基于PSO-ELM的水平井自喷期"多段式"产量预测方法——以玛湖油田百口泉组致密砾岩油藏为例

摘要：

准确预测油气井动态产量对油田高效开发意义重大,是单井累产油预测以及部署政策优化的关键.玛瑚油田百口泉组致密砾岩油藏水平井自喷期产量呈"多段式"特征,在实际生产过程中,油气井产量受储层物性、压裂工艺参数等多种因素综合影响,传统产量预测方法及数值模拟法考虑影响因素有限,预测方法适用性差.在产量特征认识基础之上,利用主成分分析法(principal component analysis,PCA)优选油层厚度、地层压力、总砂量、渗透率、压裂簇数及含油饱和度6个主控因素,采用粒子群优化-极限学习机(particle swarm optimization-extreme learning machine,PSO-ELM)的输入权值与隐含层偏置,建立了玛湖油田水平井产量预测模型.预测结果表明,PSO-ELM对比传统预测模型具有计算速度快、泛化能力强、预测精度高的优点,利用该方法预测了5口水平井的单井产量,平均误差在2.14％ ～5.28％,与实际产量吻合良好.

关键词：多段式、产量预测、主成分分析、粒子群优化、极限学习机

所属期刊栏目：23

分类号：TE328(油气田开发与开采)

资助基金：国家科技重大专项;中国石油重大科技专项

在线出版日期：2023-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1931-1936