Главная страница
Навигация по странице:

  • Цель

    		•

    Практика математические методы. практика матмет. Практическая работа по курсу Математические методы моделирования в геологии


    Скачать 350.14 Kb.
    НазваниеПрактическая работа по курсу Математические методы моделирования в геологии
    АнкорПрактика математические методы
    Дата20.02.2023
    Размер350.14 Kb.
    Формат файлаdocx
    Имя файлапрактика матмет.docx
    ТипПрактическая работа
    #946891

    Министерство высшего образования и науки Российской Федерации

    Федеральное государственное бюджетное образовательное

    учреждение высшего образования

    «Уфимский государственный нефтяной технический университет»


    Кафедра «Геология и разведка нефтяных и газовых месторождений»


    Практическая работа

    по курсу «Математические методы моделирования в геологии»

    Выполнил: ст. гр. ГЛ-18-01 Ласынова С.Р.

    Проверил: преподаватель Султанов Ш.Х.

    Уфа – 2021

    Цель: решение промысловых задач с использование статистических методов обработки информации.

    Задачи:

    1.Классификация (группирование) объектов по характеризующим их свойствам и параметрам.

    2.Определение наиболее «влиятельных» свойств и параметров на исследуемый признак.
    Ход работы:

    1. Открыли исходный файл.

    Таблица 1. Исходные данные

    СКВАЖИНА
    Рпл
    Hобщ
    Hэфф
    Рлитостат
    Нперф
    Kпор
    Кпр
    Кнн
    Кгл
    Vзак

    пропанта
    Vзак

    геля
    Рср закачки
    Skin
    Fcd

    well
    Ppl
    H
    Hef
    Plitost
    Hperf
    m
    Kpr
    Knn
    Kglin
    Vpropant
    Vgelay
    Pzak
    Skin
    qneft

    1
    210
    40
    10,7
    60,731724
    32
    17,13
    9,3
    63,08
    71,5
    100
    334,4
    268
    -5,1
    7,3766

    2
    160
    36
    8,6
    60,405614
    42
    15,7
    3,8
    61,7
    14,4
    132,5
    398,8
    380
    -5,51
    3,31

    3
    200
    14
    11,8
    60,311544
    12
    15,9
    5,2
    53,3
    13
    50
    107,6
    330
    -5,21
    11,14

    4
    245
    17
    11,2
    64,672388
    16
    17,6
    1,6
    73,2
    10,01
    80
    176,2
    350
    -5,46
    6,37

    5
    230
    31
    4
    60,26338
    38
    18,1
    12,6
    64,5
    11,01
    110,1
    257
    433
    -5,42
    3,95

    6
    240
    6
    5,4
    60,234783
    14
    15,4
    3,5
    55,5
    11,2
    30
    65,2
    332
    -5,25
    11,15

    7
    245
    27
    15
    64,057043
    35
    17,5
    1,54
    68,5
    10,8
    100
    207,4
    370
    -5,55
    6,51

    8
    245
    56
    11,8
    64,220349
    51
    15,4
    0,6
    59
    15,5
    70,1
    171,7
    370
    -5,16
    7,02

    9
    245
    75
    10,2
    63,805186
    34
    17,4
    1,7
    63,4
    11,7
    80
    182,1
    320
    -5,43
    8,09

    10
    240
    29
    6,8
    63,92384
    30
    15,02
    0,5
    58,6
    13,8
    70
    180,4
    300
    -5,3
    3,86

    11
    250
    36
    9,4
    64,353553
    28
    15,04
    0,4
    58,4
    14
    80
    191,4
    420
    -5,56
    5,14

    12
    220
    14
    2
    64,745386
    10
    16,1
    4,4
    45,1
    13,4
    30
    144,9
    265
    -4,78
    23,24

    13
    240
    5
    2,8
    61,74693
    10
    18,2
    9,16
    60,7
    11,5
    16
    94
    400
    -5,27
    20,42

    14
    240
    5
    3
    61,941593
    20
    15,4
    2,4
    49,04
    13,2
    50
    112,2
    324
    -5,25
    7,08

    15
    230
    70
    5,8
    61,199316
    47
    16,4
    6
    65
    11,6
    117
    341,2
    340
    -5,39
    7,29

    16
    120
    28
    7,2
    61,100981
    24
    16,5
    5,04
    73,7
    8,3
    100
    275,4
    370
    -5,56
    3,54

    17
    180
    40
    13,6
    61,308688
    26
    16,7
    8,9
    66,08
    13,2
    85
    163
    340
    -5,53
    19,8

    18
    200
    33
    14
    61,920772
    32
    14,6
    2,2
    66
    13,4
    106
    320,7
    400
    -5,56
    6,91

    19
    120
    31,8
    21
    64,273279
    32
    15,7
    0,64
    55,75
    9,1
    150
    462,4
    279
    -4,5
    9,5729

    20
    240
    8
    3,2
    62,005059
    8
    16,5
    4,83
    43,3
    11,1
    30,1
    78
    400
    -5,17
    5,49

    21
    240
    34
    12,9
    63,321038
    28
    17,1
    1,47
    76,01
    11,5
    119,9
    277,4
    380
    -5,5
    4,05

    22
    235
    8
    2
    61,416555
    8
    16,6
    6,4
    61,67
    10,3
    20
    102,4
    259
    -4,9
    7,1261

    23
    230
    9
    2,2
    62,06426
    9
    15,7
    3,23
    64,25
    12,75
    35
    97,5
    380
    -5,46
    5,74

    24
    240
    26
    10,2
    63,821742
    20
    17
    7,6
    74,45
    10,7
    80
    181,2
    453
    -5,61
    6,25

