水驱油藏动态预测与优化的智能算法应用研究

戈 尧

（大庆油田有限责任公司第三采油厂地质研究所，黑龙江 大庆 163000)

摘  要：为实现水驱油藏开发效果的精准預测与优化调控，以某油田A区块为研究对象，构建基于长短期记忆(LSTM)深度学习网络的水驱动态预测模型。研究通过特征选择、网络结构优化等技术，实现注水压力、含水率等参数的高精度预测。结果表明,优化后的双层LSTM网络在30d预测周期内,压力场预测平均误差为0.89MPa，含水率预测误差为2.3%。基于预测果制定的优化方案可使区块含水率下降5.7个百分点，为水驱油藏精细化管理提供新的技术途径。

关键词：水驱油藏；动态预測；智能算法

0 引言

水驱开发是提高油藏采收率的主要手段，但随着开发深人，含水快速上升、注水效率低下等问题日益突出。传统数值模拟方法虽能描述水驱油藏渗流规律，但计算耗时且精度受限。人工智能技术在油藏动态预测领域展现出巨大潜力，但目前研究主要局限于单一参数预测。本文提出基于长短期记忆（LSTM)网络的水驱油藏动态预测方法，通过多层神经网络结构优化，实现压力场、产量动态的协同预测，为优化调控提供决策支持。

1 案例概况

本研究选取某油田A区块作为研究对象，该区块位于沉积盆地深层构造带，主力油层为砂岩油藏，埋深3200~3500m,原始地层压力38.5MPa,地层温度 96℃。储层孔隙度平均为15.2%，渗透率中值为0.839μm²，原油黏度为8.6mPa· s，含水率为87.3%。区块现有注水井12口，生产井35口，采用不规则五点注采井网。该区块自2015年投人开发以来，累计注水量达到786万m°，采出程度为33.2%。目前存在含水上升过快、注水效率低等问题，单井日产液量为50～180m²,含水率>90%的井占比达到62%。

2 水驱油藏开发理论基础

2.1 水驱油藏开发机理

水驱油藏开发过程中，注人水在压差作用下驱替原油，形成油水两相流动。微观驱替效率受毛管力、黏性力和重力的综合影响。注人水沿优势渗流通道推进时，在油水界面处产生指进现象，导致水驱波及系数降低。储层非均质性加剧了这一现象，造成高渗透带水窜”。基于核磁共振成像实验表明，微观孔隙中残余油主要以断裂状、膜状和团块状存在。

2.2 水驱效率影响因素分析

目标区块水驱效率受储层地质特征与开发工程参数的协同作用。储层非均质性表现为垂向渗透率变异系数0.68,横向渗透率变异系数0.45,导致优势水窜通道的形成。储层孔隙结构呈现出孔隙度12.5%～18.3%，中值孔喉半径4.2μm,配位数8～12 的分布特征，微观賦存空间的复杂性制约着驱替效率。油水物性差异显著,原油黏度8.6mPa· 8,水黏度0.5mPa· s，黏度比17.2,界面张力28.5mN/m,造成微观驱替效率降低。

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