，主成分4贡献率为18.310％，前四个主成分累计贡献率为78.233％。依据因子分析主成分分析方法选取原则，确定主成分因子数量为4。

表1

根据旋转后的成分矩阵(表2)可知，主成分1包含参数为原始含油饱和度、孔隙度，主成分2包含参数为体积系数，主成分3包含参数为平均钻遇有效厚度、裂缝发育程度，主成分4包含参数为压力系数、流度。

表2

对4个主成分进行聚类分析，将100个超低渗透油藏区块划分为3类。划分结果(表3，表4)为超低渗透油藏I类超低渗透油藏区块数量为30个，超低渗透油藏III类超低渗透油藏区块数量为25个，超低渗透油藏II类超低渗透油藏数量为45个。

表3

表4

童氏图版依据含水率与采出程度的关系可以用来预测开发过程中最终采收率。借鉴杨燕低渗透油藏童氏图版修正方法对标准童氏图版进行修正，得出适用于超低渗油藏区块童氏图版，从而对超低渗透油藏区块最终采收率进行预测。

如图3所示，超低渗透油藏I类油藏丰度大，水驱控制程度大，动用地质储量大，根据修正的超低渗透油藏童氏图版预测该类油藏最终采收率为25％。

如图4所示，超低渗透油藏II类油藏中深大，压力系数小，水驱控制程度居中，动用地质储量居中，根据修正的超低渗透油藏童氏图版预测该类油藏最终采收率为20％。

如图5所示，超低渗透油藏III类油藏丰度小，压力系数大，水驱控制程度小，动用地质储量小，根据修正的超低渗透油藏童氏图版预测该类油藏最终采收率为15％。

一个油藏在开发过程中，必会经历产量递减过程，且递减期远大于产量上升期和产量稳定期，因此递减曲线的研究对油藏的开发具有重要意义。目前递减曲线的判别方法主要有图解法、试凑法、曲线位移法、典型曲线拟合法和二元回归法。本文通过图解法判断出三类超低渗透油藏递减曲线均属于衰减递减，递减指数均为0.5，超低渗透油藏I类初始递减率为1.28％，初始递减产量为45.47吨/月，超低渗透油藏II类初始递减率为2.33％，初始递减产量为63.64吨/月，超低渗透油藏III类初始递减率为19.55％，初始递减产量为54.88吨/月。

衰减递减递减率关系式为

式中，a为递减率；ai为初始递减率；t为时间。

如图6所示，超低渗透油藏I类递减率随时间变化率较小，超低渗透油藏II类递减率随时间变化率居中，超低渗透油藏III类递减率随时间变化率较大。

综上所述，本发明实施例提供的方法，能够提取出油藏特征的公因子，通过对公因子进行聚类分析，可减少人为主观因素的影响。该分类方法能够有效识别不同类别超低渗透油藏区块的主要特征。超低渗透油藏I类油藏丰度大，水驱控制程度大，动用地质储量大；超低渗透油藏II类油藏中深大，压力系数小，水驱控制程度居中，动用地质储量居中；超低渗透油藏III类油藏丰度小，压力系数大，水驱控制程度小，动用地质储量小。

各类油藏区块与实际开发生产动态数据相吻合。超低渗透油藏I类最终采收率为25％；超低渗透油藏II类最终采收率为20％；超低渗透油藏III类最终采收率为15％。

各类油藏区块具有不同的递减特征。超低渗透油藏I类初始递减率为1.28％，递减率曲线变化率小；超低渗透油藏II类初始递减率为2.33％；超低渗透油藏III类初始递减率为19.55％，递减率曲线变化率大。因此该分类方法能够为超低渗透油藏的分类提供科学依据，对研究不同类型超低渗透油藏的开采效果，提高超低渗透油藏采收率有参考意义。

参考图7，图7为本发明一实施例提供的超低渗透油藏分类系统的结构示意图，所提供的系统包括：因子分析模块71，聚类模块72和评估模块73。

因子分析模块71用于获取若干超低渗透油藏的预设参数数据，根据所述预设参数数据，基于因子分析方法，获得每一个所述超低渗透油藏的主成分信息；

因子分析模块71具体用于：

对若干所述超低渗透油田的预设参数数据进行标准化处理，并对标准化处理后的预设参数数据进行因子分析，获得因子分析结果；

通过主成分分析法，结合所述因子分析结果，确定需要提取的因子数量，获得成分矩阵。

聚类模块72用于对所述主成分信息进行聚类分析，获得若干所述超低渗透油藏中每一个所述超低渗透油藏的分类信息；

评估模块73用于根据所述分类信息，对所述分类信息中每一类型的超低渗透油田进行开发效果评价，获得每一个所述超低渗透油藏的开发效果评价信息；

其中，所述预设参数数据包括但不限于：平均钻遇有效厚度、孔隙度、原始含油饱和度、流度、体积系数、压力系数和裂缝发育程度中一种或多种的组合。

需要说明的是，因子分析模块71，聚类模块72和评估模块73配合以执行上述实施例中的超低渗透油藏分类方法，该系统的具体功能参见上述的超低渗透油藏分类方法的实施例，此处不再赘述。

图8示例了一种电子设备的结构示意图，如图8所示，该服务器可以包括：处理器(processor)810、通信接口(Communications Interface)820、存储器(memory)830和总线840，其中，处理器810，通信接口820，存储器830通过总线840完成相互间的通信。通信接口840可以用于服务器与智能电视之间的信息传输。处理器810可以调用存储器830中的逻辑指令，以执行如下超低渗透油藏分类方法：获取若干超低渗透油藏的预设参数数据，根据所述预设参数数据，基于因子分析方法，获得每一个所述超低渗透油藏的主成分信息；对所述主成分信息进行聚类分析，获得若干所述超低渗透油藏中每一个所述超低渗透油藏的分类信息；根据所述分类信息，对所述分类信息中每一类型的超低渗透油田进行开发效果评价，获得每一个所述超低渗透油藏的开发效果评价信息；其中，所述预设参数数据包括但不限于：平均钻遇有效厚度、孔隙度、原始含油饱和度、流度、体积系数、压力系数和裂缝发育程度中一种或多种的组合。

本实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的超低渗透油藏分类方法，例如包括：获取若干超低渗透油藏的预设参数数据，根据所述预设参数数据，基于因子分析方法，获得每一个所述超低渗透油藏的主成分信息；对所述主成分信息进行聚类分析，获得若干所述超低渗透油藏中每一个所述超低渗透油藏的分类信息；根据所述分类信息，对所述分类信息中每一类型的超低渗透油田进行开发效果评价，获得每一个所述超低渗透油藏的开发效果评价信息；其中，所述预设参数数据包括但不限于：平均钻遇有效厚度、孔隙度、原始含油饱和度、流度、体积系数、压力系数和裂缝发育程度中一种或多种的组合。

本实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：获取若干超低渗透油藏的预设参数数据，根据所述预设参数数据，基于因子分析方法，获得每一个所述超低渗透油藏的主成分信息；对所述主成分信息进行聚类分析，获得若干所述超低渗透油藏中每一个所述超低渗透油藏的分类信息；根据所述分类信息，对所述分类信息中每一类型的超低渗透油田进行开发效果评价，获得每一个所述超低渗透油藏的开发效果评价信息；其中，所述预设参数数据包括但不限于：平均钻遇有效厚度、孔隙度、原始含油饱和度、流度、体积系数、压力系数和裂缝发育程度中一种或多种的组合。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

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。