基于支持向量機(jī)的二氧化碳非混相驅(qū)效果預(yù)測(cè)

王杰祥， 陳 征， 靖 偉， 陸國(guó)琛， 牛志偉

(1.中國(guó)石油大學(xué)(華東)石油工程學(xué)院，山東青島 266580；2.中海石油天津分公司渤海石油研究院，天津 300452；3.中國(guó)石化東北油氣分公司開(kāi)發(fā)處，吉林長(zhǎng)春 130062)

基于支持向量機(jī)的二氧化碳非混相驅(qū)效果預(yù)測(cè)

王杰祥1， 陳 征2， 靖 偉3， 陸國(guó)琛1， 牛志偉1

(1.中國(guó)石油大學(xué)(華東)石油工程學(xué)院，山東青島 266580；2.中海石油天津分公司渤海石油研究院，天津 300452；3.中國(guó)石化東北油氣分公司開(kāi)發(fā)處，吉林長(zhǎng)春 130062)

目前國(guó)內(nèi)缺乏一種快速、準(zhǔn)確預(yù)測(cè)CO2非混相驅(qū)油效果的方法，為了解決這一問(wèn)題，選取剩余地層壓力與混相壓力之比、孔隙度、滲透率、油藏中深、地層平均有效厚度、地層溫度、原油相對(duì)密度、含油飽和度、原油黏度、滲透率變異系數(shù)、注采比、注入速度和水氣交替注入比等13個(gè)地質(zhì)及工程參數(shù)作為輸入?yún)?shù)，平均單井日增油量作為輸出參數(shù)構(gòu)建了預(yù)測(cè)CO2非混相驅(qū)效果的支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型。以國(guó)內(nèi)6個(gè)CO2非混相驅(qū)項(xiàng)目和1個(gè)CO2混相驅(qū)項(xiàng)目為學(xué)習(xí)樣本，2個(gè)CO2非混相驅(qū)項(xiàng)目和1個(gè)CO2混相驅(qū)項(xiàng)目為檢測(cè)樣本檢測(cè)了支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確度，結(jié)果表明，3個(gè)檢測(cè)樣本的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的平均相對(duì)誤差為5.57%，滿足工程要求。利用該模型預(yù)測(cè)了腰英臺(tái)油田CO2非混相驅(qū)井組的增產(chǎn)效果，與實(shí)際增產(chǎn)效果相比，相對(duì)誤差僅為1.30%。這表明，采用支持向量機(jī)方法對(duì)CO2非混相驅(qū)油效果進(jìn)行預(yù)測(cè)可行且有效。

