為了解決多因素影響下油田措施增產(chǎn)預(yù)測問題,通過研究分?jǐn)?shù)階理論、微分模擬理論與智能優(yōu)化理論建立了參數(shù)優(yōu)化的分?jǐn)?shù)階微分模擬預(yù)測模型。模型克服了措施數(shù)據(jù)的非線性性、多因素性與適用性不強的缺陷,綜合考慮了不同措施對應(yīng)不同因素下增產(chǎn)效果的預(yù)測。通過與其他方法對比表明,新模型預(yù)測效果優(yōu)于其他方法�？梢妳�(shù)優(yōu)化的分?jǐn)?shù)階微分模擬預(yù)測模型可較好地應(yīng)用于油田措施增產(chǎn)預(yù)測。 

【文章來源】：科學(xué)技術(shù)與工程. 2020,20(16)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

圖1 粒子群算法優(yōu)化結(jié)構(gòu)流程

從表5可以發(fā)現(xiàn)模型(M3)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)的MAPE小于其他兩種模型的數(shù)值;模型M3的評價指標(biāo)RMSE與模型M2的RMSE非常接近且均小于M1模型的RMSE;三種模型的R2均小于0,說明三種模型的R2評價均不理想,但在MAPE值評價中模型M3的值最小,說明模型M3的預(yù)測誤差在三者中最小,綜合三種評價指標(biāo)分析,在對壓裂措施增產(chǎn)的預(yù)測中模型M3效果最好。圖2分別展示了模型M1、M2與M3對二氧化碳吞吐措施增產(chǎn)預(yù)測結(jié)果及預(yù)測值與原始數(shù)據(jù)的對比曲線。圖3分別展示了模型M1、M2與M3對壓裂措施增產(chǎn)預(yù)測結(jié)果預(yù)測值與原始數(shù)據(jù)的對比曲線,共有24組數(shù)據(jù),其中前18組數(shù)據(jù)為模型參數(shù)訓(xùn)練數(shù)據(jù),其余6組數(shù)據(jù)用于模型預(yù)測結(jié)果檢驗,從圖3曲線可以發(fā)現(xiàn)模型M3的擬合與預(yù)測能力都優(yōu)于其他兩種預(yù)測模型,展現(xiàn)了M3模型對油田措施增產(chǎn)預(yù)測的優(yōu)勢。

圖2分別展示了模型M1、M2與M3對二氧化碳吞吐措施增產(chǎn)預(yù)測結(jié)果及預(yù)測值與原始數(shù)據(jù)的對比曲線。圖3分別展示了模型M1、M2與M3對壓裂措施增產(chǎn)預(yù)測結(jié)果預(yù)測值與原始數(shù)據(jù)的對比曲線,共有24組數(shù)據(jù),其中前18組數(shù)據(jù)為模型參數(shù)訓(xùn)練數(shù)據(jù),其余6組數(shù)據(jù)用于模型預(yù)測結(jié)果檢驗,從圖3曲線可以發(fā)現(xiàn)模型M3的擬合與預(yù)測能力都優(yōu)于其他兩種預(yù)測模型,展現(xiàn)了M3模型對油田措施增產(chǎn)預(yù)測的優(yōu)勢。4 結(jié)論

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]Modified Grey Model Predictor Design Using Optimal Fractional-order Accumulation Calculus[J]. Yang Yang,Dingyu Xue.  IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica. 2017(04)
[2]油井增產(chǎn)措施效果預(yù)測方法研究[J]. 楊元明,李治平,賴楓鵬,黃甫.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2013(20)



本文編號：2983762