油藏工程研究新途径的探讨

油藏工程研究新途径的探讨

李国鹏1 黄芳2

[1]中国石油大港油田公司第六采油厂,天津市 滨海新区 300280

[2]中国石油大港油田公司赵东采油管理区,天津市 滨海新区 300280

摘要：文章通过对比传统储层表征方法的局限性，阐述了机器学习算法在处理复杂非线性关系和高维数据方面的优势。重点分析了支持向量机(SVM)和随机森林等算法在储层岩性识别、孔隙度和渗透率预测等方面的具体应用。研究发现，机器学习方法显著提高了储层参数预测的准确性和效率，为油气田精细化描述和开发提供了新的技术手段。

关键词：中高渗透油藏；提高采收率；人工智能技术；大数据分析

引言：储层表征是油气田开发的关键环节，其精度和效率直接影响勘探开发决策的准确性。随着油气勘探开发向复杂地质条件延伸，传统储层表征方法面临着诸多挑战。近年来，人工智能技术发展为解决这一问题提供了新思路。文章旨在探讨机器学习在储层表征中的应用前景，分析其在提高储层参数预测精度、优化油藏描述等方面的潜力。通过对比机器学习与传统方法的优劣，阐明其在处理高维数据和复杂非线性关系方面的独特优势，为推动油气田储层表征技术创新提供理论依据和实践指导。

1.中高渗油藏油气田开发新技术

1.1渗流机理及特征分析

中高渗透油藏的渗流机理及特征分析是油气开采领域的重要研究内容。与常规油藏相比，中高渗透油藏的渗流机理更为复杂，具有非线性流动特征明显、多尺度效应突出等特点。深入分析中高渗透油藏的渗流机理，对于指导油藏开发、提高采收率具有重要意义。近年来，多孔介质渗流理论、分形理论、CT扫描等先进技术被应用于中高渗透油藏的渗流机理研究中，取得了一系列创新性成果。通过岩心微观结构表征、多尺度渗流实验等手段，揭示了中高渗透砂岩的孔隙结构特征及其与渗流特性的内在关联;基于分形理论构建了多尺度渗流模型，刻画了不同尺度下的渗流行为;应用CT扫描技术直观展现了矿化度、黏土含量等因素对中高渗透油藏渗流能力的影响规律。这些研究成果为深入认识中高渗透油藏的渗流机理奠定了基础，对于指导油藏精细刻画、优化开发方案具有重要价值。未来应进一步加强中高渗透油藏多场耦合渗流机理的研究，揭示应力、温度、化学反应等因素的影响机制，为中高渗透油藏的高效开发提供科学依据。

1.2注水开发优化方法

中高渗透油藏的注水开发是提高采收率的重要手段。但由于中高渗透油藏的非均质性强、水驱效率低等特点，传统的注水开发方法往往难以取得理想效果。因此，亟需探索中高渗透油藏注水开发的优化方法。近年来，智能注水、化学驱等先进技术在中高渗透油藏注水开发中得到了创新性应用。智能注水通过油藏动态监测、产油动态分析、注采参数优化等手段，实现了注水过程的自动调控和动态优化，有效提高了注水效率。油藏专家将智能注水与数值模拟技术相结合，构建了中高渗透油藏智能注水优化模型，为注水开发提供了科学指导。化学驱是通过向地层注入化学药剂，改善油水流度比，提高驱油效率的一种方法。将表面活性剂、聚合物等化学驱剂应用于中高渗透油藏，可显著提高注水开发效果。一些研究通过室内实验、数值模拟等手段，优选了适用于中高渗透油藏的化学驱剂，并研究了化学驱参数优化方法，取得了良好的应用效果。未来应进一步加强中高渗透油藏注水开发机理的研究，优化注水开发参数，将智能注水、化学驱等新技术与常规注水方法有机结合，形成适合中高渗透油藏特点的系统注水开发优化方法，进一步提升注水开发效果。

