基于图神经网络的井间注采动态响应研究

摘要：

注采井井间注采动态响应关系是油藏开发过程中的重要参数,对井间注采动态响应的正确评价可为油藏开发后期流场调控的工艺措施优化提供理论基础.注采井网可以等效成一种图结构,且井点间具有强相关性,为此基于图神经网络开展井间注采动态响应研究.通过图注意力网络结合多个时间节点注水井的单位时间注水量变化量和生产井的单位时间产液量变化量,以及渗流物理过程信息中的井底压力和井位数据等参数,对生产井产液量进行预测并反向传播学习,进而定量表征不同时刻的井间注采动态响应关系.结果表明,采用的新方法适用于井数较多且开关井频繁的实际油藏,具有成本低、动静参数结合和适用性广的优点.

关键词：图神经网络、井间连通性、机器学习、注意力机制、注采动态响应

所属期刊栏目：30

分类号：TE319(油气田开发与开采)

资助基金：中国石化大数据前瞻项目20191115200418146

在线出版日期：2023-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：130-136