基于流线聚类人工智能方法的水驱油藏流场识别

• 作者: 贾虎 邓力珲
• 来源期刊: 石油勘探与开发
• 学科: 工学
• 关键词: 水驱开发 水驱效率 流场识别 流线模拟 聚类算法 人工智能
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 油气田开发
• 页码范围: 312-319
• 页数: 8页
• 分类号: TE344|TE341
• 字数: 6031字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11698/PED.2018.02.14

摘要

以某碳酸盐岩油藏注水开发为例,提出针对流线模拟结果的流场识别方法.在流线模拟计算完成后,利用基于Ocean平台自行编写的插件将流线数据导出,并通过Python编程语言进行后续数据处理及聚类分析,直观反映不同开发阶段水驱油藏流场分布.采用密度峰值聚类算法作为流线聚类主要算法,以轮廓系数算法作为聚类评价算法,选取合理的聚类数,并对不同聚类算法结果进行对比.当聚类数相同时,密度峰值聚类算法比K-means、层次聚类、谱聚类算法对不同类型流线区分能力更强且轮廓系数较高,说明了算法的有效性.依据流线聚类结果可对流场进行量化处理,有效识别油藏中无效注水循环通道以及具有开发潜力的区域,同时可对同一注采井间流线进行细分,描述注采井间水相驱动能力大小分布,为注水优化、井网层系调整、深部调剖等方案决策提供依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾虎		3	5	1.0	2.0
2	邓力珲		1	4	1.0	1.0