基于分数阶微分模拟模型的油田措施增产预测

发布时间：2021-01-17 23:04

　　为了解决多因素影响下油田措施增产预测问题,通过研究分数阶理论、微分模拟理论与智能优化理论建立了参数优化的分数阶微分模拟预测模型。模型克服了措施数据的非线性性、多因素性与适用性不强的缺陷,综合考虑了不同措施对应不同因素下增产效果的预测。通过与其他方法对比表明,新模型预测效果优于其他方法。可见参数优化的分数阶微分模拟预测模型可较好地应用于油田措施增产预测。 

【文章来源】：科学技术与工程. 2020,20(16)北大核心

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

图1 粒子群算法优化结构流程

从表5可以发现模型(M3)在训练数据的MAPE小于其他两种模型的数值;模型M3的评价指标RMSE与模型M2的RMSE非常接近且均小于M1模型的RMSE;三种模型的R2均小于0,说明三种模型的R2评价均不理想,但在MAPE值评价中模型M3的值最小,说明模型M3的预测误差在三者中最小,综合三种评价指标分析,在对压裂措施增产的预测中模型M3效果最好。图2分别展示了模型M1、M2与M3对二氧化碳吞吐措施增产预测结果及预测值与原始数据的对比曲线。图3分别展示了模型M1、M2与M3对压裂措施增产预测结果预测值与原始数据的对比曲线,共有24组数据,其中前18组数据为模型参数训练数据,其余6组数据用于模型预测结果检验,从图3曲线可以发现模型M3的拟合与预测能力都优于其他两种预测模型,展现了M3模型对油田措施增产预测的优势。

图2分别展示了模型M1、M2与M3对二氧化碳吞吐措施增产预测结果及预测值与原始数据的对比曲线。图3分别展示了模型M1、M2与M3对压裂措施增产预测结果预测值与原始数据的对比曲线,共有24组数据,其中前18组数据为模型参数训练数据,其余6组数据用于模型预测结果检验,从图3曲线可以发现模型M3的拟合与预测能力都优于其他两种预测模型,展现了M3模型对油田措施增产预测的优势。4 结论

【参考文献】：
期刊论文
[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]油井增产措施效果预测方法研究[J]. 杨元明,李治平,赖枫鹏,黄甫.  科学技术与工程. 2013(20)



本文编号：2983762