[發(fā)明專利]一種基于多模型融合的致密砂巖產(chǎn)能預(yù)測方法和裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202310542675.8 | 申請日： | 2023-05-15 |
| 公開（公告）號： | CN116542157A | 公開（公告）日： | 2023-08-04 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 姜寶勝;白玉湖;徐兵祥;王蘇冉;孫立春;蓋少華;樊偉鵬;張浩;吳佳琦;李津 | 申請（專利權(quán)）人： | 中海石油（中國）有限公司;中海石油（中國）有限公司北京研究中心 |
| 主分類號： | G06F30/27 | 分類號： | G06F30/27;G06F18/214;G06F18/27;G06F119/02 |
| 代理公司： | 北京紀凱知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11245 | 代理人： | 池春錦 |
| 地址： | 100010 北*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 基于 模型 融合 致密 砂巖 產(chǎn)能 預(yù)測 方法 裝置 | ||
1.一種基于多模型融合的致密砂巖產(chǎn)能預(yù)測方法，其特征在于，包括以下步驟：
獲取待預(yù)測致密氣井的地質(zhì)數(shù)據(jù)和工程數(shù)據(jù)；
將所獲取的地質(zhì)數(shù)據(jù)和工程數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練完成的多模型融合產(chǎn)能預(yù)測模型；
多模型融合產(chǎn)能預(yù)測模型輸出待預(yù)測致密氣井的無阻流量預(yù)測值。
2.如權(quán)利要求1所述的基于多模型融合的致密砂巖產(chǎn)能預(yù)測方法，其特征在于，所述多模型融合產(chǎn)能預(yù)測模型的訓(xùn)練過程為：
獲取目標區(qū)塊致密氣的地質(zhì)數(shù)據(jù)、工程數(shù)據(jù)及對應(yīng)的產(chǎn)能數(shù)據(jù)；
對所獲取的數(shù)據(jù)進行缺失值填補及歸一化處理，生成最終的學習樣本集；
將所述學習樣本集隨機分成k個數(shù)據(jù)量相同的子集；
基于k個所述子集訓(xùn)練建立支持向量回歸產(chǎn)能預(yù)測基礎(chǔ)模型；
基于k個所述子集訓(xùn)練建立基于自適應(yīng)提升算法產(chǎn)能預(yù)測基礎(chǔ)模型；
通過嶺回歸算法對所述支持向量回歸產(chǎn)能預(yù)測基礎(chǔ)模型和所述基于自適應(yīng)提升算法產(chǎn)能預(yù)測基礎(chǔ)模型進行融合，建立多模型融合產(chǎn)能預(yù)測模型。
3.如權(quán)利要求2所述的基于多模型融合的致密砂巖產(chǎn)能預(yù)測方法，其特征在于，所述地質(zhì)數(shù)據(jù)包括孔隙度、滲透率、氣層厚度和含氣飽和度，所述工程數(shù)據(jù)包括油壓、液氮量和加砂量，所述產(chǎn)能數(shù)據(jù)包括無阻流量。
4.如權(quán)利要求2所述的基于多模型融合的致密砂巖產(chǎn)能預(yù)測方法，其特征在于，所述的對所獲取數(shù)據(jù)進行缺失值填補通過K近鄰算法進行。
5.如權(quán)利要求2所述的基于多模型融合的致密砂巖產(chǎn)能預(yù)測方法，其特征在于，所述的對所獲取數(shù)據(jù)進行歸一化通過Z-Score標準化方法處理，所述Z-Score標準化方法的轉(zhuǎn)換公式如下：
式中：x′為標準化處理后的數(shù)據(jù)；x為初始學習樣本；μ是初始學習樣本均值；δ是初始學習樣本方差。
6.如權(quán)利要求2所述的基于多模型融合的致密砂巖產(chǎn)能預(yù)測方法，其特征在于，所述的基于k個所述子集訓(xùn)練建立支持向量回歸產(chǎn)能預(yù)測基礎(chǔ)模型的方法如下：
訓(xùn)練前，支持向量回歸初始模型內(nèi)的各個參數(shù)使用隨機賦值形式給出，然后通過k個所述子集分別對支持向量回歸初始模型內(nèi)部的各個參數(shù)進行訓(xùn)練并輸出相應(yīng)的決定系數(shù)，求取k個所述決定系數(shù)的平均值，當k個決定系數(shù)的平均值大于預(yù)設(shè)閥值時，得到支持向量回歸產(chǎn)能預(yù)測基礎(chǔ)模型。
7.如權(quán)利要求2所述的基于多模型融合的致密砂巖產(chǎn)能預(yù)測方法，其特征在于，所述的基于k個所述子集訓(xùn)練建立基于自適應(yīng)提升算法產(chǎn)能預(yù)測基礎(chǔ)模型的方法如下：
訓(xùn)練前，自適應(yīng)提升算法初始模型內(nèi)的各個參數(shù)使用隨機賦值形式給出，通過k個所述子集分別對基于自適應(yīng)提升算法的初始模型內(nèi)部的各個參數(shù)進行訓(xùn)練并輸出相應(yīng)的決定系數(shù)，求取k個所述決定系數(shù)的平均值，當k個所述決定系數(shù)的平均值大于預(yù)設(shè)閾值時，得到基于自適應(yīng)提升算法產(chǎn)能預(yù)測基礎(chǔ)模型。
8.如權(quán)利要求6或7所述的基于多模型融合的致密砂巖產(chǎn)能預(yù)測方法，其特征在于，所述的模型輸出結(jié)果與實際無阻流量的決定系數(shù)的定義為：
式中：R2為決定系數(shù)；為預(yù)測無阻流量；y(i)為實際無阻流量；為無阻流量平均值。
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