基于GA-BP神经网络的长宁地区页岩气水平井产能预测技术

发布时间：2024-02-13 20:19

　　准确预测页岩体积压裂井的产能是确定合理开发决策的重要前提。目前页岩气井产能预测主要基于理论模型,需要理想化假设条件和不易得到的参数,导致体积压裂前的产量预测精度不高。为此,通过数据挖掘技术直接从影响产能的参数入手,突破传统理论模型的局限,首先利用灰色关联度确定影响长宁地区57口页岩气水平井压后产量的主控因素及权重,然后基于遗传算法优化的误差反向传播(back propagation,BP)神经网络方法,建立页岩气水平井体积压裂产能预测模型。基于该模型,针对长宁地区已生产井数据开展现场应用。应用结果表明:工程参数主要影响页岩气水平井的初期产量,总有机碳含量(total organic carbon,TOC)、单井百米液量、单井百米砂量、脆性矿物指数等工程参数是影响页岩气水平井测试产量和3个月累产气量的主控因素;TOC、I类储层钻遇长度、孔隙度、含气量等地质参数是影响页岩气水平井1年累产气量的主控因素;基于长宁地区已生产井数据建立的页岩气水平井体积压裂测试产量预测模型的平均误差为8.76%,预测误差同比多元回归模型预测降低了47.79%;基于遗传算法-误差反向传播(genetic algo...

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【文章目录】：
1 压裂产能影响参数优选
    1.1 灰色关联理论
        (1)数据无因次化。
        (2)求差序列记。
        (3)计算两级最大差M与最小差m。
        (4)计算关联系数。
        (5)计算灰色关联度。
    1.2 产能影响因素关联度排序
2 GA-BP神经网络
    2.1 BP神经网络基本原理
    2.2 GA-BP神经网络算法
3 页岩气产能预测模型
    3.1 主控参数的选择
    3.2 模型初始化
    3.3 模型参数训练
4 现场应用
5 结论



本文编号：3897147