【摘 要】
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剩余油预测技术是一种在油田开采过程中对地下含水饱和度场的分布进行预测的技术。目前大多数剩余油预测技术都是基于数值模拟法,具有建模时间长、求解代价大,泛化能力差等难题,而且预测时没有考虑大量的历史饱和度场信息。剩余油分布变化是一个连续的过程,本文提出了一种基于生成对抗网络和长短期记忆网络（GAN-LSTM）的剩余油预测模型,先利用生成对抗网络来建立低维随机变量和高维饱和度场之间的映射关系,实现特征降
【机 构】
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中国石油大学(华东)控制科学与工程学院
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剩余油预测技术是一种在油田开采过程中对地下含水饱和度场的分布进行预测的技术。目前大多数剩余油预测技术都是基于数值模拟法,具有建模时间长、求解代价大,泛化能力差等难题,而且预测时没有考虑大量的历史饱和度场信息。剩余油分布变化是一个连续的过程,本文提出了一种基于生成对抗网络和长短期记忆网络（GAN-LSTM）的剩余油预测模型,先利用生成对抗网络来建立低维随机变量和高维饱和度场之间的映射关系,实现特征降维,再通过长短期记忆网络的时间序列预测能力来进行剩余油预测。采用利用高斯随机分布生成的渗透率场模型数值模拟得到的含水饱和度场时间序列数据进行实验,将预测模型结果与油藏数值模拟软件的计算结果进行对比,在数值上采用确定系数R2和均方根误差RMSE作为评价指标。结果表明,预测结果的R2指数达到了0.909,RMSE指数为0.021;预测模型能够准确地预测平面剩余油分布。
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