Эмуляция экспертного подхода к обработке кривых ГДИС на основе нечеткого критерия максимальной истинности

Abstract

Метою гідродинамічних досліджень свердловин (ГДДС) є визначення моделей свердловини, пласта і меж пластів з подальшою ідентифікацію їх параметрів. Традиційно – це завдання покладається на експерта, який зіставляє реальні дані з типовими кривими зміни тиску вручну або за допомогою спеціальних програмних продуктів. При цьому виникає необхідність виявити в даних ДДІВ лінійні ділянки, за якими можливо встановити переважаючий на конкретному часовому проміжку фільтраційний режим (лінійний, радіальний тощо). Розглядається заснований на непарному критерії максимальної істинності метод кластерного нечіткого регресійного аналізу, що використовує параметри невизначеності вихідних даних у явному вигляді (метод f-регресії) . Розглянутий приклад доводить, що шляхом коректного задання невизначеностей вихідних даних і вибору параметрів методу, традиційності вирішувану експертом завдання установки кількості і параметрів лінійних ділянок кривої можливо вирішити в напівавтоматичному режимі, для подальшої ідентифікації моделі колектора та її параметрів.

Целью анализа данных гидродинамических исследований скважин (ГДИС) является определение моделей скважины, пласта и границ с последующей идентификацией их параметров. Традиционно эта задача возлагается на эксперта, который сопоставляет реальные данные с типичными кривыми изменения давления, вручную или при помощи специальных программных продуктов. При этом возникает необходимость найти в данных ГДИС линейные участки, позволяющие установить преобладающий на конкретном временном промежутке фильтрационный режим (линейный, радиальный и т.д.). Рассматривается основанный на нечетком критерии максимальной истинности метод кластерного нечеткого регрессионного анализа, использующий параметры неопределенности исходных данных в явном виде (метод f-регрессии). Рассмотренный пример показывает, что путем корректного задания неопределенностей исходных данных и выбора параметров метода традиционную решаемую экспертом задачу установки количества и параметров линейных участков кривой с целью последующей идентификации модели коллектора и ее параметров можно решить в полуавтоматическом режиме.

The main aim of well hydrostatic research (WHSR) data analysis is to determine a model of a well, layer and boundaries with the following identification of their parameters. Traditionally this task is performed by an expert who compares real data with typical pressure curves; that is done manually or with a help of special software. Therefore, there arises the task to determine linear areas in WHED data that allows establishing filtration mode dominant on the certain time slot (linear, radial etc.). This article investigates the method of cluster fuzzy regression analysis which is based on maximum validity fuzzy measure. This method uses parameters of explicit basic data uncertainty (f-regression method). The analyzed example has shown that the task traditionally performed by an expert (set of quantity and parameters of curve linear areas) and can be carried out in semi-automated mode by means of proper set of basic data uncertainty and chooses of method parameters for consequent identification of reservoir model and its parameters.