1.3提高采收率新技术探索

针对中高渗透油藏开发后期采收率降低的问题，亟需创新开发理念和技术手段。化学驱是近年来研究的热点，通过向地层注入表面活性剂、聚合物等化学试剂，可以改善油水流度比，提高原油采收率。优化驱替体系，平衡驱油效率和成本，是化学驱技术的难点所在。此外，混相驱、泡沫驱等驱油新方法也展现出良好的应用前景。利用新型智能压裂等储层改造技术，优化地层渗流条件，是另一种值得探索的途径。CO2驱油技术不仅可增产，还具有温室气体埋存的环保效益，在中高渗透油藏的应用有待进一步推广。总之，化学驱、智能压裂、CO2驱等新技术的研发与应用，将为中高渗透油藏的开发注入新的活力[1]。

2.油藏工程研究新方法

2.1 油藏表征新技术 

油藏表征是油藏工程研究的基础，其表征精度和全面性直接影响油藏开发效果。随着勘探开发向复杂油藏、非常规油藏拓展，常规油藏表征技术已难以满足要求，亟需发展油藏表征新技术。微地震监测、核磁共振成像、纳米CT扫描等技术为油藏表征提供了新思路。微地震监测可实现油藏动态变化的连续监测，及时发现油藏动态异常，优化生产参数。将微地震监测数据与油藏工程方法相结合，可实现油藏压力、温度、饱和度等关键参数的快速评估，为油藏动态分析提供数据支撑。核磁共振成像可实现多尺度孔隙结构表征，定量评估孔隙度、渗透率等参数，是常规岩心分析的有力补充。纳米CT扫描可实现纳米尺度孔隙结构成像，定量表征纳米孔隙的分布特征，在页岩油气藏表征中得到广泛应用。将纳米CT与常规CT、扫描电镜等技术相结合，可构建多尺度孔隙结构表征体系，全面刻画油藏的微观结构特征。此外，一些学者还将分子模拟、机器学习等前沿技术引入油藏表征研究中，为发展油藏表征新方法提供了新思路。

2.2储层非均质性表征新途径

储层非均质性是制约油气藏高效开发的瓶颈之一。准确表征和定量评价非均质特征，是当前油藏工程面临的重大挑战。随机森林等机器学习方法，可用于构建多尺度、多维度的非均质性评价模型。基于测井曲线、岩心试验等多源数据，提取敏感特征参数，并优化权重系数，建立非均质性综合表征方法。岩石物理方法与地震反演技术结合，可实现储层弹性参数的空间预测，揭示储层非均质性的空间展布规律。考虑地质、地球物理等多学科知识，构建储层非均质性的概念模型，借助地质统计学等方法实现参数随机模拟，可直观呈现非均质性的不确定性评价结果。此外，基于数字岩心技术的离散元数值模拟，为表征微观尺度的非均质性开辟了新的途径。

2.3油藏数值模拟新技术

油藏数值模拟是分析和预测油藏动态的重要手段。传统模拟技术存在计算效率低、精度不足等局限性。多尺度、多物理场耦合模拟成为油藏数值模拟技术的新趋势。通过同步求解流动方程和应力场方程，可准确描述复杂油藏的流固耦合效应。嵌入式离散裂缝模型可显式表征裂缝网络，模拟裂缝-基质间的流体交换，在页岩油气藏等非常规储层的模拟中独具优势。GPU并行计算、自适应网格局部加密等新算法，可显著提高大规模油藏模拟的计算效率。此外，数字孪生技术在油藏工程领域的应用初露端倪。通过构建油藏的虚拟镜像，实现油藏动态的实时监测和优化控制，为油藏开发提供智能决策依据。

2.4油藏动态分析新技术

油藏动态分析是指导油藏开发优化、提高采收率的重要手段。油藏动态分析需要综合运用地质、测井、动态监测等多源数据，具有数据量大、涉及学科广、分析周期长等特点。大数据分析、机器学习等新技术为油藏动态分析提供了新思路。大数据分析技术可实现海量生产动态数据、地质数据的快速处理和关联分析，揭示重要的动态响应特征，及时优化生产参数。机器学习方法可建立驱动机理、油藏动态特征与开发效果之间的非线性关系，实现油藏动态智能分析。深度学习模型可自动提取油藏动态数据的深层特征，识别油藏动态异常，预警开发风险。强化学习方法可实现生产参数的自动优化，在满足开发约束条件下，寻求最优开发策略。数字孪生技术为油藏动态分析提供了新平台，通过物-模融合，实现了油藏动态变化的实时分析、预测和优化控制。

