【摘 要】
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页岩气井的最终可采储量（Estimated Ultimate Recovery,EUR）是综合衡量开发效果的关键指标,受生产数据质量、复杂渗流机理等诸多因素制约,其现有方法的计算结果距生产需求仍有一定差距。为此,提出基于主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）优化广义回归神经网络（GeneralRegressionNeuralNetwork,GRNN）模型预测
【机 构】
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中国石油集团川庆钻探工程有限公司页岩气勘探开发项目经理部
【出 处】
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第32届全国天然气学术年会（2020）论文集
论文部分内容阅读
页岩气井的最终可采储量（Estimated Ultimate Recovery,EUR）是综合衡量开发效果的关键指标,受生产数据质量、复杂渗流机理等诸多因素制约,其现有方法的计算结果距生产需求仍有一定差距。为此,提出基于主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）优化广义回归神经网络（GeneralRegressionNeuralNetwork,GRNN）模型预测页岩气水平井EUR。首先模型采用PCA从影响页岩气井EUR的26项地质工程参数中提取7项主成分,并以此优化GRNN的输入神经元数目,其次结合实际页岩气井EUR资料进行了模型预测分析及性能评价,并与传统经验法进行了对比,最后应用模型结果分析了影响EUR的主控因素。结果表明:基于PCA优化后的GRNN模型具有良好的非线性逼近及泛化能力,其预测准确率及稳定性均较传统经验法分别提升23.809%和72.368%,平均相对误差控制在5%以内;地质因素中TOC含量、含气量等对页岩气井EUR影响相对较大,工程因素以钻遇率、陶粒比例、簇间距、加砂强度为主。结论认为,PCA-GRNN预测方法具有一定理论意义与参考价值,为我国页岩气水平井EUR的预测提供了一种新的技术方法和手段。
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