油气产量的预测方法和装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113947230A(43)申请公布日2022.01.18(21)申请号202010698284.1(22)申请日2020.07.17(71)申请人中国石油天然气股份有限公司地址100007北京市东城区东直门北大街9号中国石油大厦(72)发明人靳军寇根魏云王子强周伟周波杨龙唐红娇龙威昝成程浩然陶兴(74)专利代理机构北京康信知识产权代理有限责任公司11240代理人刘娜(51)Int.Cl.G06Q10/04(2012.01)G06Q50/02(2012.01)G01N15/08(2006.01)权利要求书2页说明书12页附图1页(54)发明名称油气产量的预测方法和装置(57)摘要本发明公开了一种油气产量的预测方法和装置。其中，该方法包括：获取从目标储层中所采集岩心的特征数据、根据岩心所测量得到目标储层中的渗流数据、根据岩心所测量得到目标储层中的含油数据、对目标储层进行油气开采拟用的工程数据；通过谱聚类模型根据特征数据、渗流数据、含油数据和工程数据预测得到目标储层中的油气产量，其中，谱聚类模型是根据样本岩心所对应样本数据进行模型训练得到的，样本数据至少包括：样本岩心所对应的样本特征数据、样本渗流数据、样本含油数据、样本工程数据、样本油气产量数据。本发明解决了相关技术中对于油气产量的预测比较耗时且成本较高的技术问题。CN113947230ACN113947230A权利要求书1/2页1.一种油气产量的预测方法，其特征在于，包括：获取从目标储层中所采集岩心的特征数据、根据所述岩心所测量得到所述目标储层中的渗流数据、根据所述岩心所测量得到所述目标储层中的含油数据、对所述目标储层进行油气开采拟用的工程数据；通过谱聚类模型根据所述特征数据、所述渗流数据、所述含油数据和所述工程数据预测得到所述目标储层中的油气产量，其中，所述谱聚类模型是根据样本岩心所对应样本数据进行模型训练得到的，所述样本数据至少包括：所述样本岩心所对应的样本特征数据、样本渗流数据、样本含油数据、样本工程数据、样本油气产量数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取从目标储层中所采集岩心的特征数据、根据所述岩心所测量得到所述目标储层中的渗流数据、根据所述岩心所测量得到所述目标储层中的含油数据、对所述目标储层进行油气开采拟用的工程数据之前，所述方法还包括：获取样本岩心所对应的训练数据；通过预构建谱聚类模型根据所述训练数据中的样本渗流数据、样本含油数据、样本工程数据预测所述样本岩心所来源储层的预测油气产量；根据所述预测油气产量和根据所述训练数据中的样本油气产量数据所计算得到的实际油气产量调整所述预构建谱聚类模型的参数，以使所述预测油气产量与所述实际油气产量之间的距离满足预设条件；在达到训练结束条件时，将调整参数后的所述预构建谱聚类模型作为所述谱聚类模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获取样本岩心所对应的训练数据之前，所述方法还包括：获取所采集得到各样本岩心对应的初始训练数据；对所述各样本岩心所对应的初始训练数据进行预处理，得到所述各样本岩心对应的训练数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述各样本岩心所对应的初始训练数据进行预处理，得到所述各样本岩心对应的训练数据包括：对所述各样本岩心对应的初始训练数据进行降噪处理；将降噪处理后的初始训练数据中的各参数进行归一化，得到归一化数据；计算每一样本岩心所对应所述归一化数据中两两参数的相关系数；根据所述相关系数对所述归一化数据进行过滤处理，得到所述样本岩心对应的训练数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述相关系数对所述归一化数据进行过滤处理，得到所述样本岩心对应的训练数据包括：根据所相关系数，确定参考作业数据中与所述目标数据中参数的相关系数低于第一设定阈值的参数，以及确定所述参考作业数据中两参数之间的相关系数高于第二设定阈值的参数；过滤所确定所述参考数据中与所述目标数据中参数的相关系数低于第一设定阈值的参数，以及过滤所述参考作业数据中两参数之间的相关系数高于第二设定阈值的参数中的2CN113947230A权利要求书2/2页其一参数，将过滤后所得到的数据作为所述样本岩心对应的训练数据。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述特征数据至少包括描述所述岩心所对应岩心特征的特征参数，所述渗流数据至少包括描述所述目标储层的孔隙渗流性能的渗流参数，所述含油数据至少包括描述所述目标储层中油气情况的含油参数。7.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，在通过谱聚类模型根据所述特征数据、所述渗流数据、所述含油数据和所述工程数据预测得到所述目标储层中的油气产量之后，所述方法还包括：根据所预测得到的油气产