公开(公告)号：CN109670209A

公开(公告)日：2019-04-23

申请号：CN201811401102.9

申请日：2018-11-22

Applicant: 中国石油大学(华东)

Inventor： 孙致学 ,  姜宝胜 ,  杨敏 ,  刘国昌 ,  何楚翘 ,  龙喜彬 ,  宣涛 ,  谢爽 ,  张贵玲 ,  姜传胤 ,  毛强强 ,  唐永亮 ,  郑学锐 ,  王晓雅 ,  聂海峰 ,  曾伟

IPC: G06F17/50 ,  G06K9/62 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明公开了一种机器学习的风化壳岩溶缝洞型油藏油井见水时间预测方法，本发明先包括如下步骤：S01:确定缝洞型油藏的岩溶背景为风化壳岩溶并确定油井所在储层的储层类型；S02:knn算法识别已见水高产油井的油压变化类型；S03:缝洞型油藏驱动阶段与油井油压阶段特征对应关系建立；S04:缝洞型油藏各储层类型定量图版建立；S05:缝洞型油藏油井见水影响因素和见水时间的统计；S06:缝洞型油藏油井初始聚类中心k的确定；S07：缝洞型油藏油井见水时间的k-means均值聚类预测模型的建立；本发明确定的见水预警定量图版和见水时间k-means聚类预测方法，具有适用广泛，操作简单等特点，能够快速指导现场措施调整。