申请/专利权人：中国石油天然气股份有限公司

申请日：2022-10-14

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117888879A

主分类号：E21B47/00

分类号：E21B47/00;E21B49/00;G06F30/20

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.16#公开

摘要：本发明属于油气田开发工程技术领域，公开了一种强水敏油藏甜点智能识别方法。该方法包括：整理、校正测井数据曲线；确定单井最佳粘土含量计算方法，在好井眼井段使用单井最佳粘土含量计算方法、在差井眼井段使用电阻率‑中子公式法计算粘土含量，确定单井全井段粘土含量；计算单井全井段机械比能EMSE；分油层建立水敏矿物预测模型；通过水化试验确定不同水化程度区间；构建多个预测模型，用实测样品水敏情况验证、筛选预测精度最佳的预测模型；根据水敏矿物定量预测结果判定强水敏油藏甜点。本发明结合物模实验确定的水敏智能预测模型，在粘土预测时考虑了井壁稳定性因素，能准确识别水敏性强弱和强水敏油藏甜点。

主权项：1.一种强水敏油藏甜点智能识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤S101：整理测井曲线资料，对测井曲线数据进行环境矫正；步骤S102：采用多种方法计算黏土含量，并将黏土含量计算值与实测粘土含量进行拟合，确定单井最佳粘土含量计算方法；然后根据井眼环境将井眼划分为好井眼井段和差井眼井段，并在好井眼井段使用单井最佳粘土含量计算方法计算粘土含量，在差井眼井段使用电阻率-中子公式法计算粘土含量，以此确定单井全井段粘土含量；步骤S103：根据钻井数据，计算单井全井段机械比能EMSE： 上式中：EMSE-机械比能，Mpa；F-钻压，N；CALI-井径，mm；N-转盘转速，rmin；ZS-钻时，min；步骤S104：确定区块油层发育情况，根据机械比能和实测水敏矿物预测绝对含量，分油层建立“成岩-破岩”水敏矿物预测模型；步骤S105：取区块岩石样品，进行水化试验，根据不同水敏矿物绝对含量确定不同水化程度区间；步骤S106：以步骤S101中获取的井深、测井曲线数据、步骤S102中计算的单井全井段粘土含量、步骤S103中的机械比能、步骤S104中分油层构建的全井段水敏矿物预测值为输入值，取实验获得的实测样品水敏情况总量的50％-80％样品量为结果目标，构建预测模型；步骤S107：以实验获得的实测样品水敏情况总量剩余的样品量为检验数据，验证步骤S106中的各个预测模型的准确性，从中筛选出预测精度最佳的预测模型作为水敏智能预测模型；步骤S108：利用步骤S107中的水敏智能预测模型进行水敏矿物定量预测，根据水敏智能预测模型输出的水敏性结果，判定出强水敏油藏甜点区。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国石油天然气股份有限公司 一种强水敏油藏甜点智能识别方法

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