準確預測頁巖體積壓裂井的產(chǎn)能是確定合理開發(fā)決策的重要前提。目前頁巖氣井產(chǎn)能預測主要基于理論模型,需要理想化假設(shè)條件和不易得到的參數(shù),導致體積壓裂前的產(chǎn)量預測精度不高。為此,通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)直接從影響產(chǎn)能的參數(shù)入手,突破傳統(tǒng)理論模型的局限,首先利用灰色關(guān)聯(lián)度確定影響長寧地區(qū)57口頁巖氣水平井壓后產(chǎn)量的主控因素及權(quán)重,然后基于遺傳算法優(yōu)化的誤差反向傳播(back propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,建立頁巖氣水平井體積壓裂產(chǎn)能預測模型�；谠撃Ｐ�,針對長寧地區(qū)已生產(chǎn)井數(shù)據(jù)開展現(xiàn)場應用。應用結(jié)果表明:工程參數(shù)主要影響頁巖氣水平井的初期產(chǎn)量,總有機碳含量(total organic carbon,TOC)、單井百米液量、單井百米砂量、脆性礦物指數(shù)等工程參數(shù)是影響頁巖氣水平井測試產(chǎn)量和3個月累產(chǎn)氣量的主控因素;TOC、I類儲層鉆遇長度、孔隙度、含氣量等地質(zhì)參數(shù)是影響頁巖氣水平井1年累產(chǎn)氣量的主控因素;基于長寧地區(qū)已生產(chǎn)井數(shù)據(jù)建立的頁巖氣水平井體積壓裂測試產(chǎn)量預測模型的平均誤差為8.76%,預測誤差同比多元回歸模型預測降低了47.79%;基于遺傳算法-誤差反向傳播(genetic algo...

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【文章目錄】：
1 壓裂產(chǎn)能影響參數(shù)優(yōu)選
    1.1 灰色關(guān)聯(lián)理論
        (1)數(shù)據(jù)無因次化。
        (2)求差序列記。
        (3)計算兩級最大差M與最小差m。
        (4)計算關(guān)聯(lián)系數(shù)。
        (5)計算灰色關(guān)聯(lián)度。
    1.2 產(chǎn)能影響因素關(guān)聯(lián)度排序
2 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
    2.2 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
3 頁巖氣產(chǎn)能預測模型
    3.1 主控參數(shù)的選擇
    3.2 模型初始化
    3.3 模型參數(shù)訓練
4 現(xiàn)場應用
5 結(jié)論



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