二氧化碳驅(qū) 非混相驅(qū) 支持向量機(jī) 效果預(yù)測(cè) 腰英臺(tái)油田

CO2驅(qū)油技術(shù)在國(guó)外已是一項(xiàng)比較成熟的提高采收率技術(shù)，國(guó)外多以CO2混相驅(qū)為主，而國(guó)內(nèi)油田多為陸相沉積，膠質(zhì)、瀝青質(zhì)含量較高，造成CO2混相壓力較高，CO2在地層中難以達(dá)到混相。目前國(guó)內(nèi)已實(shí)施的CO2驅(qū)項(xiàng)目以CO2非混相驅(qū)為主[1-3]。同時(shí)，國(guó)內(nèi)油田無(wú)論在地質(zhì)條件上還是管理模式上都與國(guó)外油田有很大區(qū)別，盲目利用國(guó)外CO2驅(qū)效果預(yù)測(cè)方法對(duì)國(guó)內(nèi)油田CO2非混相驅(qū)進(jìn)行效果預(yù)測(cè)存在很多問(wèn)題。因此，對(duì)CO2非混相驅(qū)效果預(yù)測(cè)方法開(kāi)展深入研究具有十分重要的意義。目前關(guān)于CO2非混相驅(qū)效果預(yù)測(cè)方面的研究較少。2011年王濤[4]在考慮油藏地質(zhì)因素的基礎(chǔ)上利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)CO2驅(qū)的采收率進(jìn)行了預(yù)測(cè)，并與數(shù)值模擬結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比，雖取得了不錯(cuò)的效果，但人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法訓(xùn)練樣本較少時(shí)容易出現(xiàn)過(guò)度擬合以及陷入局部最優(yōu)等問(wèn)題。2012年吳曉東等人[5]采用數(shù)值模擬手段，借鑒Vogel建立溶解氣驅(qū)油井產(chǎn)能方程的方法建立了CO2驅(qū)油井的產(chǎn)能預(yù)測(cè)模型，該模型僅從地質(zhì)角度出發(fā)對(duì)CO2驅(qū)的效果進(jìn)行預(yù)測(cè)?？偟膩?lái)說(shuō)，以上兩種方法均主要針對(duì)CO2混相驅(qū)效果進(jìn)行預(yù)測(cè)，對(duì)CO2非混相驅(qū)情況考慮較少。支持向量機(jī)擁有可靠的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)，它不僅簡(jiǎn)單易行，而且可以有效避免機(jī)器學(xué)習(xí)中常見(jiàn)的大數(shù)定律及局部最優(yōu)等問(wèn)題，是一種支持小樣本、非線性數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。近年來(lái)，隨著支持向量機(jī)理論的發(fā)展，它在解決函數(shù)擬合、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)等方面的問(wèn)題時(shí)所展現(xiàn)出的諸多優(yōu)點(diǎn)逐漸引起了石油工作者的關(guān)注，并被逐步應(yīng)用到石油勘探、儲(chǔ)層識(shí)別、產(chǎn)量預(yù)測(cè)等方面[6-14]。為此，筆者考慮影響CO2非混相驅(qū)效果的油藏地質(zhì)因素及工程因素，結(jié)合國(guó)內(nèi)已實(shí)施CO2非混相驅(qū)項(xiàng)目的實(shí)際效果，建立了一種基于支持向量機(jī)的CO2非混相驅(qū)效果預(yù)測(cè)方法。

1 支持向量機(jī)方法的原理

1.1 支持向量機(jī)的基本理論

1995年V.Vapnik等人[15]第一次提出了支持向量機(jī)(support vector machine，SVM)理論，其在解決小樣本以及非線性等問(wèn)題中具有許多其他算法所不具備的優(yōu)勢(shì)，并且支持向量機(jī)理論在函數(shù)擬合、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)等一些其他機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題中進(jìn)行了推廣應(yīng)用。統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論作為支持向量機(jī)的理論基礎(chǔ),可以使支持向量機(jī)理論有效避免大數(shù)定律、概率測(cè)度等一些一直困擾機(jī)器學(xué)習(xí)方法的問(wèn)題，從而形成一套針對(duì)小樣本數(shù)據(jù)問(wèn)題的全新理論體系。同時(shí)，統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論還提供了一個(gè)解決有限樣本學(xué)習(xí)問(wèn)題的統(tǒng)一構(gòu)架，可以有效避免人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等其他機(jī)器學(xué)習(xí)方法中常出現(xiàn)的局部最小、過(guò)學(xué)習(xí)和欠學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)選擇等問(wèn)題。支持向量機(jī)在模型訓(xùn)練過(guò)程中采用了升維處理和線性化的思想，即在訓(xùn)練過(guò)程中通過(guò)對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行升維處理以求尋找到一個(gè)既具有一定分類精度，又在平面兩側(cè)擁有最大空白區(qū)域的超平面，從而在理論上實(shí)現(xiàn)對(duì)線性可分?jǐn)?shù)據(jù)的最優(yōu)分類。

1.2 支持向量機(jī)回歸模型

將支持向量機(jī)用于解決回歸問(wèn)題稱為支持向量機(jī)回歸，支持向量機(jī)回歸包括線性回歸和非線性回歸兩種形式。對(duì)于支持向量機(jī)線性回歸，當(dāng)給定樣本集S={(xi,yi)}(i=1,2,…,N)以及大于0的允許誤差ε后，在原始空間Rn中存在一個(gè)超平面f(x)=(ω,x)+b(ω∈Rn,b∈Rn)，使樣本集S中任意樣本(xi,yi)滿足|yi-f(xi)|≤ε(?(xi,yi)∈S)。對(duì)于支持向量機(jī)非線性回歸，當(dāng)在原始空間Rn中，不能將給定的樣本集S線性分離時(shí)，則需要將樣本集S中的數(shù)據(jù)通過(guò)一個(gè)非線性映射φ(x)=(φ1(x),φ2(x),…,φn(x),…)映射到另一個(gè)高維特征空間H中進(jìn)行處理，使映射后的φ(x)在高維特征空間H中可以實(shí)現(xiàn)線性回歸，然后再將在特征空間H中回歸后的φ(S)返回到原始空間Rn中。支持向量機(jī)非線性回歸的對(duì)偶優(yōu)化問(wèn)題的具體算法為：

