得益于計算機速度的高速發(fā)展和機器學習技術的突飛猛進,基于大數(shù)據(jù)的解決方案和預測模型已經(jīng)在工業(yè)界得到了廣泛的認可和應用。在當今自動化和人工智能的時代,盡管機器學習技術已經(jīng)在石油工程的許多領域得到了廣泛的應用,但是很少有研究著眼于海量的氣井井口生產(chǎn)數(shù)據(jù),多數(shù)是利用測井地質參數(shù)和壓裂施工參數(shù)給出儲量或者產(chǎn)能的分級預測,并且對于輸入數(shù)據(jù)的種類和精度有著嚴格的要求,需要消耗大量人力物力。氣田井口生產(chǎn)數(shù)據(jù)規(guī)模相當龐大,極其適合利用機器學習技術氣田生產(chǎn)動態(tài)信息的深入挖掘和分析,但目前這兩者的結合應用研究較少。本文將未得到有效利用的氣田生產(chǎn)數(shù)據(jù)與機器學習方法結合起來,實現(xiàn)動態(tài)儲量和未來產(chǎn)氣量的自動化、準確計算。通過本文的研究,主要完成了以下的研究工作:1、基于Cullender&Smith法和計算機數(shù)值計算,實現(xiàn)了關井井口壓力到井底靜壓的精確折算,提出通過繪制線性折算物質平衡曲線計算儲量的方法,并建立了對非線性折算物質平衡曲線進行轉化以及最優(yōu)化的方法。2、利用機器學習和計算機編程技術,訓練了折算物質平衡曲線的線性/非線性分類器,在此基礎上建立了SD氣田基于關井折算物質平衡曲線預測動態(tài)儲量的全自... 

【文章來源】：成都理工大學四川省

【文章頁數(shù)】：94 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

SD氣田采氣曲線

第 3 章 利用關井井口數(shù)據(jù)預測動態(tài)儲量出于成本控制的考慮，SD 氣田各氣井沒有安裝井下壓力計，并沒有井下流壓數(shù)據(jù)，因此無法使用流動物質平衡法進行儲量預測。同時，氣田內進行壓恢試井測定地層靜壓的次數(shù)相當?shù)�，因此無法使用物質平衡法進行儲量預測。對于這種情況，可以考慮采用井口流動物質平衡法進行儲量的預測，然而由于SD氣田屬于低滲透砂巖氣藏，在生產(chǎn)過程中大量生產(chǎn)井采用頻繁開關井制度，井口生產(chǎn)數(shù)據(jù)的壓力和產(chǎn)氣量等波動極其劇烈構成其主要特征（如圖3-1所示）。而井口流動物質平衡法要求井口數(shù)據(jù)的相對穩(wěn)定，以擬穩(wěn)態(tài)的方式進行生產(chǎn)，因此井口流動物質平衡法也無法使用。本章從看似雜亂無章的井口數(shù)據(jù)中，單獨提取關井數(shù)據(jù)進行分析，建立利用關井井口數(shù)據(jù)預測動態(tài)儲量的基本方法，并分析其優(yōu)缺點。針對其主要缺點，將在本文的后續(xù)部分進行優(yōu)化。

地層壓力的下降絕對值與井底流壓的下降絕對值幾乎相等（周聲才等，2013）。如圖3-2所示，在擬穩(wěn)定階段， 處的井底流壓值與 處的地層壓力值在1、2、3階段的差值是幾乎相同的，即 ， 。12

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于ARIMA-Kalman濾波器數(shù)據(jù)挖掘模型的油井產(chǎn)量預測[J]. 谷建偉,隋顧磊,李志濤,劉巍,王依科,張以根,崔文富.  深圳大學學報(理工版). 2018(06)
[2]庫車前陸盆地“三超”氣井產(chǎn)能預測方法對比[J]. 馬群,王勝軍,蔣國軍,何飛,郭宇恒,胡家榮.  天然氣技術與經(jīng)濟. 2018(02)
[3]低滲透氣藏氣井產(chǎn)能預測新方法[J]. 孟琦,劉紅兵,萬鶴,任登峰,代然.  非常規(guī)油氣. 2018(02)
[4]基于機器學習的多地震屬性沉積相分析[J]. 張艷,張春雷,成育紅,高世臣,黃文輝.  特種油氣藏. 2018(03)
[5]長慶油田M區(qū)低滲產(chǎn)水氣井動儲量評價方法研究[J]. 謝姍,焦揚,艾慶琳,伍勇,袁繼明.  石油地質與工程. 2018(02)
[6]致密氣井Arps產(chǎn)量遞減指數(shù)變化特征[J]. 梁倚維,王東,李霆鈞,杜超.  西安石油大學學報(自然科學版). 2018(02)
[7]致密氣藏分段壓裂水平井的不穩(wěn)定壓力與產(chǎn)量綜合分析方法[J]. 歐陽偉平.  油氣井測試. 2018(01)
[8]基于數(shù)值試井的單井和井組產(chǎn)量預測方法[J]. 李志敏,蔣玉勇,郭風軍,許凱,李衛(wèi)兵,路秋銘.  遼寧化工. 2018(01)
[9]基于流態(tài)劃分的頁巖氣井產(chǎn)量預測可靠性分析[J]. 龐進,李尚,劉洪,梁潔,趙子元.  特種油氣藏. 2018(02)
[10]頁巖氣藏經(jīng)驗產(chǎn)量遞減分析方法研究現(xiàn)狀[J]. 于榮澤,姜巍,張曉偉,郭為,王莉,張靜平,王玫珠.  中國石油勘探. 2018(01)

博士論文
[1]低滲透油藏有效開發(fā)基礎研究[D]. 熊偉.中國科學院研究生院（滲流流體力學研究所） 2011

碩士論文
[1]低滲透油氣藏水力壓裂數(shù)值模擬研究[D]. 劉志強.中國科學技術大學 2016
[2]煤層氣井產(chǎn)能預測模型建立及數(shù)值模擬[D]. 李士才.燕山大學 2016



本文編號：2960840