本發(fā)明涉及井網(wǎng)布置領(lǐng)域，尤其涉及一種基于kd-tree的歷史井網(wǎng)擬合方法、裝置、設(shè)備以及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、井網(wǎng)優(yōu)化在油氣開采過程中，對井網(wǎng)格布置進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，從而支撐油田開發(fā)效率和經(jīng)濟(jì)效益的提升。其主要目的是通過合理規(guī)劃注采井網(wǎng)部署方案，確定井網(wǎng)模式、井距、注采井?dāng)?shù)等參數(shù)，最大限度地提高采收率，降低單井成本。

2、目前，現(xiàn)階段的技術(shù)實(shí)施過程，主要通過人工利用cad、geomap和石文等商業(yè)化專業(yè)繪圖軟件，單人單方案單線路來制定井網(wǎng)規(guī)劃方案，面臨著現(xiàn)有技術(shù)工具使用繁瑣、人工時間成本較大、自動化程度較低等難題。因此，如何提高井網(wǎng)布置效率是亟待解決的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明通過提供一種基于kd-tree的歷史井網(wǎng)擬合方法、裝置、設(shè)備以及介質(zhì)，解決了現(xiàn)有技術(shù)中井網(wǎng)布置效率低的技術(shù)問題，實(shí)現(xiàn)了提高井網(wǎng)布置效率的技術(shù)效果。

2、第一方面，本發(fā)明提供了一種基于kd-tree的歷史井網(wǎng)擬合方法，方法包括：

3、根據(jù)目標(biāo)油田的歷史井位布置信息，繪制目標(biāo)油田的歷史井位圖；

4、根據(jù)歷史井位圖，確定井網(wǎng)中心以及井網(wǎng)邊界圖；

5、基于井網(wǎng)邊界圖，以井距值、井網(wǎng)夾角、縱向平移距離、橫向平移距離、井網(wǎng)旋轉(zhuǎn)角度以及井網(wǎng)正反方向?yàn)樽兞?，遍歷出若干種組合方式，每種組合方式對應(yīng)一個待測算井位圖；

6、基于kd-tree算法，確定每張待測算井位圖中的同井?dāng)?shù)量；

7、將最大同井?dāng)?shù)量對應(yīng)的待測算井位圖，作為目標(biāo)油田的目標(biāo)井位圖。

8、進(jìn)一步地，根據(jù)歷史井位圖，確定井網(wǎng)中心以及井網(wǎng)邊界圖，包括：

9、在歷史井位圖中，根據(jù)各歷史井的坐標(biāo)，確定邊界極值；

10、基于邊界極值，構(gòu)建閉合矩形，并將閉合矩形的重心確定為井網(wǎng)中心；

11、將井網(wǎng)中心為圓心，并以閉合矩形的長邊長為半徑構(gòu)建外接圓；

12、以外接圓的圓心為中心，以外接圓的直徑與兩倍預(yù)設(shè)井距值之和為邊長，構(gòu)建外接正方形，并將外接正方形作為井網(wǎng)邊界圖。

13、進(jìn)一步地，基于井網(wǎng)邊界圖，以井距值、井網(wǎng)夾角、縱向平移距離、橫向平移距離、井網(wǎng)旋轉(zhuǎn)角度以及井網(wǎng)正反方向?yàn)樽兞浚闅v出若干種組合方式，包括：

14、為每個變量分別設(shè)定可調(diào)整范圍和/或調(diào)整步長；

15、在每個變量對應(yīng)的可調(diào)整范圍內(nèi)，對各個變量進(jìn)行調(diào)整，得到若干種組合方式，每種組合方式中均包括井距值、井網(wǎng)夾角、縱向平移距離、橫向平移距離、井網(wǎng)旋轉(zhuǎn)角度以及井網(wǎng)正反方向。

16、進(jìn)一步地，基于kd-tree算法，確定每張待測算井位圖中的同井?dāng)?shù)量，包括：

17、基于kd-tree算法，確定每張待測算井位圖中的歷史井與最近的頂點(diǎn)井之間的第一距離；

18、根據(jù)歷史井與最近的頂點(diǎn)井之間的第一距離以及預(yù)設(shè)距離閾值，判斷該歷史井與該頂點(diǎn)井是否為同井。

19、進(jìn)一步地，根據(jù)歷史井與最近的頂點(diǎn)井之間的第一距離以及預(yù)設(shè)距離閾值，判斷該歷史井與該頂點(diǎn)井是否為同井，包括：

20、若歷史井與最近的頂點(diǎn)井之間的第一距離小于或等于預(yù)設(shè)距離閾值，則該歷史井與該頂點(diǎn)井為同井；

21、若歷史井與最近的頂點(diǎn)井之間的第一距離大于預(yù)設(shè)距離閾值，則該歷史井與該頂點(diǎn)井為非同井。

22、進(jìn)一步地，將最大同井?dāng)?shù)量對應(yīng)的待測算井位圖，作為目標(biāo)油田的目標(biāo)井位圖，包括：

23、針對每張待測算井位圖，確定待測算井位圖中的除水轉(zhuǎn)油情形的數(shù)量；

24、確定待測算井位圖中的重復(fù)同井情形的數(shù)量；

25、根據(jù)每張待測算井位圖的同井?dāng)?shù)量、除水轉(zhuǎn)油情形的數(shù)量以及重復(fù)同井情形的數(shù)量，確定每張待測算井位圖對應(yīng)的真實(shí)同井?dāng)?shù)量；