常見(jiàn)的核函數(shù)有Linear核函數(shù)、Polynomial核函數(shù)、Radial basis function(RBF)核函數(shù)和Sigmoid核函數(shù)，其表達(dá)式分別為：

(2)

(3)

K(xi,xj)=exp(-γ‖xi-xj‖2)γ>0

(4)

(5)

核函數(shù)可以通過(guò)選擇滿足Mercer定理的函數(shù)來(lái)確定。通過(guò)核函數(shù)可以避免計(jì)算非線性映射φ，從而使函數(shù)回歸過(guò)程繞過(guò)特征空間而直接在輸入空間上求取。所以，支持向量機(jī)非線性回歸問(wèn)題的具體求解步驟為：

1) 選擇合適的核函數(shù)，使K(xi,xj)=〈φ(xi),φ(xj)〉；

3) 用下式計(jì)算b:

(6)

4) 構(gòu)造非線性回歸函數(shù)：

xi∈Rn,xj∈Rn，b∈R

(7)

2 支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型的建立

2.1 影響因素的確定

影響CO2非混相驅(qū)效果的因素有很多，主要分為地質(zhì)因素和工程因素。經(jīng)過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)油田CO2非混相驅(qū)項(xiàng)目資料的整理分析，并結(jié)合前人經(jīng)驗(yàn)[16-18]，最終選取剩余地層壓力與混相壓力之比(p/pmm)、孔隙度、滲透率、油藏中深、地層平均有效厚度、地層溫度、原油相對(duì)密度、含油飽和度、原油黏度、滲透率變異系數(shù)、注采比、注入速度和水氣交替注入比等13個(gè)因素作為SVM模型的輸入?yún)?shù)，選取試驗(yàn)區(qū)平均單井日增油量作為SVM模型的輸出參數(shù)。

2.2 模型的建立

目前國(guó)內(nèi)大多數(shù)油田CO2非混相驅(qū)還處于現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)階段，還未進(jìn)行大規(guī)模應(yīng)用。筆者將搜集到的國(guó)內(nèi)10個(gè)CO2驅(qū)項(xiàng)目的基本參數(shù)作為CO2非混相驅(qū)效果預(yù)測(cè)樣本集(見(jiàn)表1)，其中8個(gè)項(xiàng)目為CO2非混相驅(qū)項(xiàng)目。CO2在原油中的混相程度是影響CO2驅(qū)效果的首要因素，為使所建模型能夠充分考慮混相程度對(duì)CO2非混相驅(qū)效果的影響，特在預(yù)測(cè)樣本集中引入了2個(gè)CO2混相驅(qū)項(xiàng)目(濮城油田和草舍油田)，使模型在訓(xùn)練及檢驗(yàn)過(guò)程中充分考慮混相程度的影響，以提高模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。選取表1中前7個(gè)樣本作為學(xué)習(xí)樣本，用以建立SVM模型，選取另外3個(gè)樣本作為測(cè)試樣本，以檢驗(yàn)所建SVM模型的準(zhǔn)確性。

為了避免不同因素的量綱對(duì)SVM輸出結(jié)果的影響，需對(duì)每個(gè)影響因素的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，歸一化公式為：

(8)

式中：R′為歸一化后的試驗(yàn)區(qū)參數(shù)；Ri為試驗(yàn)區(qū)i因素的屬性值；Ri max為試驗(yàn)區(qū)i因素在n個(gè)樣本中的最大值。

選取前7組數(shù)據(jù)進(jìn)行SVM模型訓(xùn)練，利用濮城、富14、薩南3個(gè)試驗(yàn)區(qū)的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)。

以均方差(mean squared error,MSE)作為評(píng)定各CO2驅(qū)項(xiàng)目相對(duì)誤差的指標(biāo)，均方差的計(jì)算式為：

(9)

