摘要：目前大庆油田采油井压裂效果预测时多是凭借经验或者多元线性回归等简单模型,存在着预测结果稳定性差且预测精度不高的问题。以大庆油田N23区块为例,借助数理统计方法对采油井压裂效果与各项影响因素开展了相关性分析,并采用随机森林算法研究了各影响因素对N23区块采油井压裂效果的影响程度;阐述了自动机器学习中元学习、贝叶斯优化和模型集成这三项关键技术的原理以及实现方法,并利用自动机器学习建立了基于数据驱动的采油井压裂效果预测模型;同时,将自动机器学习预测模型与随机森林、支持向量机和神经网络这3种常见机器学习算法的预测性能进行了对比,并利用该自动机器学习预测模型对N23区块的水力压裂进行设计与优化。结果表明,压裂前的生产参数对预测采油井压裂效果有着重要的影响;自动机器学习预测模型比其他算法的精度更高,模型在测试集上的决定系数为0.695,预测结果相对误差的平均值为18.96%,比目前水平降低了57.53%;44经过模型优化的压裂方案较原方案增加经济效益约3.2×10^(4)~27.4×10^(4)元/井次。

摘要：总有机碳含量(w(TOC))是评价页岩储层含油性的一个重要参数,w(TOC)的定量表征与智能预测对于页岩油地质甜点标准确定、储量评估和开发方案设计具有重要作用。将岩心自动归位技术、基于相关系数的层次聚类算法和机器学习自动化技术融合为机器学习智能决策系统,可以解决w(TOC)智能预测的不确定性问题。该系统已经应用于古龙页岩油储层w(TOC)参数的定量表征及智能预测。结果表明:(1)将滑动窗口法岩心归位技术应用于井A2,确定4.250 m为岩心归位最优距离,归位后w(TOC)和声波时差(Δt)的相关系数从0.06提高到0.55;(2)应用基于相关系数的层次聚类算法挖掘出w(TOC)与声波时差(Δt)、密度(ρ_(DEN))和中子孔隙度(φ_(N))具有明显的相关性,与自然伽马(q_(AOI))、浅侧向电阻率(R_(LIS))、微球形聚焦电阻率(R_(MSFL))和深侧向电阻率(R_(MSFL))不具有明显相关性;(3)基于粒子群机器学习自动优化技术从6种回归算法中优选出随机森林算法及附带组合参数将古龙页岩油储层w(TOC)参数预测精度提高到81.7%。机器学习智能决策系统可以系统化降低古龙页岩油储层w(TOC)参数预测的不确定性,明显提高预测精度和计算效率。

摘要：数字经济时代,新的技术和理念促进传统行业发生深刻变革。作为传统行业,石油行业如何推进数据治理,保障数字化转型、智能化发展,实现从规模增长到高质量发展是一个关键问题。本文结合国内某大型油田数据管理实际,分析数据治理趋势和核心要素,针对油田数据治理面临的问题设计数据治理框架,探讨数据标准、质量管理等关键领域数据治理思路和实践经验。

摘要：应用岩心、测井和动态生产资料,采用"模式预测,分级控制"的砂体内部构型研究方法,对高含水后期密井网条件下曲流河砂体沉积单元、沉积微相、单一河道砂体、单一河道内部点坝砂体以及点坝内部构型进行了分级描述,精细研究了曲流河砂体内部构型,建立了点坝砂体侧积夹层的规模、产状定量分布模式,确定了描述侧积夹层产状的倾向、倾角、延伸和水平间距4个参数。在此基础上,采用序贯指示模拟与人机结合再处理的方法建立了小网格三维储层构型模型及参数模型,进行了实际区块的曲流河砂体内部构型三维地质模型油藏数值模拟。根据层内数值模拟的结果总结出高含水后期密井网条件下曲流河砂体内部4种剩余油分布模式,并提出相应的层内挖潜措施。研究结果表明,萨北油田主力油层曲流河砂体单一河道宽度为200～800m,点坝长度为120～500m,侧积夹层倾角为7°～10°,可延伸至河道砂体的2/3左右。采用完善单一河道内部注采关系及挖潜点坝之间剩余油的方式设计的北X-4-144井取得了较好挖潜效果,为油田开发后期层内剩余油精细挖潜提出了依据。

