智能井井下監(jiān)測數據處理方法與應用研究.pdf

1、智能井井下監(jiān)測設備獲得的生產數據攜帶了大量的油藏信息，這些信息對我們認識油藏、解釋油藏狀態(tài)以及生產優(yōu)化控制具有不可估量的價值。但由于各種因素的影響，數據中會存在一些噪音，甚至是異常的數據。為了提高數據的真實性，必須對監(jiān)測數據進行處理，從而得到較為準確的數據。準確的監(jiān)測數據才能真實可靠地反映油藏動態(tài)變化，將這些數據應用到油藏實時擬合中，可及時地更新油藏模型，有利于獲取油藏的流動狀態(tài)，更好地實現智能井的優(yōu)化控制。
　　本文以處理智能井

2、井下監(jiān)測數據為基礎，以智能井油藏實時擬合為手段，為真實而準確地獲取油藏參數提供了一種新思路。首先，利用 Thompson的異常值檢測算法檢測數據中的奇異值點；其次，基于小波理論，結合MATLAB軟件用wden函數對去除異常值后的數據做降噪處理；接著，使用MATLAB軟中的自帶函數wdencmp函數對數據做壓縮處理；最后，深入剖析集合卡爾曼濾波擬合技術，通過序貫高斯模擬方法生成初始油藏模型集合，并結合Eclipse設計智能井油藏實時擬合軟

3、件，利用該軟件驗證EnKF在智能井油藏實時擬合中的作用，同時研究了影響擬合效果的敏感性因素。
　　結果表明：井下監(jiān)測數據經處理后，噪音水平明顯降低，數據冗余度大幅減小，且數據的真實變化趨勢和細節(jié)特征都被完整地保留了下來，為油藏實時擬合提供了可靠的數據基礎。通過油藏實時擬合可得到更為真實的油藏參數，使我們更正確地了解油藏，為油藏的生產優(yōu)化控制奠定堅實的基礎，同時也對合理油藏開發(fā)方案的設計提供了重要依據。這些工作有助于我們進一步認識油