利用Matlab軟件的Libsvm-FarutoUltimate工具箱對(duì)SVM模型進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練時(shí)使用ε-SVR函數(shù)模型，核函數(shù)選用RBF核函數(shù)。ε-SVR模型的建立過(guò)程實(shí)際上是對(duì)模型中所涉及參數(shù)的尋優(yōu)過(guò)程，訓(xùn)練的主要參數(shù)為懲罰因子C、核函數(shù)的寬度參數(shù)γ和控制誤差ε。目前并沒(méi)有統(tǒng)一的參數(shù)訓(xùn)練方法，主要的訓(xùn)練方法有經(jīng)驗(yàn)法[12]、網(wǎng)格搜索法[13-14]、貝葉斯框架法[19]等。筆者在訓(xùn)練過(guò)程中利用遺傳算法對(duì)模型中涉及到的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，具體方法為[20]：

1) 設(shè)定允許控制誤差ε的大小，并根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選定懲罰因子C和核函數(shù)寬度參數(shù)γ的變化范圍；

2) 利用遺傳算法優(yōu)選范圍內(nèi)的C和γ，使用優(yōu)選后的C和γ對(duì)支持向量機(jī)模型進(jìn)行訓(xùn)練并對(duì)檢驗(yàn)樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)，最終選擇預(yù)測(cè)精度最高的一組C和γ；

3) 縮小C和γ的變化范圍重復(fù)步驟2)；

4) 繼續(xù)縮小C和γ的變化范圍，直至得到最優(yōu)的模型參數(shù)。

在利用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化尋優(yōu)的過(guò)程中，將均方差作為個(gè)體的適應(yīng)度來(lái)進(jìn)行評(píng)價(jià)。經(jīng)過(guò)不斷嘗試，最終得到的最優(yōu)懲罰因子C為21.956 8，最優(yōu)的γ為0.319 96，控制誤差為0.01。

利用訓(xùn)練好的SVM模型對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行擬合檢驗(yàn)，結(jié)果如圖1所示。

從圖1可以看出，訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)點(diǎn)與樣本點(diǎn)非常接近，誤差均在2%以內(nèi)，表明預(yù)測(cè)值與樣本值符合程度較好，體現(xiàn)出SVM具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力。

利用優(yōu)化的參數(shù)建立SVM模型對(duì)濮城、富14、薩南等3個(gè)試驗(yàn)區(qū)的平均單井日增油量進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 SVM模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果的對(duì)比

Table 2 Comparison of actual measured results and that of predicted by SVM model

注：C=21.956 8，γ=0.319 96,ε=0.01。

由表2可知，預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果最大相對(duì)誤差為8.42%，最小相對(duì)誤差為2.77%，平均相對(duì)誤差5.57%，符合CO2非混相驅(qū)效果預(yù)測(cè)要求，說(shuō)明利用支持向量機(jī)方法對(duì)CO2非混相驅(qū)效果進(jìn)行預(yù)測(cè)是可行的。

最優(yōu)懲罰因子C的選擇對(duì)SVM模型的準(zhǔn)確程度影響很大，若C取值過(guò)大，對(duì)訓(xùn)練樣本的擬合效果很好，但是對(duì)新樣本的泛化能力較差，此時(shí)會(huì)發(fā)生嚴(yán)重的過(guò)學(xué)習(xí)現(xiàn)象；若C取值很小，會(huì)發(fā)生嚴(yán)重的欠學(xué)習(xí)現(xiàn)象。所以，在不影響預(yù)測(cè)精度的前提下，訓(xùn)練過(guò)程中應(yīng)使C盡量小，以保證訓(xùn)練的支持向量機(jī)模型具有一定的泛化能力[15]。目前支持向量機(jī)模型訓(xùn)練過(guò)程中對(duì)C的取值范圍并沒(méi)有明確規(guī)定，經(jīng)調(diào)研發(fā)現(xiàn)，應(yīng)用于不同研究領(lǐng)域中支持向量機(jī)模型的C多處于20～1 000，上文所建立SVM模型的最終優(yōu)選懲罰因子C較小，為21.956 8，可以說(shuō)明上文所建立的CO2非混相驅(qū)效果預(yù)測(cè)SVM模型在保證預(yù)測(cè)精度符合要求的前提下，預(yù)測(cè)的結(jié)果具有一定的普遍性。

3 現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)效果預(yù)測(cè)

