【摘 要】
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油井产能预测是提升油田经济效益和维持油田正常生产开发的重要内容之一。油田现场数据具有数据量庞大、数据种类繁多、包含许多缺失数据和异常数据等特点,处理困难,而基于数据挖掘的各项数据处理方法、数据建模算法可以高效准确的从海量数据中提取特征数据,实现数据降维,进而建立油井产能预测模型,是进行油井产能预测研究的一种新方法。本文研究以H152区长3油藏为例,全面收集该油田现场数据,筛选出影响油井产能包含地质
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油井产能预测是提升油田经济效益和维持油田正常生产开发的重要内容之一。油田现场数据具有数据量庞大、数据种类繁多、包含许多缺失数据和异常数据等特点,处理困难,而基于数据挖掘的各项数据处理方法、数据建模算法可以高效准确的从海量数据中提取特征数据,实现数据降维,进而建立油井产能预测模型,是进行油井产能预测研究的一种新方法。本文研究以H152区长3油藏为例,全面收集该油田现场数据,筛选出影响油井产能包含地质、生产、压裂3个方面共计11个影响因素;利用基于数据挖掘的数据预处理方法,将定性变量虚拟化、对缺失数据和异常数据进行填补和剔除;应用皮尔逊相关系数法和MDI特征选择法,从11个影响因素中优选出6个因素作为H152油藏产能主控因素;以机器学习算法为基础,分别建立了Momentum神经网络产能预测模型、随机森林产能预测模型和深度森林产能预测模型,并对三种预测模型进行评估测试,评估结果表明:深度森林产能预测模型的平均相对误差为7.97%,是H152区综合性能最好的预测模型;应用K-means聚类算法建立H152区油井评价模型,将H152区237口油井按照产油量和含水率划分为5种模式,归纳出每种模式井的生产特征及开发效果,建立了油井评价标准;实际应用所建立的深度森林产能预测模型对H152区四口新井进行了产能预测,并应用油井评价模型对新井进行了模式划分和评价;建立了H152区三维地质模型和油藏数值模拟模型,将数值模拟模型和深度森林产能预测模型的结果与四口新井实际产能进行对比,对比结果显示出深度森林模型和数值模拟模型的平均相对误差分别为9.06%和11.41%,深度森林模型的误差更小,可以应用到H152油田的实际生产中,为油田现场提供参考。
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