CN112727415A - 一种分层注水系统自动配注方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种分层注水系统自动配注方法，用于解决分层注水中注水层段配注量不达标时，如何通过层段与流量的调整使配注量达标的问题；本发明采取的技术方案是收集影响日配注量的相关参数信息，运用综合评价中的熵权法将多个注水参数转化成能反应不同层段注水情况的总体特征的信息，对实时注水流量调节优先级进行划分，利用高斯加权KNN算法进行流量调整，从而制定调整方案，使实际日配注量达到规定标准，降低调节次数，减少对阀门的损耗。该发明既解决了传统调节时层段选择存在的盲目性的问题，又解决了注水层调节层段干扰大、多次重复调节造成经济损失多的问题，实现了在分层注水日配注量不达标时对层段进行快速调节的目的。

Description

一种分层注水系统自动配注方法

技术领域

本发明属于油田技术领域，涉及一种分层注水系统自动配注方法，用于在满足注水合格率要求的情况下进行注水井的自动配注。

背景技术

分层注水技术是将注水井依据地层的性质把水井分成多个注水层段，每个层段都有相应的注水设备进行配注。通过这种注水的方式增加油层的含水量，提升油井的产油量。然而随着注水需求的不断扩大，注水工程面临着一些新的问题：(1)分注井逐年增多，测试工作量大、费用高，现场测试负担重。(2)人工测试数据少，无法长时间监测。采用人工周期测调，只能掌握瞬时分层注水动态，不能长期监测，制约油藏开发动态分析可靠性。(3)分注合格率下降快，无法及时进行调节。

随着开采过程的进行，大多数油田已进人高含水期或特高含水期，注水过程中体现出来的层间、层内以及平面矛盾越来越突出，传统的人工注水、手动调节的配注方式面临着测试工作量逐年增大、人工检测数据少且无法长期监测、分注合格率下降快、无法及时调节等问题。目前，中国很多油田在分层注水层段调试时，依旧按照层号由低到高或由高到低进行注水调整，这使得不同层段之间会产生较大的层间干扰，使得日配注量不达标层不会得到有效的调整，注水效果差，并且需要花费更多的时间来进行循环调整。

发明内容

本发明提供一种新型的分层注水系统自动配注方法，用于解决分层注水中注水层段配注量不达标时，层段调整和流量调整的问题，减少调节时间，提高注水效率。

本发明提供如技术方案是采用熵权综合评价法实现对所有配注层段进行评价，并采用高斯加权KNN算法进行流量调节，方法如下：

一种分层注水系统自动配注方法，包括以下步骤：

S1：使用熵权法计算注水参数对应的信息熵H、信息效用值d，每个注水参数对应的权重W，并最终求出每层的综合评价值F，根据评价值对层段进行划分；

S2：在S1中得到了详细的注水井层段调节顺序，继而采用基于高斯加权KNN算法预测出各层达到目标流量值时的最佳阀门开度值，并通过调节阀门开度以调整流量；

S3：设计自动配注方法，根据S1、S2步骤对分层注水各层注水量进行自动调节。

进一步地，所述步骤S1具体包括以下步骤：

S11：在注水层段的综合评价的实际过程中，假设某个注水井有i个注水层(i＝1,2,…,m)，j个注水效果评价指标(j＝1,2,…,n)，基于定性指标与定量指标相结合的原则，得到的多对象的层段注水效果评价的原始决策矩阵：

原始决策矩阵X中的指标包括收益型指标和成本型指标两种；

收益型指标原始数据的标准化公式为：

成本型指标原始数据的标准化公式为：

最终得出层段注水效果评价标准化决策矩阵A＝{a_ij}_m×n

S12：对于层段注水效果评价标准化决策矩阵A＝{a_ij}_m×n中的各指标数据进行比重转换，即可得到第i个数据中第j个指标的特征值比重f_ij；即不同注水参数下，不同注水参数所占该指标的比重：

S13：根据求出的特征值比重计算出不同注水参数对应的信息熵值，在熵权法综合评价系统的中，现在有n个待评的注水参数，对于第j个注水参数的信息熵H_j为：

S14：计算层段注水效果评价信息熵的冗余度d，其计算公式为：

d_j＝1-H_j (7)

