[發明專利]油氣藏產量預測方法及系統

有效

• 申請號: 202210864648.8
• 申請日: 2022-07-22
• 公開（公告）號: CN114925623B
• 公開（公告）日: 2022-09-23
• 發明（設計）人: 郭翠平;林箐;廉海榮;羅萬靜;韓慧萍
• 申請（專利權）人: 中國地質大學（北京）
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/02
• 代理公司: 北京友聯知識產權代理事務所(普通合伙) 11343
• 代理人: 王淑梅;薛鵬

本申請提供了一種油氣藏產量預測方法及系統，屬于油氣藏開發技術領域，油氣藏產量預測方法包括：建立基于長短期記憶網絡和卡爾曼濾波的油氣藏產量預測模型；獲取油藏數據，對油藏數據進行預處理；對預處理后的油藏數據通過相關性分析和逐步回歸方法篩選出特征參數，基于特征參數構建數據集；通過油氣藏產量預測模型對數據集進行訓練和預測，得出預測結果；通過指標評價模型預測效果，對輸出結果和預測結果進行評估分析，得到影響油井日產氣的最優模型。通過本申請的技術方案，長短期記憶網絡結合卡爾曼濾波預測油氣藏產量，能夠提高預測的準確率。

技術領域

本申請涉及油氣藏開發技術領域，具體而言，涉及一種油氣藏產量預測方法及系統。

背景技術

油井產量預測貫穿油田開發生產全過程。在產量預測模型中，根據產量影響因素及礦場獲取數據的難易程度，考慮部分地質和生產參數作為油井產量預測的輸入參數。日產氣、日排液、套壓、油壓、輸壓、和水氣比可從地層能量、操作調整、生產限制等方面衡量對產油量的影響水平。

在相關技術中，針對卡爾曼濾波方法應用于油藏產量預測領域做了諸多研究，隨著油藏工程研究的深入，油氣井的模型變得更為復雜，地質參數也越來越多。傳統卡爾曼濾波對于系統模型的要求較高，它要求狀態方程和量測方程是線性的高斯分布，且系統噪聲可知。在以上條件下，通過迭代進行預測和更新步驟，但在處理非高斯分布的數據時，尤其是油氣井在地下由于地層的構造特點和油藏不同的屬性，分布是十分不均衡的。而且油藏的開發周期是很長的，隨著開采的進行，地下開采環境會更惡劣，產量也會隨之降低，還有各種意外因素會導致停工停產的狀況，因此單一的卡爾曼濾波模型預測效果誤差很大。

發明內容

本申請旨在解決或改善單一卡爾曼濾波模型預測效果誤差大的問題。

為此，本申請的第一目的在于提供一種油氣藏產量預測方法。

本申請的第二目的在于提供一種油氣藏產量預測系統。

為實現本申請的第一目的，本發明第一方面的技術方案提供了一種油氣藏產量預測方法，油氣藏產量預測方法基于長短期記憶網絡和卡爾曼濾波，油氣藏產量預測方法包括：建立基于長短期記憶網絡和卡爾曼濾波的油氣藏產量預測模型，油氣藏產量預測模型包括靜態模型和動態調整模型，靜態模型通過長短期記憶網絡預測油氣的產量，動態調整模型通過卡爾曼濾波對預測產量進行動態調整；獲取油藏數據，對油藏數據進行預處理，預處理包括以下之一或其組合：缺失值處理、異常值處理和剔除無關變量；對預處理后的油藏數據，通過相關性分析和逐步回歸方法篩選出特征參數，基于特征參數構建數據集,其中，相關性分析基于皮爾遜相關系數或斯皮爾曼秩相關系數；通過油氣藏產量預測模型對數據集進行訓練和預測，得出預測結果，其中，數據集作為靜態模型的輸入，靜態模型的輸出結果作為卡爾曼濾波的觀測集，通過動態調整模型對輸出結果進行修正；通過指標評價模型預測效果，對輸出結果和預測結果進行評估分析，得到影響油井日產氣的最優模型。