3.人工智能在油气田开发中的创新应用

3.1机器学习在储层表征中的应用

机器学习作为人工智能的重要分支，在油气田开发中的储层表征领域展现出巨大的应用潜力。传统的储层表征方法主要依赖于地质、测井和实验室分析等获取的数据，往往存在数据不足、精度不高等问题。而机器学习算法可以通过对已有数据的学习，建立起储层参数与各种测试数据之间的复杂非线性关系，从而实现对未知区域储层性质的准确预测[2]。这种方法能够充分利用多源、多尺度的储层数据，克服了传统方法难以处理高维度、非线性问题的局限性。例如，支持向量机(SVM)算法已成功应用于储层岩性识别中，通过输入测井曲线等数据，可以高效识别出砂岩、泥岩等不同岩性。SVM算法通过构建最优分类超平面，能够有效处理高维特征空间中的分类问题，在储层岩性识别中表现出优异的泛化能力和抗噪声能力。此外，机器学习还可用于储层孔隙度、渗透率等关键参数的预测，相比经验公式具有更高的预测精度。深度学习模型如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)在处理大规模、高维度的储层数据时表现尤为出色，能够自动提取复杂的特征并建立更加精确的预测模型。中石油某油田利用随机森林算法建立了储层渗透率预测模型，预测结果与实际测量数据的吻合度达到90%以上，为后续油藏数值模拟奠定了良好基础。随机森林算法通过集成多个决策树的预测结果，不仅提高了模型的稳定性和准确性，还能够评估不同特征对预测结果的重要性，为储层参数的优化选择提供了科学依据。

3.2深度学习在产量预测中的应用

油气产量预测是制定合理开发方案的重要前提，但由于影响产量的因素错综复杂，传统的产量预测方法普遍存在预测精度不高、适用范围有限等不足。深度学习凭借其强大的非线性拟合能力，为提升产量预测水平提供了新思路。卷积神经网络(CNN)作为深度学习的代表算法之一，特别擅长处理时空关联的数据，非常适用于产量动态预测。通过引入油藏动态监测数据如压力、产液量等作为CNN模型的输入，可以捕捉油藏生产过程中的关键特征，实现未来一段时间内的产量预测。中海油渤海某油田应用长短时记忆网络(LSTM)对未来30天的油井产量进行滚动预测，平均相对误差控制在5%以内，取得了良好效果。深度学习不仅可用于单井产量预测，在油藏尺度上同样具有广阔应用前景。通过构建油藏静动态综合三维模型，并利用深度神经网络学习其内在规律，可实现整个油藏未来产量的预测，为制定长期开发规划提供决策支持。

3.3强化学习在注采优化中的应用

油气田开发过程中，如何优化注采参数以实现产量和经济效益的最大化，一直是业界关注的热点问题。传统的注采优化方法主要依靠数值模拟和专家经验，往往难以应对油藏动态变化，且优化效果受人为因素影响较大。油藏在开发过程中的动态变化十分复杂，诸多参数如油藏压力、含水饱和度、渗透率等都在不断变化，而这些变化对注采效果有着直接影响。简单依靠经验和静态模型难以准确把握油藏的动态特征，更无法对注采方案进行实时优化调整。强化学习作为一种智能优化算法，为解决注采优化难题提供了新的突破口。该方法通过构建油藏智能体与环境的交互模型，使智能体可以根据油藏动态反馈持续学习和优化注采策略。在不断的试错探索中，强化学习智能体可以逐步掌握油藏开发规律，finds the最优的注采参数组合。与传统优化算法相比，强化学习具有自适应性强、可以处理复杂约束、具备长期规划能力等优势，能够实现油藏注采的长周期、大尺度动态优化。以深度确定性策略梯度(DDPG)算法为例，该算法结合了深度学习和强化学习的优点，可以高效处理连续型控制问题。通过引入神经网络作为策略函数和价值函数的近似，DDPG可以处理高维的状态空间和动作空间，并实现复杂策略的学习。在注水井组参数优化中，DDPG智能体通过观测油藏动态参数，自主学习油藏特征与注采效果间的内在联系，并根据反馈回报持续改进注水策略。DDPG可以灵活调整各口井的注水量和注水时机，平衡注采强度和增产效果，进而在整个油田尺度内实现采收率和经济效益的全局优化。

