油藏EOR筛选法—将遗憾最小化模型（MMR）和模糊法结合，降低数据局限性，提供可视化信息，简化筛选过程

全球范围内成熟油田的采收率通常只有22％～25％。过去提高采收率（EOR）的筛选法大部分局限于从公开数据中获取油藏信息。本文提出的模糊神经法可以解决不同油藏参数范围和方法中存在的内在不确定性，包括信息质量、数据精度及稀缺性，从而使数据资料更加清晰，提高评价质量。遗憾最小化模型（MMR）可以提高筛选适宜采用EOR技术的潜力油藏的成功率。以16个产油国565个正在作业的EOR项目为研究对象，将MMR模型和模糊神经法结合，得到EOR筛选图版。任意油藏参数进行模糊处理后，标注在该图版上就可以得到适合的EOR开发方法。该研究可降低数据局限性，提供可视化信息，简化筛选过程。