深层缝洞型油藏井间连通路径智能预测技术

doi:10.11743/ogg20230517

摘要/Abstract

摘要：

深层缝洞型碳酸盐岩油藏是多期地质构造和岩溶作用改造形成的油藏，缝洞体结构复杂、非均质性强，常规的碎屑岩油藏井间连通预测技术不适用。基于静、动态数据结合多重分形、曲线相似度分析等技术，自动提取缝洞单元不同机理下相邻井响应程度等生产动态特征参数，实现井间连通程度自动评价。利用深度残差网络实现地震多属性融合刻画储集体空间结构，采用强化学习和多目标算法自动搜索三维连通路径。以塔里木盆地塔河油田不同岩溶背景典型缝洞单元为例，自动提取的动态响应特征及三维连通路径的展布形态说明裂缝网络是风化壳岩溶井间主要连通通道，多向连通性好；主断裂和次级断裂是断控岩溶井间的主要通道，沿断裂呈条带状连通；古暗河岩溶沿多层暗河连通，局部充填垮塌具有分段性。研究成果对深层缝洞型油藏剩余油与提高采收率研究具有较大的指导意义。

关键词: 强化学习, 多目标优化, 三维连通路径, 地震多属性融合, 岩溶系统, 缝洞型油藏, 塔河油田, 塔里木盆地

Abstract:

Deep fractured-vuggy carbonate reservoirs， usually a result of multi-stage tectonic movements and paleo-karst modification， are complex in structure and strong in heterogeneity. Conventional connectivity identification methods， primarily based on clastic rock reservoirs， are not suitable for carbonate reservoirs. This research aims to realize an automatic evaluation of inter-well connectivity by studying static and dynamic data and incorporating techniques such as multifractal and curve similarity analyses into the evaluation. These techniques can be employed to extract characteristic dynamic parameters and detect response level of neighboring wells under different mechanisms. Deep residual networks are used to integrate multi-attribute seismic data for characterizing the spatial structure of reservoirs. Additionally， reinforcement learning and multi-objective algorithms are also employed to automatically search for three-dimensional connectivity paths. Extracted dynamic response features and the distribution patterns of three-dimensional connectivity paths in typical fracture-cavity units in the Tahe oilfield with different karst backgrounds demonstrate that the fracture network serves as the primary communication channel among wells in weathered crust karst， exhibiting good multi-directional connectivity. The main and secondary faults are the primary channels connecting between wells within fault-controlled karst oil reservoirs， forming a strip-like connectivity pattern along the faults. The connectivity of paleo-underground river karst along multiple layers of underground river networks with local filling and collapse exhibiting segmental characteristics. The research results are of guiding significance for exploring remaining oil and enhancing recovery of deep fractured-vuggy reservoirs.

Key words: reinforcement learning, multi-objective algorithm, three-dimensional connectivity path, fusion of seismic multi-attribute, karst system, fractured-vuggy reservoir, Tahe oilfield

中图分类号:

TE344

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参考文献 29

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特征参数	井对
特征参数	TK617CH-TK609	TK617CH-TK608	TK617CH-TK629
生产数据波动程度	2.206	2.005	1.038
生产数据最大波动	57.48	50.68	27.25
综合连通系数	0.359	0.301	0.140
示踪剂突破时间/cd	8.0	8.3	25.0
示踪剂峰值浓度/cd	497.30	180.60	156.40
劈分系数	0.398	0.301	0.101

特征参数	井对
特征参数	TH10328-TH10323X	TH10348-TH10364CH
生产数据波动程度	1.600	0.428
生产数据最大波动	82.60	24.58
示踪剂突破时间/d	10（去掉关井时间）	17
示踪剂峰值时间/d	12（去掉关井时间）	18
示踪剂峰值浓度/cd	891.2	211.4

生产数据特征			示踪剂特征
波动程度	最大波动	突破时间/d		峰值时间/d	背景浓度/cd	突破浓度/cd
0.744	28.20	4		5	70.6	156.7

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