腰英臺(tái)油田為低孔隙、特低滲透油藏，平均滲透率1.9 mD，孔隙度12.1%，儲(chǔ)層原始含水飽和度較高，油水同層發(fā)育，油井自然產(chǎn)能低，水驅(qū)采收率僅9.9%[21]。腰英臺(tái)油田腰西區(qū)塊CO2非混相驅(qū)試驗(yàn)區(qū)平均油藏深度2 020 m，平均有效厚度5.5 m，地層溫度97.8 ℃，原油黏度1.91 mPa·s，原油相對(duì)密度0.78，滲透率變異系數(shù)0.92，試驗(yàn)區(qū)注氣前含油飽和度41%，地層壓力8.9 MPa。經(jīng)試驗(yàn)測(cè)定該區(qū)塊CO2混相壓力為26.63 MPa，地層壓力與混相壓力之比為0.33，屬于CO2非混相驅(qū)。2011年4月腰英臺(tái)油田DB33井區(qū)第一批試驗(yàn)井組(前5排)開(kāi)始實(shí)施CO2非混相驅(qū)，試驗(yàn)區(qū)共有采油井30口，注氣井7口，注入速度47.5 t/d，分別實(shí)施2種CO2注入方式，其中2口注入井按水氣比1∶1交替注入，其余5口注入井連續(xù)注入CO2，2012年8月后2口交替注入井轉(zhuǎn)為連續(xù)注水井，連續(xù)注CO2井轉(zhuǎn)為水氣交替注入井，水氣注入比1∶1。

第一批試驗(yàn)井組水驅(qū)產(chǎn)油量符合指數(shù)遞減規(guī)律(見(jiàn)圖2)，遞減指數(shù)n=0.5。截至2013年11月30日，試驗(yàn)區(qū)CO2非混相驅(qū)累計(jì)采油960 d，與水驅(qū)相比累計(jì)增油12 669.21 t，平均單井日增油0.440 t。

將DB33井區(qū)前5排井組CO2非混相驅(qū)的參數(shù)輸入到訓(xùn)練好的SVM模型中，對(duì)DB33井區(qū)前5排井組CO2非混相驅(qū)平均單井日增油量進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果為0.445 7 t，與實(shí)際平均單井日增油量相比，相對(duì)誤差僅為1.30%，說(shuō)明利用支持向量機(jī)方法對(duì)CO2非混相驅(qū)效果進(jìn)行預(yù)測(cè)具有可行性和有效性。

4 結(jié)論及建議

1) 基于支持向量機(jī)的CO2非混相驅(qū)油效果預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)精度高、簡(jiǎn)單且具有普遍性，可以有效預(yù)測(cè)CO2非混相驅(qū)效果。

2) CO2非混相驅(qū)油效果受諸多因素影響，要得到更加準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)效果，需要對(duì)影響CO2非混相驅(qū)效果的因素進(jìn)行詳細(xì)分析，以便為建立預(yù)測(cè)模型時(shí)確定影響因素提供依據(jù)。

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[編輯 劉文臣]

遼河油田大斜度注水井應(yīng)用投球同心分注技術(shù)取得成效

遼河油田淺海海南三斷塊是該油田灘海唯一的注水驅(qū)油區(qū)塊，由于各方面條件所限，該區(qū)塊的注水井多為大斜度井，且地層非均質(zhì)性較為嚴(yán)重，注水速度差異大，易產(chǎn)生水淹、水竄等問(wèn)題。為此，該油田采用了同心分注技術(shù)，基本上解決了井斜角30°～50°注水井分層注水的難題。但對(duì)于井斜角更大的注水井，以及分層后層段內(nèi)小層多、滲透率級(jí)差大的注水井，上述技術(shù)的效果仍不夠理想。針對(duì)該問(wèn)題，遼河油田經(jīng)過(guò)研究攻關(guān)，采用了大斜度井投球同心分注技術(shù)。

