一种基于深度神经网络的疏松砂岩稠油油藏油井投产初期产量预测方法技术

本发明专利技术公开了一种深度神经网络的疏松砂岩稠油油藏油井投产初期产量预测方法。所述预测方法包括如下步骤：S1、将疏松砂岩稠油油藏的储层参数输入至深度神经网络进行预处理，以提高运行速度和最终训练效果；S2、对深度神经网络的参数进行优化，应用最优参数对深度神经网络进行训练；S3、采用步骤S2优化后的深度神经网络模型对所述疏松砂岩稠油油藏的油井初期产能进行产量预测，验证深度神经网络的可靠性，并与XGBoost算法结合，明确主控因素。本发明专利技术的深度神经网络模型可以快捷、经济、准确地预测疏松砂岩稠油油藏油井的初期产量，助力该类油藏高效经济开发。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于深度神经网络的疏松砂岩稠油油藏油井投产初期产量预测方法，属于石油与天然气行业产量预测领域。

技术介绍

1、某油田主力储层段为疏松砂岩，储层非均质性强，流体性质差异大，油田初期产能准确预测十分困难。影响该类储层原油产量的因素众多，主要包括地质因素、工程参数和油藏参数。工程因素包括完井方式和生产参数等；油藏参数包括原油性质、地层水性质、天然气性质和温压系统等；地质因素主要基于地质勘探、测井、钻井和试井等资料。准确预测该类储层原油常量直接关系油田开发方案的制定。

2、在疏松砂岩稠油油藏产量预测中，前人研究方法主要有：(1)依据岩心分析和测井资料解释得到产能计算公式进行产量预测；(2)构建三维地质模型，进行油藏数值模拟进而预测产量。但是，方法1中测井解释结果一般都是孔隙度、渗透率、泥质含量等静态地质参数，而油井产能是多因素影响，还包括工程和油藏等特征参数，并且产能与影响因素之间是复杂的非线性关系，难以准确表征参数与产量间的关系。方法2很大程度取决于三维地质建模的准确定性，需要大量的地层信息，有些参数难以准确获取，其应用范围较小。因本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度神经网络的疏松砂岩稠油油藏油井投产初期产量预测方法，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的疏松砂岩稠油产量预测方法，其特征在于：步骤S1中，利用相关性分析和主成分分析法选择所述储层参数。

3.根据权利要求2所述的疏松砂岩稠油油藏油井初期产量预测方法，其特征在于：步骤S1中，选择所述储层参数的步骤如下：

4.根据权利要求3所述的疏松砂岩稠油油藏油井投产初期产量预测方法，其特征在于：所述储层参数的分类如下：

5.根据权利要求1-4中任一项所述的疏松砂岩稠油产量预测方法，其特征在于：步骤S1中，所述预处理的步骤如下：

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【技术特征摘要】

1.一种基于深度神经网络的疏松砂岩稠油油藏油井投产初期产量预测方法，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的疏松砂岩稠油产量预测方法，其特征在于：步骤s1中，利用相关性分析和主成分分析法选择所述储层参数。

3.根据权利要求2所述的疏松砂岩稠油油藏油井初期产量预测方法，其特征在于：步骤s1中，选择所述储层参数的步骤如下：

4.根据权利要求3所述的疏松砂岩稠油油藏油井投产初期产量预测方法，其特征在于：所述储层参数的分类如下：

5.根据权利要求1-4中任一项所述的疏松砂岩稠油产量预测方法，其特征在于：步...

【专利技术属性】
技术研发人员：李中，唐洪明，马英文，冯桓榰，徐国贤，王昭，刘峰，邢希金，耿立军，唐浩轩，何松，谷林，李振波，秦玮，
申请(专利权)人：中海石油中国有限公司，
类型：发明
国别省市：

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