基于ATD-BP神经网络的页岩气产量预测方法

发布时间：2019-01-06 06:49

【摘要】：储层改造是页岩气开发的关键步骤,根据储层改造数据进行页岩气井产量预测,对后续施工优化有重要指导意义。然而,储层改造数据与气井产量间呈非线性相关关系,不适用于传统线性预测方法。且储层改造数据存在有效数据较少、噪声数据占比较大、维数较高等问题,不适用于受噪声影响较大的传统BP神经网络非线性预测方法。由此,本文提出一种页岩气储层改造产量预测方法,首先利用自适应阈值去噪(adaptive threshold denoise,ATD)算法去除噪声,再运用BP神经网络对储层改造数据进行非线性拟合,得到页岩气井产量预测模型。实验表明,相比传统的BP神经网络,本文所提方法能够有效提高预测的准确率和稳定性。
[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.
【作者单位】： 中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院;
【基金】：中央高校基本科研业务费项目资助
【分类号】：TE328;TP183

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本文编号：2402479