热储模式的预测模型构建及预测方法、装置、介质及设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了热储模式的预测模型构建及预测方法、装置、介质及设备，所述方法包括：通过获取压差信号的样本集，所述压差信号样本集包括多种热储模式测试井的深井泵在抽水过程中泵底对应的压差信号样本，对样本集中的压差信号样本进行特征提取处理得到多尺度熵，并基于多尺度熵计算熵增率，利用压差信号样本集中的训练样本集以及训练样本集中每一个压差信号样本对应的多尺度熵和熵增率以及对应测试井的热储模式对预设预测模型进行训练，得到热储模式预测模型，通过基于多尺度熵对热储模式进行预测，并构建热储模式预测模型，可以提高热储模式预测的准确性。热储模式预测的准确性。热储模式预测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
热储模式的预测模型构建及预测方法、装置、介质及设备


[0001]本专利技术涉及地热开发
，具体涉及热储模式的预测模型构建及预测方法、装置、介质及设备。

技术介绍

[0002]地热资源储量预测对地热开采十分重要，有时因为地质的复杂结构带来的不确定性，导致热储模式及热储量预测与实际开采过程中的热储存在较大偏差。单井采灌技术是高效的地热开采利用技术，但采灌技术对热储的要求也更高，需要精准的预测当前环境的热储能，目前现有的基于监测数据关键因子进行热储的预测方法，因为地质环境的不确定性导致准确率较低，难以满足单井采灌的技术指标。

技术实现思路

[0003]因此，本专利技术要解决的技术问题在于克服现有热储模式预测准确性较低的缺陷，从而提供热储模式的预测模型构建及预测方法、装置、介质及设备。
[0004]根据第一方面，本专利技术实施例公开了一种热储模式的预测模型构建方法，所述方法包括：获取压差信号样本集，所述压差信号样本集包括多种热储模式测试井的抽水泵在抽水过程中泵底对应的压差信号样本；对压差信号样本集中的压差信号样本进行特征提本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种热储模式的预测模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：获取压差信号样本集，所述压差信号样本集包括多种热储模式测试井的深井泵在抽水过程中泵底对应的压差信号样本；对压差信号样本集中的压差信号样本进行特征提取处理，得到对应的多尺度熵；计算所述多尺度熵的熵增率，所述熵增率表征所述多尺度熵中多个时间尺度的样本熵值的增长速率；利用压差信号样本集中的训练样本集以及训练样本集中每一个压差信号样本对应的多尺度熵和熵增率以及对应测试井的热储模式对预设预测模型进行训练，得到热储模式预测模型。2.根据权利要求1所述的热储模式的预测模型构建方法，其特征在于，所述对压差信号样本集中的压差信号样本进行特征提取处理，得到对应的多尺度熵，包括：对压差信号样本的时间序列进行粗粒化处理，得到30个时间尺度的时间序列；对所述30个时间尺度的时间序列进行特征提取处理，得到30尺度熵。3.根据权利要求2所述的热储模式的预测模型构建方法，其特征在于，所述计算所述多尺度熵的熵增率，包括：选取所述30尺度熵中的前7个时间尺度的样本熵值；对所述前7个时间尺度的样本熵值进行计算，得到熵增率。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用压差信号样本集中的训练样本集以及训练样本集中每一个压差信号对应的多尺度熵和熵增率以及对应测试井的热储模式对预设预测模型进行训练，得到热储模式预测模型之后，所述方法还包括：利用压差信号样本集中的测试样本集以及测试样本集中每一个压差信号样本对应的多尺度熵和熵增率以及对应测试井的热储模式对所述热储模式预测模型进行准确性测试；当准确性测试结果不满足要求时，对所述热储模式预测模型的参数进行优化，直至准确性测试结果满足要求。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设预测模型为支持向量机模型。6.一种热储模式的预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标井的深井泵在抽水过程中泵底的目标压差信号；对所述目标压差信号提取目标多尺度熵并计算目标熵增率；将所述目标多尺度熵和目标熵增率输入到热储模...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹洪梅，尹立坤，杨立明，王子威，范翼帆，
申请(专利权)人：中国长江三峡集团有限公司，
类型：发明
国别省市：