[1]李建荣,王胜. 基于机器学习的油藏生产监测数据分析与预警方法[J].油气井测试,2023,32(05):8-13.[doi:10.19680/j.cnki.1004-4388.2023.05.002]
 [J].Well Testing,2023,32(05):8-13.[doi:10.19680/j.cnki.1004-4388.2023.05.002]
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 基于机器学习的油藏生产监测数据分析与预警方法()
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《油气井测试》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
32
期数:
2023年05期
页码:
8-13
栏目:
出版日期:
2023-10-25

文章信息/Info

文章编号:
1004-4388(2023)05-0008-06
作者:
 李建荣王胜
 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司 山东东营 257001
关键词:
 动态监测数据驱动井网优化K均值聚类卷积神经网络指标预测动态预警机器学习
分类号:
TE353
DOI:
10.19680/j.cnki.1004-4388.2023.05.002
文献标志码:
A
摘要:
 对于渗流机理不明确或地质模型不确定性高的非常规油气藏,基于油藏工程和数值模拟法的油藏动态分析误差较大。利用生产监测数据,分析油藏动态,实现数据驱动的监测井网优化和生产动态预测预警。采用K均值法建立生产井聚类算法,实现生产监测数据驱动的监测井网优化;构建卷积神经网络拟合生产监测指标间非线性关系,量化指标的不确定性区间,通过计算小概率事件进行预警。经实际算例验证表明:监测井网优化算法能够有针对性地在特征空间实现聚类,得到最具代表性的井位构成监测井网;指标预测预警方法能够稳健地预测指标不确定性区间,作为预警的依据。该方法为监测井网优化和生产动态预警提供了一种不依赖渗流机理的数据驱动技术,对智能油气田建设有积极作用。

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 [J].Well Testing,2023,32(05):55.[doi:10.19680/j.cnki.1004-4388.2023.06.009]

备注/Memo

备注/Memo:
 2023-07-27收稿, 2023-08-30修回, 2023-09-05接受, 2023-10-20网络版发表
中石化重大先导课题“水平井动态监测技术研究与应用”(P22024);
胜利油田分公司油藏动态监测中心科研“基于监测资料的区块开发动态分析与预测技术”(ZX2022-10)
李建荣,男,1970年出生,教授级高级工程师,硕士研究生,1992年毕业于长春地质学院勘察地球物理专业,长期从事油气田开发和油藏动态监测研究工作。
电话:0546-8680777,Email:Lijianrong109.slyt@sinopec.com。通信地址:山东省东营市东营区胜利油田分公司油藏动态监测中心,邮政编码:257001。
更新日期/Last Update: 2023-11-08