26、將待測算井位圖中真實(shí)同井?dāng)?shù)量最多的待測算井位圖，作為最大同井?dāng)?shù)量對應(yīng)的待測算井位圖。

27、進(jìn)一步地，根據(jù)每張待測算井位圖的同井?dāng)?shù)量、除水轉(zhuǎn)油情形的數(shù)量以及重復(fù)同井情形的數(shù)量，確定每張待測算井位圖對應(yīng)的真實(shí)同井?dāng)?shù)量，包括：

28、根據(jù)每張待測算井位圖的除水轉(zhuǎn)油情形的數(shù)量與重復(fù)同井情形的數(shù)量之和，確定每張待測算井位圖的待去除總數(shù)量；

29、根據(jù)每張待測算井位圖的同井?dāng)?shù)量與待去除總數(shù)量之差，確定每張待測算井位圖對應(yīng)的真實(shí)同井?dāng)?shù)量。

30、第二方面，本發(fā)明提供了一種基于kd-tree的歷史井網(wǎng)擬合裝置，裝置包括：

31、繪制模塊，用于根據(jù)目標(biāo)油田的歷史井位布置信息，繪制目標(biāo)油田的歷史井位圖；

32、邊界圖模塊，用于根據(jù)歷史井位圖，確定井網(wǎng)中心以及井網(wǎng)邊界圖；

33、待測算模塊，用于基于井網(wǎng)邊界圖，以井距值、井網(wǎng)夾角、縱向平移距離、橫向平移距離、井網(wǎng)旋轉(zhuǎn)角度以及井網(wǎng)正反方向?yàn)樽兞?，遍歷出若干種組合方式，每種組合方式對應(yīng)一個待測算井位圖；

34、同井?dāng)?shù)量確定模塊，用于基于kd-tree算法，確定每張待測算井位圖中的同井?dāng)?shù)量；

35、目標(biāo)布置模塊，用于將最大同井?dāng)?shù)量對應(yīng)的待測算井位圖，作為目標(biāo)油田的目標(biāo)井位圖。

36、第三方面，本發(fā)明提供了一種電子設(shè)備，包括：

37、處理器；

38、用于存儲處理器可執(zhí)行指令的存儲器；

39、其中，處理器被配置為執(zhí)行以實(shí)現(xiàn)如第一方面提供的一種基于kd-tree的歷史井網(wǎng)擬合方法。

40、第四方面，本發(fā)明提供了一種非臨時性計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，當(dāng)存儲介質(zhì)中的指令由電子設(shè)備的處理器執(zhí)行時，使得電子設(shè)備能夠執(zhí)行實(shí)現(xiàn)如第一方面提供的一種基于kd-tree的歷史井網(wǎng)擬合方法。

41、本發(fā)明中提供的一個或多個技術(shù)方案，至少具有如下技術(shù)效果或優(yōu)點(diǎn)：

42、本發(fā)明提供了一種基于kd-tree的歷史井網(wǎng)擬合方法，方法包括：根據(jù)目標(biāo)油田的歷史井位布置信息，繪制目標(biāo)油田的歷史井位圖；根據(jù)歷史井位圖，確定井網(wǎng)中心以及井網(wǎng)邊界圖；基于井網(wǎng)邊界圖，以井距值、井網(wǎng)夾角、縱向平移距離、橫向平移距離、井網(wǎng)旋轉(zhuǎn)角度以及井網(wǎng)正反方向?yàn)樽兞?，遍歷出若干種組合方式，每種組合方式對應(yīng)一個待測算井位圖；基于kd-tree算法，確定每張待測算井位圖中的同井?dāng)?shù)量；將最大同井?dāng)?shù)量對應(yīng)的待測算井位圖，作為目標(biāo)油田的目標(biāo)井位圖。本發(fā)明利用kd-tree算法和計(jì)算機(jī)自動化技術(shù)，將歷史井位數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化處理，自動生成歷史井位圖，并根據(jù)自定義參數(shù)組合批量生成多種擬合井網(wǎng)方案，徹底告別了傳統(tǒng)依賴人工繪圖軟件進(jìn)行單方案設(shè)計(jì)的低效模式，大幅提升了井網(wǎng)設(shè)計(jì)效率，節(jié)省了人力成本和時間成本。本發(fā)明支持井距、夾角、平移、旋轉(zhuǎn)等多種參數(shù)的自定義設(shè)置，并可以根據(jù)參數(shù)組合快速生成多種井網(wǎng)方案，并利用kd-tree算法快速計(jì)算出每個方案的同井?dāng)?shù)量，方便用戶直觀對比不同方案的優(yōu)劣，最終篩選出歷史井利用率最高的最優(yōu)方案，克服了傳統(tǒng)方法單方案設(shè)計(jì)效率低、方案對比不直觀的缺陷。本發(fā)明以歷史井位為基礎(chǔ)進(jìn)行井網(wǎng)擬合，通過算法自動搜索最優(yōu)井網(wǎng)布局方案，最大限度地利用了已有井位信息，減少了新鉆井?dāng)?shù)量，從而有效降低了鉆井成本、完井成本等油田開發(fā)成本，帶來顯著的經(jīng)濟(jì)效益。本發(fā)明支持井距、夾角、平移、旋轉(zhuǎn)等多種參數(shù)的自定義設(shè)置，可以根據(jù)不同的油田地質(zhì)條件和開發(fā)需求，靈活調(diào)整參數(shù)，以適應(yīng)不同的井網(wǎng)模式、地質(zhì)構(gòu)造、開發(fā)目標(biāo)，例如五點(diǎn)法、九點(diǎn)法等，具有良好的實(shí)用性和推廣價(jià)值，可以應(yīng)用于不同類型油田的開發(fā)方案設(shè)計(jì)。