本發(fā)明涉及分層流量調配，特別是一種智能分注井流量的自動測調方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、隨著全球能源需求的持續(xù)增長，油田的開發(fā)技術日益受到關注，特別是對成熟油田的二次和三次采油技術的研發(fā)。在油田開采技術領域，分注井流量的管理與調節(jié)是提高油田采收率和延長油藏生產壽命的關鍵手段。隨著油田開采的深入，傳統(tǒng)的注水開發(fā)模式逐漸暴露出一些不足，尤其是在不同地層結構中無法有效控制注水量分配，導致局部區(qū)域水淹嚴重或油井開發(fā)不足。這一問題促使業(yè)界開始關注通過精細化的注水管理來提升開發(fā)效率。近年來，基于數(shù)據(jù)驅動和物理模型相結合的智能化調控方法逐漸發(fā)展起來，尤其是在結合實時監(jiān)測數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)的分析模型方面取得了顯著進展。然而，傳統(tǒng)的注水控制技術面臨諸多挑戰(zhàn)，難以在油藏的復雜動態(tài)環(huán)境下實現(xiàn)對每個層段的精確控制。傳統(tǒng)注水方法通常依賴于經(jīng)驗判斷或者單一的物理模型，無法實時動態(tài)響應油藏條件的變化，尤其是在多層油藏中，殘余油飽和度的分布具有極大的空間不均性，傳統(tǒng)方法無法對這種差異進行精準的注水量分配，從而導致資源浪費和采收率低下，現(xiàn)有的注水系統(tǒng)也缺乏有效的實時監(jiān)測和反饋控制機制，不能對注水過程中的變化做出及時響應。

技術實現(xiàn)思路

1、鑒于上述現(xiàn)有的智能分注井流量的自動測調方法及系統(tǒng)中存在的問題，提出了本發(fā)明。

2、因此，本發(fā)明所要解決的問題在于傳統(tǒng)方法無法對這種差異進行精準的注水量分配，從而導致資源浪費和采收率低下，現(xiàn)有的注水系統(tǒng)也缺乏有效的實時監(jiān)測和反饋控制機制，不能對注水過程中的變化做出及時響應。

3、為解決上述技術問題，本發(fā)明提供如下技術方案：一種智能分注井流量的自動測調方法，其包括，基于油藏的歷史和實時數(shù)據(jù)計算油藏中各層的殘余油飽和度，根據(jù)不同層的殘余油飽和度分配初始注水量；根據(jù)分配的初始注水量使用水驅曲線模型預測油水產出比并結合實際生產數(shù)據(jù)動態(tài)調整注水策略進行實施，實時監(jiān)測油井下各層的壓力和流量狀態(tài)并通過非線性預測控制進行注水量的預測調節(jié)；在完成預測調節(jié)后實時監(jiān)控油井下各層的壓力和流量變化并將新的壓力和流量數(shù)據(jù)反饋至控制中心進行存儲。

4、作為本發(fā)明所述智能分注井流量的自動測調方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述基于油藏的歷史和實時數(shù)據(jù)計算油藏中各層的殘余油飽和度指通過部署井下傳感器實時獲取各層油藏的生產數(shù)據(jù)，從油藏歷史數(shù)據(jù)庫中獲取各層油藏的長期生產數(shù)據(jù)，對實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)進行標準化處理后，使用時間加權算法融合實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)形成標準化數(shù)據(jù)集；

5、將標準化數(shù)據(jù)集輸入進cnn模型中，通過卷積層使用多個濾波器提取輸入數(shù)據(jù)中的空間特征，識別油藏中不同層之間的非線性關聯(lián)，通過池化層對卷積層輸出的特征進行降維得到不同油層之間的空間相關性；

6、將cnn模型提取的特征信息作為輸入導入物理約束模型，根據(jù)達西定律，計算油藏中各層的滲流速率qeff：

7、

8、式中，k是滲透率，是壓力梯度，μ是流體黏度，l是流動路徑長度，是孔隙度；

9、計算每層油層的壓力分布：

10、

11、式中，p(x)是位置x處的壓力，p0是初始壓力，是孔隙度，k是滲透率，μ是流體黏度，l是流動路徑長度，δp是壓力差，α是無量綱修正因子，σ()是sigmoid函數(shù)；

12、根據(jù)計算出的滲流速率和壓力分布，結合油藏初始狀態(tài)的數(shù)據(jù)計算每層油藏的殘余油飽和度sor：

13、

14、式中，soi是原始油飽和度，qeff是滲流速率，qmax是最大滲流速率，p(x)是位置x處的壓力，p0是初始壓力；

15、基于得到的各層殘余油飽和度通過空間插值方法生成整個油藏的三維殘余油飽和度分布圖。

16、作為本發(fā)明所述智能分注井流量的自動測調方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述根據(jù)不同層的殘余油飽和度分配初始注水量指從三維殘余油飽和度分布圖中提取每層的殘余油飽和度，并收集油藏各層的基礎數(shù)據(jù)，包括收集各層的油、水、氣的體積系數(shù)、地層壓力變化和水膨脹量；

17、基于material?balance模型計算每一層油藏的儲量變化：

18、

19、式中，n是每一層油藏中的剩余原油儲量，we是水的膨脹量，δp是壓力差，bo是原油體積系數(shù)，bg是氣體體積系數(shù)，bw是水的體積系數(shù)，gp是累計產氣量，wp是累計注水量；

