摘要： 井间示踪剂技术被认为是目前识别优势通道最直接、最准确的方法之一,但在稠油油藏中,示踪剂产出曲线多呈抛物线型单峰形状,曲线之间差别小,优势通道发育级别难以判断;同时因为模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)聚类算法需要事先指定聚类数目,使得其对示踪剂曲线分类问题适应性较差.针对上述问题,本文提出了改进的FCM聚类算法,解决了单峰型示踪剂曲线难以分类的问题.首先,通过引进决策图来确定聚类数,避免FCM算法在选取聚类数时的盲目性;然后,选取见剂速度、峰值浓度、回采率等示踪剂浓度曲线的特征参数,对见剂井进行聚类,确定优势通道发育级别和主控因素;最后,利用洛伦兹系数和现场泡沫驱应用效果,验证分级的合理性.研究结果表明:目标油田发育三级优势通道,一级优势通道属于均质～相对均质储层,其见剂速度小于1.65 m/d,高渗层渗透率小于3259 mD,同时回采率小于0.13％,地层系数小于1341 mD·m;二级优势通道属于相对均质～非均质储层,见剂速度在1.65～2.17 m/d,渗透率3259～8383 mD;同时回采率在0.13％～0.21％,地层系数介于1341～3194 mD·m;三级优势通道属于非均质～严重非均质储层,见剂速度大于2.17 m/d,高渗层渗透率大于8383 mD,回采率大于0.21％,地层系数大于3194 mD·m.现场实践表明:优势通道越发育,泡沫驱治理效果越好.该分类结果对现场调剖堵水具有指导意义.

关键词: 示踪剂, 改进的FCM聚类算法, 浓度曲线, 优势通道分级, 洛伦兹系数