該技術(shù)的關(guān)鍵是要了解地溫梯度，選擇合適的調(diào)堵球密度及調(diào)堵球強(qiáng)度。溫度對(duì)調(diào)堵球與注入水密度的影響較大，在選取調(diào)堵球密度時(shí)，若不充分考慮地溫梯度對(duì)調(diào)堵球與注入水密度的影響，一旦停注，調(diào)堵球易沉入口袋，導(dǎo)致措施失效。如調(diào)堵球沒(méi)有足夠的強(qiáng)度和耐沖蝕能力，則會(huì)導(dǎo)致調(diào)堵球被壓入炮眼或受高壓水流沖蝕破壞，產(chǎn)生措施有效期短的問(wèn)題。因此，為達(dá)到良好效果，必須研制高精密度、高強(qiáng)度的調(diào)堵球，并制定合理的投球方案。遼河油田提出了免作業(yè)投球分注的技術(shù)思路，形成了調(diào)堵球密度范圍計(jì)算方法，研制了不同密度系列調(diào)堵球，并針對(duì)不同情況的注水井，確定了調(diào)堵球選型方法，最終形成了投球分注工藝。該技術(shù)無(wú)需動(dòng)管柱就可進(jìn)行作業(yè)，在井口投入設(shè)計(jì)數(shù)量的調(diào)堵球即可解決特殊水井調(diào)整吸水剖面的問(wèn)題，并可實(shí)現(xiàn)調(diào)堵球的重新分配，大大降低了作業(yè)及分注工具的成本。在調(diào)堵球設(shè)計(jì)方面，將調(diào)堵球耐壓提升至80 MPa，耐溫達(dá)到97 ℃以上。

遼河油田在海南三斷塊3口井進(jìn)行了大斜度井投球同心分注技術(shù)試驗(yàn)，3口注水井平均注水壓力提高2.5 MPa(最高提高3.9 MPa)，措施前后吸水剖面得到明顯改善，對(duì)應(yīng)3口油井累計(jì)增油近百噸，效果良好。

[供稿 石 鉆]

Prediction of the Effect CO2Immiscible Flooding Based on
Support Vector Machine

Wang Jiexiang1, Chen Zheng2, Jing Wei3, Lu Guochen1, Niu Zhiwei1

(1.SchoolofPetroleumEngineering,ChinaUniversityofPetroleum(Huadong),Qingdao,Shandong,266580,China;2.TianjinBohaiOilfieldInstitute,CNOOC,Tianjin,300452,China;3.DepartmentofFieldDevelopment,SinopecNortheastOil&GasCompany,Changchun,Jilin,130062,China)

In order to predict the effect of CO2immiscible flooding rapidly and accurately,a prediction model based on support vector machine was established.It takes 13 geological and engineering parameters (i.e. the ratio of residual formation pressure and CO2miscibility pressure,porosity,permeability,reservoir mid-depth,net pay,formation temperature,relative density of crude oil,oil saturation,oil viscosity,coefficient of permeability variation,injection-production ratio,injection rate,and the ratio of water/gas alternating injection) as input parameters,and the average daily oil increment per well as output parameter.with six CO2immiscible flooding projects and 1 CO2miscible flooding project as training samples,and two CO2immiscible flooding projects and one CO2miscible flooding project as testing samples in China,the accuracy of the model was verified.The results showed that average relative error between predicted value and actual value of above 3 samples was 5.57%,which met the engineering requirement.The model was applied to predict the effect of CO2immiscible flooding in Yaoyingtai Oilfield,indicating a relative error of only 1.30% in relation with the actual value.It suggested that the method based on support vector machine is feasible and effective to predict the effect of CO2immiscible flooding.

CO2flooding;immiscible flooding;support vector machine (SVM);effect prediction;Yaoyingtai Oilfield

2014-08-10；改回日期：2014-11-03。

王杰祥(1963—)，男，山東煙臺(tái)人，1986年畢業(yè)于華東石油學(xué)院采油工程專業(yè)，1989年獲石油大學(xué)(北京)油氣田開(kāi)發(fā)工程專業(yè)碩士學(xué)位，2002年獲石油大學(xué)(華東)油氣田開(kāi)發(fā)工程專業(yè)博士學(xué)位，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事采油工程理論與技術(shù)、提高油藏采收率技術(shù)方面的研究。

國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(“863”計(jì)劃)項(xiàng)目“CO2驅(qū)油的油藏工程設(shè)計(jì)技術(shù)研究”(編號(hào)：2009AA063402)部分研究?jī)?nèi)容。

?油氣開(kāi)采?

10.11911/syztjs.201502015

TE319

A

1001-0890(2015)02-0084-06

聯(lián)系方式：wangjiexiangupc@163.com。