典型单元非稳态油水界面表征及单元合理产能评价技术

项目名称:

典型单元非稳态油水界面表征及单元合理产能评价技术

项目类别:

服务类

项目分类:

三类

项目单位:

********研究院碳酸盐岩研究部

资金来源:

自筹资金

项目概况:

****油田碳酸盐岩油藏复杂断裂带高效开发，融合地震、测井、试井、酸压曲线及生产等动静态数据，以机器学习与图像训练技术为核心，开展储集体核带构型智能识别、油水界面动态表征等研究。****油田FⅠ17、FⅠ19断裂带资料，建立储集体智能识别与油水界面表征方法，实现地质模型动态修正，开展油藏单元产能规模动态评价，总结不同开发阶段剩余油分布规律，为复杂断块油藏精准挖潜、提升采收率提供技术支撑。

项目类别分类:

采购范围:

①融合“地震、测井、试井、酸压曲线、生产”等动静态数据，利用机器学习与图像训练技术，建立储集空间的定性判别方法，精准刻画核带内部结构，实现核带内部构型的智能识别。 ②以动态生产资料为约束，智能量化不同储集体的空间占比，实现单元的动静态储量匹配，并动态修正地质模型。 ③以生产动态数据为基础，形成一种基于人工智能或者机器学习的油水界面智能表征方法，动态修正油水界面。 ④根据识别的油水界面、结合单元的水体强弱，开展油藏单元的合理产能规模动态评价研究。 ⑤结合修正的地质模型，开展不同开发阶段剩余油分布模式和富集规律研究。 服务期限为合同签订生效之日起至12个月内止。

采购方式:

直接采购

可不招标事项:

（四）需要采用不可替代专利或专有技术的

可不招标事项理由:

本项目第1部分“基于多模态数据融合的核带构性智能识别”及第2部分“基于动态生产数据的核带参数智能量化与模型修正”，需采用多特征融合神经网络架构，将地震属性、测井曲线与酸压工程数据进行深度融合，并利用快速模拟算法进行参数反演。上述技术****大学（**）拥有的《基于多特征融合神经网络的CCS快速模拟方法》权利要求完整保护，其他任何单位未经专利权人许可不得实施。绕开该专利将无法实现同等精度的核带构性定性判别与参数量化，且重新研发需耗费大量时间与资金，不具备可行性。故该专利具有不可替代性。 ②本项目第3部分“基于物理约束GNN的连通性表征与渗透率场重构”及第4部分“基于生产大数据的非稳态油水界面智能表征与实时重构”，须构建面向油藏动态分析的大模型，融合静态地质特征与动态生产数据，实现井组连通性分级表征及含水饱和度快速预测。上述大模型构建方法、数据组织方式和训练****大学（**）拥有的《一种油藏动态分析场景大模型构建方法》所保护。无合法授权，无法实施该方法。任何第三方均无法在不侵权的前提下提供相同的技术方案，构成不可替代性。 ③本项目第5部分“基于EDFM机制揭示的核带差异化挖潜建议”以及研究成果的最终可视化展示与交互决策支持，必须采用智能交互系统方法，实现流体运移机制、储量动用规律向可操作挖潜建议的高效转化。该****大学（**）拥有的《基于油藏动态分析场景大模型的智能交互系统及方法》完整保护，且该系统与前述大模型方法深度耦合。其他单位无法在不侵犯专利权的前提下开发出具有相同交互逻辑和决策支持效果的系统。故该专利同样具有不可替代性。

公示开始时间:

2026-07-17

公示结束时间:

2026-07-22

项目负责人:

向东

项目负责人固定电话:

0996-****410

项目负责人邮箱:

xiangd-tlm@petrochina.****.cn

招标管理部门联系人:

谭雪源

招标管理部门固定电话:

0996-****849

招标管理部门邮箱:

tanxy-tlm@petrochina.****.cn

其他说明:

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