    25
    240
    13
    4,8
    62,058741
    10
    14,5
    1,8
    54
    13,4
    40
    100,3
    360
    -5,53
    7,43

    26
    240
    33
    13,4
    63,681515
    24
    17,5
    11,3
    78,02
    9,6
    90
    251,5
    440
    -5,69
    12,96

    27
    237
    10,2
    4,1
    62,033656
    8
    14,52
    2,1
    59,3
    13,4
    30
    137,9
    333
    -4,9
    6,4101

    28
    242
    21
    4,4
    63,443455
    21
    16,8
    6,5
    63,9
    9,8
    40
    102,9
    365
    -5,34
    12,1

    29
    190
    49,8
    14,4
    61,684969
    48
    14,4
    0,3
    55,1
    16,9
    60
    137,6
    336
    -5,27
    2,9

    30
    220
    95,8
    9,6
    62,436276
    18
    15,43
    0,8
    63
    13,6
    160
    483,9
    271
    -4,7
    9,26

    31
    245
    22
    3,2
    60,711907
    18
    15,56
    0,6
    55
    10,4
    40,2
    131,2
    362
    -5,4
    6,29

    32
    239
    31
    7,1
    62,540381
    14
    14,67
    0,4
    56,4
    14,4
    40
    249,1
    291
    -4,9
    2,1563

    33
    245
    5
    2,6
    62,00832
    8
    20,2
    1,71
    75,6
    10,03
    30
    61,4
    321
    -5,24
    3,17

    34
    235
    43
    20,8
    60,715419
    42
    16,63
    3,2
    68,47
    12,7
    151,3
    425,2
    345
    -5,46
    4,91

    35
    240
    88
    25,8
    63,382246
    72
    16,71
    8,01
    71,02
    11,04
    240,2
    607,9
    500
    -5,64
    6,87

    36
    240
    58
    4,6
    61,956644
    35
    14,72
    8,82
    73,7
    10,37
    120
    309,2
    370
    -5,65
    10,73

    37
    237
    40,4
    10,4
    61,787819
    38
    14,5
    1,53
    64,3
    11,9
    100
    318
    278
    -5
    11,021

    станд откл
    32,30655
    22,96582
    5,795201
    1,381767
    14,90153
    1,286417
    3,434473
    8,50306
    9,954806
    48,20392
    131,6626
    56,17426
    0,288898
    4,804182

    ср знач
    224,1892
    32,13514
    8,918919
    62,33206
    26
    16,18459
    4,056216
    62,64973
    13,63541
    80,63243
    222,6649
    352,2973
    -5,30135
    8,017108



    2. Нормирование данных позволяет получить величину, которая приближенно подчиняется нормальному распределению с нулевым средним и дисперсией, равной 1.

    Нормирование данных выполняется по формуле: = , где - Среднее арифметическое значение; σ - стандартное отклонение.
    ; σ = ;




    3. Пользуясь формулой коэффициента корреляции:

    Определяем связь между параметрами: давление пласта (Ppl) и давление литостатическое (Plitost); общая толщина пласта (Н) и эффективная толщина (Hef); коэффициент проницаемости (Kpr) и коэффициент пористости (m):

    Если коэффициент корреляции приближен к 1, то связь тесная, у нас же величины получились 0,2222 , 0,4336 , 0,5314 , следовательно коэффициенты независимы и для регрессионного анализа будем использовать все параметры из этих пар.

    Загружаем полученные данные в Statgraphics, выбираем кластерный метод анализа, производим анализ по геологическим параметрам (H, Hef, Hperf, Kglin, Knn, Kpr, m, Plitost, Ppl). Получаем дендрограмму.



    4. Проанализировали график и определили схожие (подобные) по свойствам и параметрам скважины. Я выделила группу скважин: 6, 31, 14, 25, 27, 23, 10, 32


    1. Сделали отдельным файлом выборку из подобных скважин.



    1. Так как основными факторами, влияющими на процесс разработки залежей углеводородов, являются геологические и технологические факторы, то и регрессионный анализ мы проводим по этим факторам.


    Skin берем независимым параметром.



    Получаем многофакторное регрессионное уравнение:



    Из уравнения видим, что наибольшее влияние из технологических факторов оказывает объем закачиваемого геля (Vgelay), из геологического – коэффициент пористости.

    Коэффициент нефтеотдачи (qneft) так же берем независимым параметром.



    Получаем многофакторное регрессионное уравнение:



    Из уравнения видим, что наибольшее влияние на показатель qneft среди технологических факторов у параметра Vpropant – объем закачиваемого пропанта, геологическими параметрами является коэффициент нефтенасыщенности.

    Вывод: По результатам анализа можно выделить параметры, которые оказывают наибольшее влияние на эффективность ГРП.

    В данном случае геологическими параметрами являются пористость и коэффициент нефтенасыщенности, а технологическимb параметрами - объем закачиваемого пропанта, это объясняется тем, что при проведении ГРП, при прочих равных условиях, объем пропанта влияет на общий объем трещин, возникаемых при ГРП, т.е. объем пропанта будет увеличивать пористость породы и объем закачиваемого геля (Vgelay), т.к. образование геля позволяет создать в пласте отклоняющие экраны, регулировать фильтрационные потоки, что приводит к увеличению добычи нефти.

    Технология ГРП заключается в создании высокопроводимой трещины в целевом пласте под действием подаваемой в него под давлением жидкости для обеспечения притока добываемого флюида (природный газ, вода, конденсат, нефть или их смесь) к забою скважины. Пористость характеризует способность ГП вмещать жидкости и газы, а нефтенасыщенность имеет прямопропорциональную зависимость от пористости.

    написать администратору сайта