S15：计算层段注水效果评价指标权值W_j，其计算公式为：

S16：计算层段注水效果综合评价值。根据熵的可叠加性，可以利用注水的评价指标信息效用值按比例确定对应于权的数值W_j；对注水评价指标的每类指标的效用值求和，得到每一层段的信息效用值和，即计算出每层的综合评价值F_i：

a.余弦值

几何中夹角余弦可以衡量两个向量的差异；机器学习中，借用这一概念来衡量两本之间的差异，二维空间中向量A(x₁,y₁)与向量B(x₂,y₂)的夹角余弦公式：

两个n维样本点a(x₁₁,x₁₂,...x_1n)和b(x₂₁,x₂₂,...x_2n)的夹角余弦为：

即：

夹角余弦取值范围为[-1,1]。与选址越大表示两个向量的夹角越小，余弦越小表示两个向量的家教越大。当两个向量的方向重合时余弦取值为1，当两个向量方向完全相反余弦取最小值-1。

b.相关系数

相关系数：是衡量变量x与y相关程度的一种方法，相关系数的取值范围是[-1,1]。相关系数的绝对值越大表示x与y的相关度越高。当线性x与y相关时，相关系数为1或-1即正相关或负相关。

相关距离：

D_xy＝1-ρ_xy (14)

最终本文在计算两点之间距离公式中本文选用了欧式距离公式，对于n维实数向量空间中两点的欧式距离公式定义为：

其预测算法流程图如图2所示。

进一步地，所述步骤S2具体包括以下步骤：

S21：设定k的取值，k值的选取比较重要，k太小会是预测的结果不具备抗干扰性，因为这几个点的附近可能会存在噪音；如果k值过大，会使得结果不具备代表性，相当大的邻近区域会被用于实际预测会使得误差变大；基于分层注水系统选取的分别是间隔5开度测得的流量值，共计9个点的数值，数据量相对较小；

S22：计算对象之间的距离时，需要选择合适的度量。

进一步地，所述步骤S3具体包括以下步骤：

S31：确保来压满足条件，以保证水可以注入井下；

S32：根据S2所确定的层段调节顺序，将各层段划分为加强层、过渡层、限制层三个层段；

S33：根据S3所确定的流量调节策略对各个井下阀门开度按照S2所确定的层段调节顺序进行调节；

S34：对注水情况进行判断，确定注水是否合格，即日配注量达到配注要求±30％，合格时进行下一步，若不合格则返回S33重新调整。

本发明与现有技术相比，具有如下有益效果：

1、可以根自动调节各层段流量，使其达到目标配注量要求精度范围内；

2、采将在出现分层注水配注量不达标时，依据收集到注水参数对所有层段进行评价，并依据评价结果制定调整方案，降低调节次数，减少对阀门的损耗，减少重复调节造成的经济损失提，升调节效率，是一种快速调节方法；

3、提高了分层注水自动调节的速度性和准确性，解决了传统配注方法需要人工操作的问题，而且还考虑到各注水层段之间的相互影响，符合实际注水情况。

附图说明

图1为本发明实施例的熵权综合评价法的算法流程图；

图2为本发明实施例的高斯加权KNN的算法流程图；

图3为本发明实施例的自动配注方法的总体流程图；

图4为本发明实施例的G1井实际流量与目标流量的对比图。

具体实施方式

以下结合附图来具体说明本发明的实例方法：

一种分层注水系统自动配注方法，包括以下步骤：

S1：使用熵权法计算注水参数对应的信息熵H、信息效用值d，每个注水参数对应的权重W，并最终求出每层的综合评价值F，根据评价值对层段进行划分；

S2：在S1中得到了详细的注水井层段调节顺序，继而采用基于高斯加权KNN算法预测出各层达到目标流量值时的最佳阀门开度值，并通过调节阀门开度以调整流量；

S3：设计自动配注方法，根据S1、S2步骤对分层注水各层注水量进行自动调节。

所述步骤S1具体包括以下步骤：

S11：在注水层段的综合评价的实际过程中，假设某个注水井有i个注水层(i＝1,2,…,m)，j个注水效果评价指标(j＝1,2,…,n)，基于定性指标与定量指标相结合的原则，得到的多对象的层段注水效果评价的原始决策矩阵：

