原油色谱指纹技术与网格模型在合采井产能预测中的应用

"基于原油色谱烃指纹技术和网格线性法的合采井产能预测 (2011年)，何友松，吴炜，高明亮，杨晓敏，李衡宇，四川大学电子信息学院" 本文主要探讨了在多油层混合开采（合采）的原油生产过程中，如何利用原油色谱烃指纹技术和网格线性法来预测油井的产能。这种方法旨在动态监测各产油层对总产能的贡献，以优化生产并提高产量。原油色谱烃指纹技术是一种识别和分析原油化学成分的独特方法，通过对原油样品进行色谱分析，可以获取其特定的“指纹”，这些指纹反映了原油的组成和特性。 文章指出，在多层合采中，由于各油层地质条件的差异，如渗透率、孔隙度和油层厚度，导致各层的产油量不同。为了更好地管理油井并制定增产措施，需要了解每个分层的生产状况。传统的产能预测方法，如生产测井、分层测试和示踪剂跟踪，虽然准确，但成本高、耗时且适用于特定条件。因此，研究者提出了一种新的预测模型，以解决这些问题。 该模型基于网格线性法，利用原油色谱指纹技术建立数学模型。首先，通过色谱分析得到各层原油的特征短指纹，这些指纹是通过比较单层和混合原油的质量分数差异来确定的。然后，通过构建的网格模型，将这些指纹信息转化为产能贡献的预测值。网格模型可能涉及到将油层划分为多个小区域，并对每个区域的产能进行独立计算，从而处理复杂的非线性关系。 为了验证模型的有效性，作者进行了原油配比实验，结果显示预测输出与实际配方比例的最大绝对误差小于10%，证明了模型的精度。此外，该模型还被应用于实验井，用于对相似井进行分层产能监测，进一步证实了方法的可行性。 基于原油色谱烃指纹技术和网格线性法的合采井产能预测模型提供了一种经济高效、操作简便的手段，能够动态监测和预测多层合采油井的产能，有助于提升油田开发的效率和效益。这一研究对于未来的油井管理和产能优化具有重要的理论和实践价值，为油田的勘探和开发提供了新的技术工具。