【摘 要】
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如今我国油田开发已进入中后期阶段,含水率逐渐增高,而化学驱油技术已成为提高采收率的重要手段,但其注入时间较长且短期内效应难显现,因此,探究如何利用海量时序注聚数据,充分挖掘高维空间、多方面数据隐含价值以及研究化学驱产量预测,具有重要的科研和社会价值。由此,利用数据挖掘进行采收率预测技术应运而生,该技术不仅可提升油藏数据的利用率,同时也为今后采油技术的创新与发展提供理论与数据支撑,以保证井区以较小代
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如今我国油田开发已进入中后期阶段,含水率逐渐增高,而化学驱油技术已成为提高采收率的重要手段,但其注入时间较长且短期内效应难显现,因此,探究如何利用海量时序注聚数据,充分挖掘高维空间、多方面数据隐含价值以及研究化学驱产量预测,具有重要的科研和社会价值。由此,利用数据挖掘进行采收率预测技术应运而生,该技术不仅可提升油藏数据的利用率,同时也为今后采油技术的创新与发展提供理论与数据支撑,以保证井区以较小代价预测采油效率。在此背景下,本文提出一种基于多维特征的化学驱提高采收率预测方法。首先构建面向服务的多维注聚数据集（SOMIPD）。其次,针对生产维度注聚数据的时间序列顺序中断或合并数据导致数据空缺的问题,设计基于神经网络的注聚数据生成方法（DGPI-NN）,基于对抗学习思维设计其鉴别器、互信息损失分类器以及生成器,相辅相成为数据生成服务。之后,将注聚支持型数据集中五维度21个分层分别进行基于随机森林的多分层与多维度注聚数据特征选择方法,采用多分层特征决策树相似度对比方法和Leaf-wise策略分别为特征选择进行精简树并优化构建森林过程,挖掘分层内与跨分层特征对产量的重要性排序,并将二者结果进行权重合并,构建最优特征子集。最后,为更好的研究该油层内相似井况的预测以及区分井况方法,充分利用注聚数据的时序性,设计基于选择激活的LSTM块预测模型（LSTMB-SA）,并根据井况设计不同LSTM块预测模型,以数据选择激活方法为原则,将数据选择性执行不同LSTM块预测产液量与产油量,最终得到采收率预测结果。实验分析表明,采用DGPI-NN方法的MSE约为经典GAN算法的1/4,最优特征子集的构建速度约为经典随机森林速度的3倍,而且子集维度更少,采用LSTMB-SA模型比经典LSTM与XGBoost方法的实验结果更准确,其RMSE值为0.1985。从而,验证了本文提出的方法具有良好的可靠性。
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