3.4大数据分析在油藏管理中的应用

在数字化时代，油气田开发过程中积累了海量的油藏数据，这些数据蕴含了油藏特征、开发规律等宝贵的信息。然而，传统的数据处理方式难以有效应对数据量的急剧增长，亟需引入大数据分析技术来充分挖掘数据的价值。大数据分析技术可以对油藏的地质、测井、录井、生产、测试等多个环节的异构数据进行关联分析和综合挖掘，揭示油藏动态变化的内在规律，优化生产管理流程，进而显著提升油藏管理水平。一个典型的应用案例是，中石化某油田利用大数据平台对近5年的生产数据进行了全面的分析和挖掘，成功识别出了20口衰竭快、见水早的异常井，并根据数据分析结果及时制定了针对性的治理措施，最终有效遏制了油田的产量下滑趋势，充分彰显了大数据分析在实际油藏管理中的巨大潜力。此外，大数据分析技术还可以与油藏数值模拟紧密结合，通过融合静态地质数据和动态生产数据，并运用机器学习算法开展多场景、多目标的优化模拟，不仅可以显著提高历史拟合的精度，增强模型的预测能力，还能够为科学制定油藏开发方案提供更加可靠的依据。由此可见，大数据分析技术必将在未来油藏管理实践中发挥越来越重要的作用。

3.5知识图谱在油藏工程决策中的应用

油藏工程决策是一个复杂的过程，需要综合考虑地质、工程、经济等多方面因素。传统的决策方法依赖于专家经验和有限的数据分析，存在主观性强、依据不足等问题。知识图谱技术的出现为油藏工程决策提供了新的思路和方法。知识图谱是一种结构化的语义网络，通过对实体、概念以及它们之间关系的描述，构建起全面而丰富的领域知识库。将知识图谱引入油藏工程领域，可以将海量的油藏地质、工程、生产数据进行语义关联和融合，揭示要素之间的内在联系，形成油藏知识的有机整体。基于知识图谱的推理和语义搜索能力，工程师可以快速找到所需信息，全面认识油藏特征。在方案优选和工程部署决策中，知识图谱可以提供多维度、全方位的辅助分析。通过图谱挖掘技术，提取油藏动态、井网部署、开发效果等多个关键指标之间的关联规则，揭示开发过程中的影响模式。结合数据关联分析，对不同开发方案的工程部署、产能效果进行预测评估和优化，为决策提供定量依据。知识图谱的因果推理和情景分析功能，对油藏工程调整优化具有重要指导意义。基于图谱，可以推演工程措施、生产动态与油藏响应之间的因果链条，预判调整方案的影响效果。同时，知识图谱可以集成油藏数值模拟的多种模拟结果，开展情景分析和对比，评估不同工程策略下的油藏动态变化，选择最优的调整方案。

4.结束语

机器学习在储层表征中的应用，标志着油气田开发技术向智能化、精细化方向迈进的重要一步。研究表明，机器学习算法不仅能够克服传统方法的局限性，还能在复杂地质条件下实现更加准确的储层参数预测。然而，我们也应认识到，机器学习并非万能解决方案。未来研究应聚焦于算法的可解释性、模型的泛化能力以及与地质专业知识的深度融合。此外，大规模应用和长期效果评估也是亟需关注的方向。只有不断完善技术，深化学科交叉，才能充分发挥机器学习在储层表征中的潜力，推动油气田开发水平的整体提升。

参考文献：

[1]雷晓祥，高智芳.水井开发中油藏工程技术要点[J].石化技术，2022，29(12):214-216.

[2]胡小燕.油藏工程研究新途径的探讨[J].中国石油和化工标准与质量，2013，33(15):169.作者简介：李国鹏，男，高级工程师，1996年毕业于大庆石油学院油藏工程专业，现在天津市大港油田第六采油厂从事油田开发研究工作。