人工神经网络在气井管理及动态预测中的应用

• 作者: 刘占良 唐婧 孙振 成育红 石万里
• 来源期刊: 天然气工业
• 关键词: 鄂尔多斯盆地 苏里格气田 气井 生产动态 神经网络 预测 储量 递减规律
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 开发工程
• 页码范围: 62-65
• 页数: 4页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3787/j.issn.1000-0976.2014.11.008

摘要

鄂尔多斯盆地苏里格气田东区管理的井数多,稳产难度大,这对气藏开发及管理提出了更高的要求,而基于人工神经网络的气井动态预测方法不需要提供具体的地质参数,也不完全依赖气井生产动态数据.因此具有独特的优点.预测可分为3个步骤:①建立气井生产动态特征指标,用几个特征数据简单地识别气井生产能力,迅速准确地把待识别的单井生产日报数据与知识库样本中的单井做出类比,找到最相似的气井;②把ARPS递减曲线参数(初始产量、初始递减率)和开发指标(初始压力、动储量)作为预测目标,并与动态特征识别指标一起组合成向量,形成ARPS递减预测人工神经网络的预测模型,并计算气井每个月的动态数据;③建立气井动态人工神经网络训练的知识库,为更准确地预测气井合理开发指标提供依据.该方法在苏里格气田东区得到了成功应用,在投产时间较长的一批井中,通过动态分析以及气藏数值模拟得到143口井的气井动态ARPS递减参数人工神经网络预测模型,组成了人工神经网络的训练样本(知识库),为更准确地预测气井合理开发指标提供了依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石万里		4	33	3.0	4.0
2	刘占良		14	96	7.0	9.0
3	唐婧		10	29	3.0	4.0
4	成育红		16	41	4.0	5.0
5	孙振		9	86	3.0	9.0