【摘要】：儲(chǔ)層改造是頁(yè)巖氣開發(fā)的關(guān)鍵步驟,根據(jù)儲(chǔ)層改造數(shù)據(jù)進(jìn)行頁(yè)巖氣井產(chǎn)量預(yù)測(cè),對(duì)后續(xù)施工優(yōu)化有重要指導(dǎo)意義。然而,儲(chǔ)層改造數(shù)據(jù)與氣井產(chǎn)量間呈非線性相關(guān)關(guān)系,不適用于傳統(tǒng)線性預(yù)測(cè)方法。且儲(chǔ)層改造數(shù)據(jù)存在有效數(shù)據(jù)較少、噪聲數(shù)據(jù)占比較大、維數(shù)較高等問(wèn)題,不適用于受噪聲影響較大的傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性預(yù)測(cè)方法。由此,本文提出一種頁(yè)巖氣儲(chǔ)層改造產(chǎn)量預(yù)測(cè)方法,首先利用自適應(yīng)閾值去噪(adaptive threshold denoise,ATD)算法去除噪聲,再運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)儲(chǔ)層改造數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性擬合,得到頁(yè)巖氣井產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型。實(shí)驗(yàn)表明,相比傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),本文所提方法能夠有效提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性。
[Abstract]:Reservoir reconstruction is a key step in shale gas development. Prediction of shale gas well production based on reservoir reconstruction data is of great significance for future construction optimization. However, there is a nonlinear correlation between reservoir reconstruction data and gas well production, which is not suitable for traditional linear prediction methods. In addition, there are few effective data, large noise data and high dimension in reservoir reconstruction data, which is not suitable for the traditional nonlinear prediction method of BP neural network. Therefore, this paper presents a prediction method for shale gas reservoir reconstruction production. Firstly, the adaptive threshold denoising algorithm (adaptive threshold denoise,ATD) is used to remove noise, and then BP neural network is used to carry out nonlinear fitting of reservoir reconstruction data. The production prediction model of shale gas well is obtained. Experiments show that the proposed method can effectively improve the accuracy and stability of prediction compared with the traditional BP neural network.
【作者單位】： 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京)機(jī)電與信息工程學(xué)院;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)項(xiàng)目資助
【分類號(hào)】：TE328;TP183

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本文編號(hào)：2402479