人工神经网络预测分散型致密油藏油井生产状况——该方法明确指明未勘探地区“甜点”的分布,避免人工地震解释造成的错误,还能及时发现成熟探区遗漏的“甜点”

• 作者: Y.Banal
• 来源期刊: 世界石油工业
• 关键词: 致密油藏 人工神经网络模拟法 累计产量预测曲线 甜点 预测模型
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 石油经济论坛
• 页码范围: 50-53
• 页数: 4页
• 语种: 中文

摘要

传统的针对非常规油气资源属性描述的方法通常有三大类:简单模型、复杂模型和模式识别技术,人工神经网络属于第三类.宾夕法尼亚大学针对致密油藏创新提出了一套人工神经网络模拟法,通过该方法生成累计产量预测曲线,进而确定“甜点”分布.将该方法应用于西得克萨斯州特拉华和米德兰盆地的油藏,预测模型测试结果理想:70％的井的预测结果与实际结果吻合,误差小于10％.该方法避免了人工地震解释造成的主观判断错误,还能及时发现成熟探区遗漏的“甜点”,且生成这些数据结果和图形结果用时不到1min,大大提高了工作效率.未来,该方法会进一步完善,通过更多的信息资料加强模拟预测的准确性,甚至可预测储层状态以外的其他信息.

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