摘要：文章以大庆油田勘探开发数据库的应用为例,对数据库设计、建设、标准化以及在勘探开发中的应用进行了介绍,并探讨了数据库与应用的集成技术。最后,展望了油田数据库应用的发展方向。

摘要：为进一步加强油田投资项目的资源利用和信息共享,提高项目评价工作的效率和管理水平,设计了油田勘探开发经济评价系统。通过总体技术架构、业务功能架构和系统功能架构系统,建立起项目信息、评价参数、评价方法和评价结果于一体的统一信息库,并配套开发产能投资项目经济评价管理功能。结果表明,系统可打造经济评价一体化工作平台,规范业务流程、标准化评价方法、统一数据格式,提高了勘探开发项目评价工作效率,实现了评价过程在线管理、评价数据统一存储、评价结果集成共享,最终达到数据变信息、信息变决策、决策变效益的目标。

摘要：针对大庆油田油井压裂效果预测方法不确定性大、精度低的问题,利用机器学习与模型融合技术建立了油井压裂效果预测模型。采用统计学方法对SN区块油井压裂效果与地质、工程、生产参数的相关性进行了分析,借助基于LightGBM模型的封装法分析了油井压裂效果影响因素的重要程度,并进行了特征选择;采用支持向量机、神经网络、随机森林和LightGBM4种算法对油井压裂效果进行了预测。在此基础上,利用算术平均、加权平均、堆叠3种方法对4个算法进行融合,得到了精度更高的预测模型,并应用该预测模型对SN区块水力压裂方案进行了设计与优化。结果表明:神经网络建立的模型比其他3种算法精度更高,模型决定系数R2为0.603;融合后的模型预测精度高于每个算法的精度,其中堆叠法效果最好,其R2高达0.899。该数据驱动建模技术具有较强的易用性和可移植性,对压裂方案设计具有一定指导意义。

摘要：深层一般指深度大于 30 0 0m以上的储层 ,深层往往伴随着高温、低孔低渗、有效闭合应力高等特点。这样的储层杨氏模量一般也较高 ,储层岩性有时会表现出塑性特征。大庆徐深 1井压裂层段在 4 4 35 .2～ 4 4 80 .0之间 ,属于深层压裂改造 ,通过该井的工艺设计及现场实施为深层压裂提供借鉴。

摘要：利用三维地震资料精细处理解释,并结合实际钻井资料,对研究区构造、断层发育特征进行了研究,发现了一些局部构造,断层数量、组合方式也发生了较大变化。通过动、静态资料证实,井震结合新解释构造断层更符合实际。井震结合构造断层认识的成果在钻井方案设计、布井方案设计、注采调整方案设计及动态分析调整中应用取得了较好效果。

摘要：基于波动方程预测的表面多次波压制方法可处理复杂地下介质的地震资料,但计算成本较高.基于滤波的多次波压制方法计算效率较高,但其成功应用仅局限于一次波和多次波有明显时差差别的地震数据,对来自速度逆转等复杂介质数据则较难获得满意的压制效果.本文将波动方程预测的反馈迭代法和滤波法有效结合,采用GPU(图形处理器)和CPU协同并行加速计算粗略预测表面多次波,随后在双曲Radon域比较分析原始数据和预测的多次波,设计合理有效的Butterworth型自适应滤波器,滤出原始数据Radon域中的多次波能量,进行Radon反变换后,在时空域将多次波从原始数据中减去,得多次波压制结果.文中对理论模拟的单炮数据、复杂的SMAART模型以及实际地震数据进行了计算,结果表明,结合基于波动方程预测和双曲Radon变换的方法有效突破了两种方法各自的局限性,可高效高精度地压制复杂地下介质的表面多次波.