[1]靳子豫,李政林,臧永亮,等. 基于灰色模型与时间序列的油井产量长短期分类预测[J].油气井测试,2022,31(05):6-11.[doi:10.19680/j.cnki.1004-4388.2022.05.002]
　[J].Well Testing,2022,31(05):6-11.[doi:10.19680/j.cnki.1004-4388.2022.05.002]
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 基于灰色模型与时间序列的油井产量长短期分类预测()
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《油气井测试》[ISSN:1006-6977/CN:12-1485/TE]

卷:
31
期数:
2022年05期
页码:
6-11
栏目:
出版日期:
2022-10-25

文章信息/Info

文章编号:
1004-4388(2022)05-0006-06
作者:
 靳子豫1; 李政林1; 臧永亮2; 黄伟婷1; 范晴晴1
 1.广西科技大学自动化学院 广西柳州 545616
2.中国石油华北油田公司二连分公司 内蒙古锡林浩特 026000
关键词:
 ; 智能采油; 大数据; 短期预测; 特征提取; 长期预测; 预测模型; BP神经网络
分类号:
TE33
DOI:
10.19680/j.cnki.1004-4388.2022.05.002
文献标志码:
A
摘要:
 为解决单井产量在试采及稳产期预测计算方法精度不足、计算效率较低、适用范围较小的问题，提出一种将预测模型划分为短期产量和长期产量的分类预测方法。短期产量预测在灰色预测模型GM(1,1)的基础上，针对短期生产环境的变化增加产量转换的参数修正，并对模型的离散过程进行优化，从而弥补灰导数离散过程的偏差；对于长期产量预测，采用时间序列的方法，结合BP神经网络以及短期采样特征值的提取结果，对累积产量数据进行建模和预测。利用2018～2020年多个油井的产量数据信息，进行模型训练、预测和比对，针对模型预测结果进行精度分析。结果表明，长期预测模型预测结果的平均相对误差为0091 4，短期预测模型预测结果的平均绝对误差为0118 7，计算精度高于传统ARIMA算法的平均相对误差0156 6，可满足实际工况需求，为油井产量的预测提供了一种新方法。

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备注/Memo

备注/Memo:
 2022-06-13收稿,2022-06-21修回,2022-07-27接受, 2022-10-20 网络版发表
国家重点研发计划项目“北方砂岩型铀能源矿产基地深部探测技术示范项目”(2018YFC0604200)；教育部产学研协同育人项目“电子测量”(201702071082)；广西科技大学产学研合作项目“油气田地面计量数字采集系统研制及现场应用”(0721011901)
靳子豫，男，1998年出生，2019年毕业于河北工业大学城市学院电气工程及其自动化专业，现为广西科技大学控制理论与控制工程专业在读硕士研究生，从事油气领域数据采集与分析系统的研究工作。电话：13512009551，Email：770228215@qq.com。通信地址：广西壮族自治区柳州市鱼峰区官塘大道19号广西科技大学柳东校区自动化学院，邮政编码：545616。
更新日期/Last Update: 2022-11-02