原始决策矩阵X中的指标包括收益型指标和成本型指标两种；

收益型指标原始数据的标准化公式为：

成本型指标原始数据的标准化公式为：

最终得出层段注水效果评价标准化决策矩阵A＝{a_ij}_m×n

S12：对于层段注水效果评价标准化决策矩阵A＝{a_ij}_m×n中的各指标数据进行比重转换，即可得到第i个数据中第j个指标的特征值比重f_ij；即不同注水参数下，不同注水参数所占该指标的比重：

S13：根据求出的特征值比重计算出不同注水参数对应的信息熵值，在熵权法综合评价系统的中，现在有n个待评的注水参数，对于第j个注水参数的信息熵H_j为：

S14：计算层段注水效果评价信息熵的冗余度d，其计算公式为：

d_j＝1-H_j

S15：计算层段注水效果评价指标权值W_j，其计算公式为：

S16：计算层段注水效果综合评价值。根据熵的可叠加性，可以利用注水的评价指标信息效用值按比例确定对应于权的数值W_j；对注水评价指标的每类指标的效用值求和，得到每一层段的信息效用值和，即计算出每层的综合评价值F_i：

所述步骤S2具体包括以下步骤：

S21：设定k的取值，k值的选取比较重要，k太小会是预测的结果不具备抗干扰性，因为这几个点的附近可能会存在噪音；如果k值过大，会使得结果不具备代表性，相当大的邻近区域会被用于实际预测会使得误差变大；基于分层注水系统选取的分别是间隔5开度测得的流量值，共计9个点的数值，数据量相对较小；

S22：计算对象之间的距离时，需要选择合适的度量。

参数的选择：

(1)选取某采油厂的G1注水井的一层求出均值作为熵权法的输入量，处理后的注水井G1信息如表1所示。

表1 G1注水数据

(2)利用S2步骤的熵权评价法进行指标评价：

利用S21中的公式(2)(3)将注水参数进行标准化处理，得到的标准化矩阵Y如下所示：

再利用公式(4)，计算不同注水参数下，各参数所占该指标的比重。

再计算不同注水参数对应的信息熵H_j和每个注水参数对应的权重W_j，最终根据公式再计算出不同注水层的综合评价值F_j，得到的不同层段评价值如表2所示。

表2不同注水层的综合评价值F_j

由表可以看出G1注水井的综合评价值由小到大的排列顺序为第3层<第2层<第1层<第5层<第4层<第6层<第7层。注水井调试的顺序也是从小到大，优先调试实际注水情况差的层段，再按照难易度调整其它层段。尽可能的减少注水层段的层间影响，使层配注量均达到层日配注量范围内。

(3)基于高斯加权KNN的层段流量调节策略：

图4为G1井实际流量与目标流量的对比图，以下仅以第一层的流量预测作为实例。在不同K值下预测出的开度以及对应的实际流量如下表所示。

表3不同k值预测出的开度以及对应的实际流量

在k值取3时，预测的开度为36，与正常KNN计算出开度对应的流量值0.42m³/h相比，基于高斯加权KNN模型测得的实际流量为0.45m³/h更贴近于目标的0.44m³/h参考目标流量值。因此高斯加权KNN模型可以有效地指导开度调节从而得到最适合的实际流量值。同理对其他6个层段进行调节，最终可得注水井G1各层瞬时流量如表4所示。

表4调整后注水井A瞬时流量数据

层号	调整后流量	目标流量范围
			1	0.34	0.38-0.32
2	0.40	0.44-0.36
			3	0.37	0.44-0.36
4	0.38	0.44-0.36
			5	0.20	0.22-0.18
6	0.35	0.38-0.32
			7	0.19	0.22-0.18

