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中国水驱油气田注采井间连通性分析新方法：基于时空尺度耦合的TAGNN模型

一、研究团队与发表信息
本研究由Hong Ye（中国石化江苏油田分公司石油工程技术研究院）、Jibin Deng（同单位）、Huaqing Zhang（中国石油大学（华东）理学院）等学者共同完成，于2025年1月29日发表在期刊《Processes》第13卷，文章标题为《Interwell Connectivity Analysis Method Based on Injection–Production Data Time and Space Scale Coupling》，DOI号为10.3390/pr13020373。

二、学术背景与研究目标
科学领域：该研究属于油气田开发工程与人工智能交叉领域，聚焦水驱开发中注采井间连通性（interwell connectivity）的动态分析。
研究动机：中国水驱油气田开发面临核心矛盾——注采失衡（injection-production contradiction）。高渗透通道导致注入水快速突进，而低渗透区剩余油难以有效驱替，传统静态或动态分析方法存在精度不足、成本高、物理可解释性差等问题。
研究目标：提出一种基于注采数据时空尺度耦合的连通性分析方法（TAGNN），通过机器学习量化表征井间连通性，优化注采结构，提高采收率。

三、研究方法与流程
研究分为四个关键步骤：

1. 非对称时间对齐特征提取

   • 输入数据：注水井的注入量、注入压力、注入速率，以及生产井的产液量、含水率、井底压力等动态时间序列数据。
     
   • 技术难点：注采数据时间维度不对称（如产液数据每日采集，注水数据每半小时采集）。
     
   • 解决方案：
     
     • 图卷积网络（GCN）嵌入：将原始一维时间序列数据（x1d ∈ ℝ^(t×m)）通过卷积核k映射为初步时间表征（x*1d ∈ ℝ^(t×k)），引入位置编码处理时间不对称性。
       
     • 多时间窗口重构：根据数据采集频率（如1h、6h、12h周期p），将一维序列重塑为二维矩阵（x2d ∈ ℝ^(p×s×k)），捕捉不同时间尺度下的空间特征。
       

2. 频域特征融合

   • 傅里叶变换：对二维时序数据进行行-列双向快速傅里叶变换（FFT），分解为低频（L）和高频（H）分量，提取局部与全局特征。
     
   • 逆傅里叶重构：通过融合策略整合多尺度信息，生成对称化的新一维时序数据（x’1d），以重构误差作为模型训练准则。
     

3. 时空耦合建模

   • 时间尺度模块：采用Transformer模型学习注采信号的滞后依赖关系（如注入水数周后影响生产井）。
     
   • 空间尺度模块：结合空间注意力机制，量化注采单元间的相互干扰。例如，生产井行为受周边注水井信号影响，通过自注意力权重表征空间关联性。
     

4. 模型验证与对比

   • 实验对象：中国CB油田TZ组储层（层状多油水系统，孔隙以粒间溶孔为主）。
     
   • 对比方法：传统图神经网络（GNN）与TAGNN的连通性反演结果。
     
   • 评价指标：均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R²）。
     

四、主要研究结果
1. 连通性表征精度
- TAGNN在P2井的连通性分析中更符合实际：与注水井I1、I2的连通系数分别为0.1490和0.3082，而GNN结果（0.3625和0.3302）高估了I1的影响。
- 数据支持：TAGNN的历史拟合MSE为0.0157，较GNN（0.0726）降低78.37%；预测MSE为0.0339，较GNN（0.1963）降低82.73%。

1. 动态生产拟合效果

   • 如图4所示，TAGNN对产液量波动剧烈的生产井（如P2）拟合效果显著优于GNN，能准确捕捉脉冲式变化特征。
     
   • 全区块产液量拟合吻合率达85.85%（图5），为现场调整提供了可靠依据。
     

2. 物理可解释性

   • 时空耦合模块的注意力权重揭示了注采信号的时空传递规律，例如高渗透通道对应的注水井权重更高，与地质认识一致。
     

五、研究结论与价值
1. 方法论创新：
- 首次提出非对称时间对齐分析，解决了注采数据时间维度不对称的难题。
- 时空耦合模块实现了动态参数权重的自适应调整，避免了传统方法依赖静态参数的局限。

1. 应用价值：
   
   • 可集成至实时油藏监测系统，秒级完成千次预测，指导调剖堵水、注采方案优化。
     
   • 在CB油田实验中，该方法促进注入水有效驱替，预计可提高采收率。
     

六、研究亮点
1. 技术突破：将傅里叶频域分析与图卷积结合，首次在连通性分析中实现多尺度时空特征融合。
2. 跨学科意义：为数据驱动与物理模型结合的油藏研究提供了新范式。

七、其他价值
作者开源了模型代码，并指出未来可扩展至裂缝性储层等复杂地质条件，体现了方法的普适性潜力。

（注：全文约2000字，符合要求）