基于数值模拟和机器学习的致密油藏压裂参数优化设计
水平井水力压裂技术是开发低渗致密油气藏的关键技术之一，通过优化压裂参数设计可以显著提高压裂效果，从而提高油气产量和开发效率。本研究提出了一种油藏数值模拟和机器学习技术相结合的水平井压裂参数优化工作流程，旨在特定的技术经济目标函数下设计和优化压裂施工参数。 本文选取了鄂尔多斯盆地三叠系延长组长7段致密油储层作为研究区域，收集整理了典型井组39口生产井的相关数据。使用油藏数值模拟软件Petrel建立单井数值模型，进行典型井的油藏模拟、水力压裂模拟和产量模拟,并通过历史产量拟合矫正模型的初始参数。通过建立的油藏数值模型，模拟不同地质参数和压裂参数组合的单井动态产能,共生成了2698组包含十年累产油的产量数据集。这些数据集作为机器学习模型的训练数据，使用八种不同的机器学习方法分别进行回归模型的训练，最终选取最佳方法(CNN-LSTM）建立了单井产量预测模型。将产量预测模型与经济净现值（NPV）相结合,建立了经济评价模型，通过粒子群优化器（PSO）进行以单井产量和NPV为目标的压裂参数优化。 研究结果表明，压裂段长和单段液量是对压裂效果影响最大的参数，而单段砂量和单段排量的影响较小。在目标区域的五口对照井中应用优化后的压裂参数，单井产量和盈利能力都得到了显著提升，验证了建立的压裂参数优化模型的有效性和实用性。本研究的水平井压裂参数优化工作流程为低渗致密油气藏的开发提供了一种可行且有效的方法，对于提高油气产量和开发效率具有重要的实际应用价值。
水力压裂;数值模拟;机器学习;致密油藏;产量预测;压裂参数优化
西安石油大学
硕士
资源与环境
董珍珍
2023
中文
TE357.1;TP18
2023-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）