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《中國石油和化工雜志》2015年第二期
1多參數模糊評判法
多參數模糊評判法將評判分為兩個層次，通過分析將歸一化后的影響因素劃分為三大部分:儲層非均質性、注水井吸水能力以及周圍油井動態，利用（3）式進行初次加權評判。在初次評判的基礎上，再利用（3）式對吸水能力、非均質性和周圍油井生產動態三方面的因素進行加權計算，從而求出調剖井的多因素模糊決策因子來選擇調剖井。考慮油田實際數據的完成性，在評判過程中，采用變權模糊評判法，提高了軟件的實用性。
1.1堵劑選擇建立常用堵劑的堵劑庫，包含堵劑基本性能參數。根據儲層靜動態參數（溫度、壓力、礦化度、PH值、孔道半徑、PI值），采用產生式推理方式，結合專家經驗選取適合儲層的堵劑。
1.2調剖半徑假設注入壓力一定，根據調剖效果要求，從達西定律出發，推導出調剖半徑表達式。采用BP神經網絡進行調剖效果預測，利用隸屬函數對輸入參數進行歸一化處理后，運用收集的大量已調剖井資料訓練BP神經網絡，預測調剖效果。輸入調剖井影響因素:PI值、滲透率變異系數、平均含水率、調剖劑用量、平均注入壓力和平均注水量，預測量:無因次增油量和降水量。
運用多種方法（區塊增油量、區塊開采曲線、單井吸水剖面、單井壓降曲線、經濟評價）評價調剖效果。在區塊增油量評價中，調剖前區塊產量的遞減采用指數遞減、雙曲遞減和調和遞減方法擬合，選取擬合誤差最小計算增油量。
2應用實例
現場油田XX區塊進行分析，采用多參數模糊評判法進行選井決策，并進行施工參數設計以及應用BP神經網絡法進行了效果預測。
2.1選井決策通過表1，可以看出調剖井選取順序為E、C、A、B、D、F、G、H、J，通過計算可以得出該區塊平均決策因子為0.4147，如果選取大于區塊平均決策因子為調剖井，A、B、C、F井多參數模糊評判法決策因子均大于0.4147，則選取對A、B、C、F井實施調剖措施。在實際現場應用中，選擇了A、B、C、D、E、F、G這7口井進行了調剖，這與多參數模糊評判因子排序是一致的。
2.2單井施工設計
經過分析，A井需要對2、3層進行調剖，調剖半徑為4.603m，調剖厚度為9.4m，堵劑用量為95.204m3。當注入泵排量為5m3/h，泵壓為8.394MPa。根據A井當前注入狀況，應用BP神經網絡進行調剖效果預測，可得無因次增油量0.035，降水量167.81486m3。
3結論
1.綜合考慮影響調剖效果各方面的因素以及油田的實際情況，應用隸屬函數、模糊評判法選取調剖，確保選井可靠性，采用BP神經網絡預測調剖效果，多種指標評價調剖效果，形成一套完整的區塊整體調剖決策及施工設計的數學模型。2.編制《區塊整體調剖決策及施工設計軟件》，利用XX區塊的實際生產數據對軟件進行測試，測試結果與實際相符，是油田可靠的工具。
作者：史贊絨鐵成軍鄧晗李雪琴劉暢單位：中國石油大學(北京)北京雅丹石油技術開發有限公司中石油長慶油田采油八廠