20、將計算得到的儲量變化n和每層的殘余油飽和度結合，確定該層的實際剩余油量并生成儲量變化表格，記錄每一層的儲量變化和可采剩余油量；

21、基于儲量變化和殘余油飽和度分配每層的初始注水量：

22、

23、式中，qi是第i層的初始注水量，ni是第i層的儲量變化，nj是第j層的儲量變化，是第i層的殘余油飽和度，qtotal是總注水量，n是總層數(shù)。

24、作為本發(fā)明所述智能分注井流量的自動測調方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述根據(jù)分配的初始注水量使用水驅曲線模型預測油水產出比并結合實際生產數(shù)據(jù)動態(tài)調整注水策略進行實施指基于初始注水量以及實時監(jiān)測獲得的累計注水量和累計采油量通過水驅曲線模型預測水油比，實時監(jiān)測水油比的變化，將當前的水油比與模型預測水油比進行比對，使用最小二乘法計算實際水油比與預測水油比之間的誤差；

25、基于誤差計算結果，通過梯度下降算法對當前的注水量進行調整得到調整后的注水策略，根據(jù)調整后的注水策略進行注水量的實時調整。

26、作為本發(fā)明所述智能分注井流量的自動測調方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述實時監(jiān)測油井下的壓力和流量狀態(tài)并通過非線性預測控制進行注水量的預測調節(jié)指在每個注水井的各層安裝壓力傳感器和流量傳感器，實時采集注水量調整后的每一層的井下壓力和流量數(shù)據(jù)并對采集的數(shù)據(jù)進行預處理，將實時監(jiān)測的壓力和流量數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中并通過物聯(lián)網(wǎng)傳輸?shù)娇刂浦行?，基于當前時間步a內的壓力和流量數(shù)據(jù)，使用非線性預測控制模型對未來a個時間步內的注水量進行預測和優(yōu)化調節(jié)；

27、定義目標函數(shù)為最小化實際壓力狀態(tài)和目標壓力狀態(tài)之間的誤差：

28、

29、式中，d(a)是當前時間步a的井下壓力狀態(tài)，dr(a)是目標壓力狀態(tài)，u(a)是最優(yōu)注水調整量，c是權重矩陣，a是調整注水輸入的權重矩陣，d是預測步長，t是控制周期，d和t都通過井下注水的時間尺度設定；

30、通過梯度下降算法求解該目標函數(shù)，找到當前時間步內最優(yōu)注水調整量，根據(jù)非線性預測控制模型輸出的調整量對當前時間步的各層注水量進行調整。

31、作為本發(fā)明所述智能分注井流量的自動測調方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述在預測調節(jié)后實時監(jiān)測油井下各層的壓力和流量變化指在完成各層注水量的預測調節(jié)后繼續(xù)通過部署的壓力傳感器和流量傳感器實時監(jiān)測收集注水井各層段的壓力和流量數(shù)據(jù)。

32、作為本發(fā)明所述智能分注井流量的自動測調方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述將新的壓力和流量數(shù)據(jù)反饋至控制中心進行存儲指將收集的實時壓力和流量數(shù)據(jù)傳輸至控制中心并對數(shù)據(jù)進行預處理，將數(shù)據(jù)存儲進中央數(shù)據(jù)庫中，根據(jù)油井的層段分別存儲不同層的壓力和流量數(shù)據(jù)并按照時間順序進行記錄。

33、本發(fā)明的另外一個目的是提供一種智能分注井流量的自動測調系統(tǒng)，其包括，

34、數(shù)據(jù)分析模塊，用于收集實時和歷史的油藏數(shù)據(jù)并對數(shù)據(jù)進行預處理后，基于預處理后的數(shù)據(jù)，結合物理約束模型和達西定律計算各層的殘余油飽和度；

35、初始分配模塊，用于根據(jù)得到的殘余油飽和度結合material?balance模型，計算油藏儲量變化和殘余油量，計算每層的初始注水量并生成每層的初始注水量分配表；

36、長期調整模塊，用于使用水驅曲線模型預測油水產出比，使用最小二乘法計算實際水油比與預測水油比的誤差，通過梯度下降法動態(tài)調整注水策略，優(yōu)化全局的注水策略；

37、短期控制模塊，用于在水驅曲線模型生成的全局注水策略基礎上，通過實時監(jiān)測油井下每層的壓力和流量數(shù)據(jù)，使用非線性預測控制模型進行短期內的注水量預測與調節(jié)；

38、實時反饋模塊，用于實時收集注水量調節(jié)后的注水井各層段的壓力和流量變化并將收集的數(shù)據(jù)傳輸至控制中心進行數(shù)據(jù)存儲和管理。

39、一種計算機設備，包括：存儲器和處理器；所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)智能分注井流量的自動測調方法的步驟。

40、一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)智能分注井流量的自動測調方法的步驟。

41、本發(fā)明有益效果為：本發(fā)明通過結合物理約束模型與達西定律計算滲流速率與壓力分布，提升了各層注水量調控的科學性，保證了油藏開發(fā)過程中每一層的壓力平衡與滲透路徑優(yōu)化，通過水驅曲線模型進行油水產出比的動態(tài)預測和調整優(yōu)化了實時注水策略，通過非線性預測控制模型動態(tài)調整注水量，確保了系統(tǒng)在復雜的動態(tài)環(huán)境下仍能保持穩(wěn)定運行，顯著提高了注水效率和采收率。