【摘 要】
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通过对致密气井生产动态曲线进行实时预测分析,可以及时优化生产调控、开展作业措施,提高致密气田管理水平和生产效率.但由于致密气井受储层非均质、产水等影响,生产动态复杂多变,造成常规动态分析工作繁琐,预测可靠性差,因此本文基于机器学习手段开展了致密气井生产动态预测研究.研究以临兴致密气田数据为基础,利用基于时间序列的非线性自回归(NARX)神经网络,建立和优化了致密气井生产动态预测模型,同时评价了样本
【出 处】
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2020油气田勘探与开发国际会议(IFEDC2020)
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通过对致密气井生产动态曲线进行实时预测分析,可以及时优化生产调控、开展作业措施,提高致密气田管理水平和生产效率.但由于致密气井受储层非均质、产水等影响,生产动态复杂多变,造成常规动态分析工作繁琐,预测可靠性差,因此本文基于机器学习手段开展了致密气井生产动态预测研究.研究以临兴致密气田数据为基础,利用基于时间序列的非线性自回归(NARX)神经网络,建立和优化了致密气井生产动态预测模型,同时评价了样本数量、数据波动等对预测精度的影响.结果表明,NARX神经网络对于致密气井生产动态预测具有良好适用性,通过少量样本的训练,即可模拟产量或压力随生产时间的变化,实现生产曲线的准确预测.对比实际生产数据,其生产时间1年内预测结果精度可达90％.该方法将机器学习方法与生产动态监测相结合,提高了动态分析效率和准确度,为致密气井智能化管理提供技术支撑.
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