本發(fā)明涉及石油領域，具體涉及一種基于SPSS的油井分類和油藏分區(qū)的方法。
背景技術：
：由于平面剖面非均質(zhì)的影響，注水開發(fā)的油藏油井生產(chǎn)往往存在很大的差異性，一般情況下，油藏管理者根據(jù)油藏地理及封閉邊界、產(chǎn)量、含水和壓力的高低進行大致分區(qū)，但會出現(xiàn)不同類型井交叉的形象，對生產(chǎn)和管理帶來不便；隨著油藏逐漸進入高含水階段，平面剩余油分散，對平面和剖面的精細調(diào)控要求越來越高，平面精確分區(qū)越來越重要。因此出現(xiàn)了不同影響因素的相關試算分析，耗時費力且分區(qū)的合理性得不到驗證。當前相關研究的缺點：原分區(qū)根據(jù)不同的語境可按地理位置分區(qū)，或按照生產(chǎn)指標分區(qū)，一般是某單一指標如含水率分區(qū)或二個指標分區(qū)如含水和產(chǎn)量分區(qū)，有很強的人為性和隨意性，且不同的研究人員根據(jù)認識不同可能產(chǎn)生分區(qū)結果不同，不利于研究的繼承性和統(tǒng)一性。分區(qū)指標選擇原則有三條：1)區(qū)域性油藏在地理空間上分東西南北中，也可能被斷裂、油藏邊界、油水邊界所切割。2)相似性和差異性相似性是指同一區(qū)具有一定的共性，如產(chǎn)量高、含水低、壓力偏低等特點；差異性是指不同分區(qū)具有明顯的差別，突出的生產(chǎn)矛盾問題，為進一步調(diào)整和措施指明方向。3)指標的科學性對影響生產(chǎn)的重點指標描述全面，以免遺漏，如壓力、粘度等可通過相關經(jīng)驗公式獲得。根據(jù)上述原則，選擇指標體系如下：區(qū)域指標(可選)：東(1)、西(2)、南(3)、北(4)、中(0)靜態(tài)指標：有效厚度(射孔厚度)、滲透率、孔隙度、飽和度、粘度等動態(tài)指標：累積產(chǎn)油、含水、壓力等。主成分分析的基本原理：1933年,霍特林(Hotelling)提出了的主成分分析(Principalcomponentsanalysis)的思想,即采用降維的方式,在損失很少信息的前提下把多個指標轉化為幾個綜合指標的多元統(tǒng)計方法。通常把轉化生成的綜合指標稱之為主成分,每個主成分都是原始變量的線形組合且各個主成分之間互不相關。這樣在研究復雜問題時就可以只考慮少數(shù)幾個主成分而不至于損失太多信息,使得復雜的問題簡單化，清晰化。SPSS(StatisticalPackagefortheSocialSciences簡寫)即“社會科學統(tǒng)計軟件包”。技術實現(xiàn)要素：本發(fā)明提出的一種基于SPSS的油井分類和油藏分區(qū)的方法，可解決傳統(tǒng)相關研究方法耗時費力且分區(qū)的合理性得不到驗證的技術問題。為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了以下技術方案：一種基于SPSS的油井分類和油藏分區(qū)的方法，包括以下步驟：步驟一：主成分分析；主成分分析是要用巴特利特球度檢測或KMO方法對影響因素是否適合做因子分析進行判斷；步驟二：利用SPSS軟件，做主成分提取并確定主成分因子；打開SPSS軟件，打開文件下的數(shù)據(jù)集，依次選擇Analysis/DataReduction/Factor…進入FactorAnalysis(因子分析)對話框。此時，數(shù)據(jù)文件中的變量名均以顯示在左邊的窗口中,依次選中變量(除井號為字符串外,其他均加入變量)并點向右的箭頭按鈕,變量便進入variables窗口(見圖2)。