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申请/专利权人：中海石油(中国)有限公司;中海石油(中国)有限公司北京研究中心

摘要：本发明涉及石油天然气工程技术领域，公开一种基于典型曲线与机器学习的油井产量曲线预测方法、系统、设备及介质，通过目标油田的油田产量数据进行目标油田中下属单井的投产批次划分，对下属区块的特定投产批次的下属单井，进行代理单井产量曲线计算、自然递减阶段识别、递减特征参数拟合，获得高质量的单井产量递减特征参数，结合下属区块静态参数，利用机器学习算法，训练得到高精度的单井产量递减特征参数预测模型并准确预测待测单井的产量递减特征参数，最后得到待测单井的产量曲线。本发明针对未投产或投产初期的油田，可在单井生产历史数据较少的情况下进行单井产量曲线的准确预测，无需大量的计算资源和复杂的计算过程，具有普适性。

主权项：1.一种基于典型曲线与机器学习的油井产量曲线预测方法，其特征在于，包括：获取目标油田的油田产量数据和待测单井的静态参数，其中，目标油田包含多个下属区块和多口下属单井，油田产量数据包括油田产量曲线数据、下属单井产量曲线数据、下属区块静态参数，且，待测单井的静态参数的类型与目标油田的下属区块静态参数的类型一致；根据油田产量数据，对目标油田中多口下属单井的每一口下属单井进行投产批次划分；对于目标油田中多个下属区块的每一个下属区块，根据属于该下属区块对应各个投产批次的所有下属单井的下属单井产量曲线数据，得到该下属区块的区块代理单井的区块代理单井产量曲线，继而得到多个下属区块中每一个下属区块的区块代理单井的区块代理单井产量曲线；根据多个下属区块中每一个下属区块的区块代理单井的区块代理单井产量曲线，利用一次差分法，得到多个下属区块中每一个下属区块的区块代理单井的自然递减阶段与措施生产阶段的分界点，并得到多个下属区块中每一个下属区块的区块代理单井的自然递减阶段产量数据；根据多个下属区块中每一个下属区块的区块代理单井的自然递减阶段产量数据，通过Arps产量递减模型进行拟合，得到多个下属区块中每一个下属区块的区块代理单井在自然递减阶段的产量递减特征参数；根据多个下属区块中每一个下属区块对应的下属区块静态参数和区块代理单井在自然递减阶段的产量递减特征参数，利用机器学习算法，训练得到单井产量递减特征参数预测模型；根据待测单井的静态参数，通过单井产量递减特征参数预测模型，得到待测单井的产量递减特征参数，并根据待测单井的产量递减特征参数，利用Arps产量递减模型，得到待测单井的产量曲线。

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