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基于示功图的油井产量预测技术研究

蒋薇  
【摘要】:随着智能油田思想的提出与建设,数据挖掘技术被广泛地应用于油气田勘探与开发领域。在数据挖掘的方法中,机器学习在处理数据回归和分类中的地位十分显著,并且已在许多领域中得到了大量应用,主要是为优化油田生产过程提供新的方案,例如油井的产液量计量与预测问题,国内现在常用的产液量计算手段多采取运输管道将单井采出液连接到计量站批量计量,这种方法第一成本较高,同时自动化程度低。于是,寻找计量流程简易、计量成本低并且能够自动连续计量的方法是优化油田生产的一个重要工作。示功图产液量计量这一方法是目前相对高效的技术,并且已经开始广泛应用于众多油田实际生产中,但是仍存在部分问题。因此,本文针对油井产量预测问题,利用油藏工程基础理论与机器学习相结合的方法进行了研究。主要内容如下:(1)介绍了抽油机井地面示功图的图像含义,并利用相关性给分析方法研究示功图与油井产量之间的潜在关系,提出了基于矩特征向量和主成分分析的提取示功图的特征值的方法,获得了用于预测油井产量示功图的新特征值。(2)利用机器学习方法挖掘油田实际生产中单井产量的主要影响因素。采用定量分析与定性分析相结合的方法,挑选出用于创建油井产量预测模型的参数。定性分析利用决策树算法来实现,定量分析利用人工神经网络算法来实现,结合两种分析结果与油藏工程基础理论筛选出11个参数作为建立油井产量预测模型的输入变量。(3)结合现阶段已有的利用机器学习方法进行产量预测的方法,选取长短期记忆神经网络(LSTM)作为建立预测模型的核心算法,并针对LSTM算法的缺点进行了优化研究。本文选取智能群体算法中的人工鱼群算法来优化LSTM算法,针对该算法寻优精度低的问题进行了改进。(4)建立了基于改进的人工鱼群算法和长短期记忆神经网络算法的油井产量预测模型,并利用Matlab GUI编制软件实现油井产量预测功能,并将油田的实际生产数据导入软件进行实验验证,验证结果表明该预测模型比示功图量油技术的预测精度高,实现了油井产量的自动化计量。本文以示功图量液技术为基础理论,选取示功图与油井的相关生产数据作为样本数据,利用机器学习方法实现了油井产量远程、自动计量预测,进一步指导油田生产。编制的基于示功图的油井产量预测软件的预测精度满足单井产量计量的精度要求,为提高单井产油效率、降低成本提供了帮助。


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