有描述、抽取、旋轉、得分、選項五項選擇如下：描述：1)原始分析結果：顯示因素分析未轉軸前之共同性(commumality)、特征值(eigenvalues)、變異數(shù)百分數(shù)及累計百分比。2)相關矩陣：選擇系數(shù)、顯著性水平。抽?。?)方法：主成分。2)分析：相關矩陣。3)輸出：選擇未旋轉因子解，碎石圖。4)萃?。哼x擇基于特征值(內(nèi)定1，表示只抽取特征值大于1的特征值)。旋轉：1)方法：最大方差法。2)輸出：載荷圖。得分：1)因素存儲變量：選擇回歸法選項：1)缺失值：按列表排除個案。2)系數(shù)顯示格式：選擇按大小排序，取消小系數(shù)，絕對值如下0.10。分析結果由解釋的總方差表提取主成分因子個數(shù)，旋轉成份矩陣給出各變量與主成分的相關性，根據(jù)相關性的大小可以命名主成分因子。通過成分得分系數(shù)矩陣得到主成分因子與各變量之間的關系，各個變量的集合信息可以通過主成分的信息來反應。步驟三：根據(jù)確定后主成分因子，計算單井主成分因子系數(shù)進行油井分類；油井分類涉及聚類，聚類是只把具有相似特征的對象聚為一類,SPSS軟件通過使用Cluster過程實現(xiàn)。進入SPSS軟件，點選Analysis/Cluster/k-Means，變量選擇f1、f2(也可加上井的地理位置)f1＝0.253Np+0.253N+0.301h+0.312hs-0.101k-0.091kxd+0.064，f2＝-0.058Np+0.062N-0.044h-0.102hs+0.45k+0.445kxd+0.223S，聚類個數(shù)自定。若分析對象為單砂體，單砂體分類步驟同單井，只是井號換成為單砂體號。步驟四：根據(jù)確定后主成分因子，利用SPSS軟件數(shù)據(jù)挖掘功能提取主成分因子權重，建立分區(qū)系數(shù)模型進行油藏分區(qū)。所述步驟四包括：1)在主因子分析的基礎上，選取相關系數(shù)最高的參數(shù)，以單井累積產(chǎn)油為目標尋求權重，建立分區(qū)系數(shù)模型；2)通過決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡及多元回歸三種方法反復求證和試算；權重求取過程在SPSS軟件數(shù)據(jù)挖掘中進行(見圖3)，選擇數(shù)據(jù)源為EXCEL表格(圖標拖入工作窗口)，在EXCEL的edit項中選取數(shù)據(jù)，將TYPE圖標拖入工作窗口中并用鼠標中鍵與EXCEL建立關聯(lián)，在TYPE的edit項中選取單井累積油量項的Diretion為out，其余3項為in，在模型中選取Genlin拖入工作窗口并用鼠標中鍵與TYPE建立關聯(lián)，選取右鍵的選項執(zhí)行即可。將窗口的右上角窗口中的模型拖入工作窗口打開可見得到的權重系數(shù)。3)通過分區(qū)系數(shù)計算油藏各個單井的值，根據(jù)數(shù)值大小的平面等值圖，結合對油藏的認識即可進行有效分區(qū)。由上述技術方案可知，針對水驅開發(fā)油藏生產(chǎn)動態(tài)分析和精細管理的需求，借助于SPSS社會科學統(tǒng)計軟件包的主因子分析和聚類和數(shù)據(jù)挖掘功能，對影響油井的各種因素進行主因子分析，確定主因子個數(shù)并進行油井分類；在主因子分析基礎上，選取成分矩陣相關系數(shù)最高的參數(shù)，以單井累積產(chǎn)油為目標，借助SPSS的數(shù)據(jù)挖掘功能，尋求多元線性回歸方程中的權重系數(shù)，建立分區(qū)系數(shù)模型，結合對油藏生產(chǎn)特征的認識進行油藏合理平面分區(qū)，實例表明該方法劃分實用、有效，并大大地提高了工作效率，可操作性強易于推廣；該方法同樣適用于對單砂體的分類。