为解决目前探井试油选层人工判断的局限性,改变传统工作思维方式,基于目前油田探井试油讨论业务流程,构建了适合探井试油选层的大数据存储和计算基础环境。在传统KNN机器学习算法基础上,优化形成了基于多地质参数的双加权KNN算法,实现了试油相似井层智能推荐,提出了基于相似度加权的产能定量计算公式,实现了待试油层产能定量估算。以东营南坡的部分探井为例进行验证,算法结果基本符合实际生产情况,为待试油井层的产量计算提供了可行的智能化辅助支持手段。
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