【摘 要】
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针对常规油藏工程方法和传统油藏数值模拟方法在油田产量预测方面存在的问题,提出了基于数据驱动的油藏产量预测方法。考虑到传统全连接神经网络和标准循环神经网络在处理时间序列数据方面的缺陷,采用长短期记忆神经网络构建油藏数据驱动模型,以储层物性参数场的分布特征为基础,融合油藏单井动态生产数据,将油井产量与储层物性参数场通过深度学习算法进行训练并建立关联,无需求解庞大的偏微分方程组,提高了油藏产量预测的效率。实例应用表明,基于循环神经网络的油藏产量预测方法能够满足矿场要求,较为准确的地预测油井的产量变化,为油藏开发
【机 构】
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中国石化股份胜利油田分公司信息化管理中心
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针对常规油藏工程方法和传统油藏数值模拟方法在油田产量预测方面存在的问题,提出了基于数据驱动的油藏产量预测方法。考虑到传统全连接神经网络和标准循环神经网络在处理时间序列数据方面的缺陷,采用长短期记忆神经网络构建油藏数据驱动模型,以储层物性参数场的分布特征为基础,融合油藏单井动态生产数据,将油井产量与储层物性参数场通过深度学习算法进行训练并建立关联,无需求解庞大的偏微分方程组,提高了油藏产量预测的效率。实例应用表明,基于循环神经网络的油藏产量预测方法能够满足矿场要求,较为准确的地预测油井的产量变化,为油藏开发
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