基于物理约束数据挖掘算法的海上油井初期产能预测方法

• 作者: 董银涛 宋来明 张迎春 邱凌 余洋 卢川
• 来源期刊: 油气地质与采收率
• 学科: 工学
• 关键词: 定向井 初期产能 主控因素 XGBoost 产能公式
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 页码范围: 137-144
• 页数: 8页
• 分类号: TE319
• 语种: 中文
• DOI: 10.13673/j.cnki.cn37-1359/te.2022.01.017

摘要

为建立一套海上砂岩油藏定向井初期产能的预测方法,综合考虑地质、工程与开发3个方面17项初期产能的影响因素,基于45口海上砂岩油藏定向井的2700组数据,组合使用Spearman相关系数、随机森林与递归特征消除算法对影响因素进行重要性排序;并结合油藏工程逻辑判别,筛选初期产能的主控因素.选用极端梯度提升(XG-Boost)算法构建初期产能预测模型,并基于产能公式改进其损失函数,增强数据挖掘算法的物理约束.结果表明:地层流动系数、孔隙度、层间地层流动系数变异系数、电潜泵下入垂深、储层射开厚度、井眼尺寸、生产压差、电潜泵频率以及油嘴尺寸是海上砂岩油藏定向井初期产能的主控因素.采用物理约束的XGBoost算法对5口井初期产能预测的平均相对误差为9.68％,而无物理约束的XGBoost算法预测初期产能的平均相对误差为11.68％.因此,物理约束可有效提升XGBoost算法对初期产能的预测精度,同时可实现海上砂岩油藏定向井初期产能的准确预测.