所述步骤S3具体包括以下步骤：

S31：确保来压满足条件，以保证水可以注入井下；

S32：根据S2所确定的层段调节顺序，将各层段划分为加强层、过渡层、限制层三个层段；

S33：根据S3所确定的流量调节策略对各个井下阀门开度按照S2所确定的层段调节顺序进行调节；

S34：对注水情况进行判断，确定注水是否合格，即日配注量达到配注要求±30％，合格时进行下一步，若不合格则返回S33重新调整。

本发明的实施例的上述描述是为了示例和说明的目的而给出的。它们并不是穷举性，也不意于将本发明限制于这些精确描述的内容，在上述教导的指引下，还可以有许多改动和变化。这些实施例被选中和描述仅是为了最好解释本发明的原理以及它们的实际应用，从而使得本领域技术人员能够更好地在各种实施例中并且使用适合于预期的特定使用的各种改动来应用本发明。因此，应当理解的是，本发明意欲覆盖在下面权利要求范围内的所有改动和等同。

Claims (4)

1.一种分层注水系统自动配注方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：使用熵权法计算注水参数对应的信息熵H、信息效用值d，每个注水参数对应的权重W，并最终求出每层的综合评价值F，根据评价值对层段进行划分；

S2：在S1中得到了详细的注水井层段调节顺序，继而采用基于高斯加权KNN算法预测出各层达到目标流量值时的最佳阀门开度值，并通过调节阀门开度以调整流量；

S3：设计自动配注方法，根据S1、S2步骤对分层注水各层注水量进行自动调节。

2.根据权利要求1所述一种分层注水系统自动配注方法，其特征在于：所述步骤S1具体包括以下步骤：

S11：在注水层段的综合评价的实际过程中，假设某个注水井有i个注水层(i＝1,2,…,m)，j个注水效果评价指标(j＝1,2,…,n)，基于定性指标与定量指标相结合的原则，得到的多对象的层段注水效果评价的原始决策矩阵：

原始决策矩阵X中的指标包括收益型指标和成本型指标两种；

收益型指标原始数据的标准化公式为：

(i＝1,2,…,m)，(j＝1,2,…,n)

成本型指标原始数据的标准化公式为：

(i＝1,2,…,m)，(j＝1,2,…,n)

最终得出层段注水效果评价标准化决策矩阵A＝{a_ij}_m×n

S12：对于层段注水效果评价标准化决策矩阵A＝{a_ij}_m×n中的各指标数据进行比重转换，即可得到第i个数据中第j个指标的特征值比重f_ij；即不同注水参数下，不同注水参数所占该指标的比重：

(i＝1,2,…,m)，(j＝1,2,…,n)

S13：根据求出的特征值比重计算出不同注水参数对应的信息熵值，在熵权法综合评价系统的中，现在有n个待评的注水参数，对于第j个注水参数的信息熵H_j为：

(i＝1,2,…,m)，(j＝1,2,…,n)

S14：计算层段注水效果评价信息熵的冗余度d，其计算公式为：

d_j＝1-H_j

S15：计算层段注水效果评价指标权值W_j，其计算公式为：

S16：计算层段注水效果综合评价值。根据熵的可叠加性，可以利用注水的评价指标信息效用值按比例确定对应于权的数值W_j；对注水评价指标的每类指标的效用值求和，得到每一层段的信息效用值和，即计算出每层的综合评价值F_i：

3.根据权利要求1所述一种分层注水系统自动配注方法，其特征在于：所述步骤S2具体包括以下步骤：

S21：设定k的取值，k值的选取比较重要，k太小会是预测的结果不具备抗干扰性，因为这几个点的附近可能会存在噪音；如果k值过大，会使得结果不具备代表性，相当大的邻近区域会被用于实际预测会使得误差变大；基于分层注水系统选取的分别是间隔5开度测得的流量值，共计9个点的数值，数据量相对较小；

S22：计算对象之间的距离时，需要选择合适的度量。

4.根据权利要求1所述一种分层注水系统自动配注方法，其特征在于：所述步骤S3具体包括以下步骤：

S31：确保来压满足条件，以保证水可以注入井下；

S32：根据S2所确定的层段调节顺序，将各层段划分为加强层、过渡层、限制层三个层段；

S33：根据S3所确定的流量调节策略对各个井下阀门开度按照S2所确定的层段调节顺序进行调节；

S34：对注水情况进行判断，确定注水是否合格，即日配注量达到配注要求±30％，合格时进行下一步，若不合格则返回S33重新调整。

Images