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申请/专利权人：西南石油大学
摘要：本发明提供一种用于油藏产量的智能模拟预测模型，涉及油藏产量预测技术领域。该基于油藏产量的智能模拟预测模型，包括油藏生产数据预处理、油藏产量智能模拟预测模型的建立与参数识别和油藏产量智能模拟预测模型应用与对比分析。通过建立了油藏产量智能模拟预测模型，该模型充分考虑了油藏不同开发方式产量主控因素，实现了不同开发方式下油藏产量智能预测。
主权项：1.一种用于油藏产量的智能模拟预测模型，包括油藏生产数据预处理、油藏产量智能模拟预测模型的建立与参数识别和油藏产量智能模拟预测模型应用与对比分析，其特征在于：所述油藏生产数据预处理包括建立油藏产量主控因素数据集和数据无量纲化及去噪处理，所述建立油藏产量主控因素数据集的具体方式如下：本文对缺失和异常的数据xi取与之前后相邻近的数据xa和xb的几何均值作为xi缺失和异常数据的估计值来修复数据：建立产量与其主控因素的历史信息数据集时，需根据油藏不同开发方式所对应的产量主控因素，将油藏产量作为系统输出，产量的j个主控因素作为系统输入。由此得到这些信息按时间顺序排列的数据表，所述数据无量钢化及去噪处理的具体方式如下：油藏产量影响因素的数据之间量纲不一致，且数量差距大，需对相关原始数据进行均值化无量纲处理：为了弱化历史数据的随机性，还需将无量纲数据做二次累加再建立油藏产量关联关系模型，将历史数据表中的油藏产量Q及主控因素x1,x2,…,xj的原始数据按做无量纲处理，构建待处理的无量纲时间序列：对无量纲数据序列构造相应的一阶累加序，记为：其中，j为油藏产量主控因素个数，上标1代表无量纲数据的一次累加，在理论上，数据的二次积累更接近指数形式，因此，数据的二次积累在实际预测中更为准确。进一步的，对无量纲序列构造相应的二次累加序列，记为其中，j为油藏产量主控因素个数，上标2代表原始无量纲数据的二次累加，油藏产量数据表经过无量纲及二次累加处理后，最终能得到油藏产量及主控因素的无量纲二次累加数据表，将油藏产量数据表中的油藏生产原始数据做无量纲处理并进行二次累加得到表无量纲二次累加数据表，不仅是为建立油藏产量模拟预测模型做准备，另一方面也能弱化历史数据的随机性。
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百度查询： 西南石油大学 一种用于油藏产量的智能模拟预测模型
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