基于模糊聚类法的油层水驱潜力分类方法及改进

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1、摘要:1引言:1一、模糊聚类划分油层水驱潜力11.1基本原理简介11.2应用实例举例21.2.1原始数据准备21.2.2数据标准化21.2.3建立模糊等价矩阵3二、聚类方法的改进62.1灰色模糊聚类法的引入62.2灰色模糊聚类法应用实例72.2.1原始数据准备和数据标准化72.2.2计算各油层的关联度72.2.3构造灰色矩阵72.2.4求灰色等价矩阵的λ-截阵9结论11参考文献12附页13基于模糊聚类法的油层水驱潜力分类方法及改进马伟伟1,21.中国地质大学资源学院,湖北武汉摘要:鉴于油田开发后期油层水驱潜力分类过程中的多因素共同作用导致的结论不确定,分类不科学的问题,介绍

2、一种模糊聚类方法。结合一定油田开发数据资料,给出模糊聚类的实例应用。通过分析聚类结果,找出潜在缺点,从而引入相似系数和关联度概念,将模糊聚类法改进为灰色模糊聚类法,并利用该新方法对原有数据资料进行处理。通过分析两种聚类结果的异同,得出灰色模糊聚类法相对于模糊聚类法的优势。关键词:水驱潜力;油层;模糊聚类;灰色模糊聚类;模糊矩阵;关联度;截阵目前国内大部分油田采收率都不高,且许多老油田均已进入水驱开发后期。水驱动用程度低,见效差的问题普遍存在。例如2010年以前,中石化平均年动用储量标定采收率不足30%。而在实际油田开发中,我们对油层物性的认识是由浅到深,不断深入的。由于压裂

3、、注水、蒸汽吞吐、堵补、注聚合物等增产措施的引入,导致各个小层、层系间的连通关系、压力关系、地下渗流情况均在不断变化,从而使对油层的动态调整成为必要。在此背景下对油田中已进入高含水并独立开采的油层进行科学归类,适时进行合采成为油藏开发决策者需要动态关注和研究的问题。而用模糊聚类法处理问题则更为客观、灵活且简便易算。该方法承认油藏的复杂性、模糊性。特别是改进后的灰色模糊聚类法综合考量各个因素的同时,突出主要指标,以达到简化问题的目的,为开发调整提供依据。1模糊聚类划分油层水驱潜力1.1基本原理简介美国控制论专家L∙A∙扎德于1965年首次提出了模糊集合的概念,从而形成模糊数学

4、这一新的数学分支。该理论是研究现实世界中许多界限不分明甚至是模糊的问题的数学工具,在模式识别、人工智能等方面具有广泛应用。1976年以后模糊数学开始在我国得到普遍发展,并在近年受到石油工业研究者的关注。陈亮、聂昌谋利用模糊聚类法进行油藏质量评价;唐海等人结合模糊聚类法和线性内插值法确定油藏水驱开发潜力值;卢波、付玉等基于灰色模糊聚类方法解决断块油藏开发方案中的问题。模糊等价关系定义:设给定论域U为有限集合,U上的一个模糊关系R,其对应的模糊矩阵R=(rij)m×n,若满足①自反性:rii=1(i=1,2,..,n);第1页②对称性:rij=rji(i,j=1,2,...,n

5、);③传递性:RoR≤R;则称R为模糊等价关系[1],其矩阵称为模糊等价矩阵,只满足(1)、(2)称为相似关系。定理1:设R{u1,u2,...,un}是一个自反对称关系,则Rn-1必是一个模糊等价关系。定理2:若模糊关系矩阵满足模糊等价关系,则对于任意λ∈[0,1],所截的λ-截阵Aλ具有等价关系。1.2应用实例举例1.2.1原始数据准备根据表征水驱特性的谢尔卡乔夫修正公式:公式(1)式中a——井网指数,f;φ——岩石空隙度,f;SO——原油饱和度,f;H——油层有效厚度,m;R——注采井数比,f;ke——有效渗透率,10-3μm2;AC——井网指数,f;SC——合理的井

6、网密度,口/km2选取φ、SO、ke、AC及油藏评价中需要研究的渗透率变异系数V、平均孔吼φe、储量丰度A共7个变量作为水驱潜力评价的基本指标,选取辽河油田欢喜岭采油厂采油作业一区莲花油层、杜家台油层(这两个油层目前合采)下属6个连续小层进行模糊聚类,其对应数据如下:表1辽河油田欢喜岭采油厂采油作业一区油层水驱潜力指标Table1TheindexesofwaterdrivepotentialityoffirstworkingdistrictinHuanxilingoilproductionplantofLiaoheoilfield油层φSOKe/10-3μm2AC/fVΦe

7、/μmA/104t/km210.5320.56852.682.350.7553.469307.820.23160.32536.944.590.8482.788225.130.39450.75826.533.560.6913.548145.8第1页40.54890.42189.714.8560.5263.698156.950.4260.31636.411.890.8975.698253.160.31470.21841.222.360.4537.36898.61.2.2数据标准化由于7个特性指标的量纲和数量级都不相同,

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