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文檔簡介
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
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