本發(fā)明具有以下有益效果：本發(fā)明借助SPSS軟件分析，大大節(jié)省了尋求產(chǎn)量的主要因素及相關性的工作時間，將原來3-4周的工作量縮短至2-3天，不僅提高了工作效率，可操作性強，也有利于該方法的推廣應用，更具科學性。附圖說明圖1是本發(fā)明的步驟流程示意圖；圖2是本發(fā)明的主因子分析過程窗口示意圖；圖3是本發(fā)明的分區(qū)系數(shù)模型權重系數(shù)的求取過程窗口示意圖；圖4是本發(fā)明的分區(qū)系數(shù)模型權重系數(shù)柱狀圖示意圖；圖5是本實施例的某油藏分區(qū)系數(shù)平面等制圖；圖6是本實施例的某油藏分區(qū)系數(shù)與原分區(qū)線疊加圖。具體實施方式下面結合實施對本發(fā)明做進一步說明：實施例一：石南某油藏：油井分類該油藏大規(guī)模投產(chǎn)正常生產(chǎn)油井數(shù)據(jù)如下：表2-1油藏正常生產(chǎn)井基本參數(shù)表SPSS主因子分析結果如表2-2～2-4：表2-2解釋的總方差表表2-3旋轉成份矩陣(旋轉法:具有Kaiser標準化的正交旋轉法)表2-4主成分分析結果表因子命名特征值方差累積方差F1厚度因子3.68746.03346.033F2滲透率因子1.86133.23379.265分析結果表明：該油藏影響油井因素主成分有2個：厚度因子f1、滲透率因子f2。通過成分得分系數(shù)矩陣得到(見表2-5)：表2-5成分得分系數(shù)矩陣表f1＝0.253Np+0.253N+0.301h+0.312hs-0.101k-0.091kxd+0.064Sf2＝-0.058Np+0.062N-0.044h-0.102hs+0.45k+0.445kxd+0.223S由此得到每口井的f1、f2。每口井的厚度因子f1、滲透率因子f2計算結果見下表2-6：表2-6單井主成分因子結果表通過SPSS軟件使用Cluster過程進行聚類分析，f1、f2因子進行聚類結果見表2-7。將分類井的生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行合并統(tǒng)計，就可以進行對比分析他們之間差異了。表2-7單井分類結果表實施例二：石南某油藏：平面分區(qū)經(jīng)過主因子分析，在旋轉成份矩陣表2-3相關系數(shù)最高的參數(shù)為有效厚度、滲透率和孔隙度，建立數(shù)據(jù)表見表2-8：表2-8建立分區(qū)系數(shù)所用正常生產(chǎn)油井參數(shù)表利用SPSS軟件數(shù)據(jù)挖掘以累積油量為目標進行權重求取，結果見如圖4。因此，分區(qū)系數(shù)f模型為：f＝0.6h+0.34φ+0.05k通過分區(qū)系數(shù)計算油藏各個單井的分區(qū)系數(shù)值，根據(jù)數(shù)值大小的平面等值圖(見圖5)，結合對油藏的認識即可進行有效分區(qū)。與原油藏研究的分區(qū)對比可以看出(見圖6)，兩者結果是一致的。但借助SPSS軟件分析，大大節(jié)省了尋求產(chǎn)量的主要因素及相關性的工作時間，將原來3-4周的工作量縮短至2-3天，不僅提高了工作效率，可操作性強，也有利于該方法的推廣應用。以上所述的實施例僅僅是對本發(fā)明的優(yōu)選實施方式進行描述，并非對本發(fā)明的范圍進行限定，在不脫離本發(fā)明設計精神的前提下，本領域普通技術人員對本發(fā)明的技術方案作出的各種變形和改進，均應落入本發(fā)明的保護范圍內(nèi)。當前第1頁1 2 3