基于时序动态分析的油井产量预测研究

针对目前常用的油井产量预测方法效果并不理想的问题,开展时间序列分析来进行油井产量动态预测研究。采用时间序列分析结合残差修正方法,建立具有时序动态分析能力的产量差分自动回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA),得出预测初始值与真实油井产量的残差;通过构建支持向量机(Support Vector Machine,SVM)时序预测模型进行残差修正,获得油井产量组合预测值;并将长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型与上述方法进行对比。实验表明,组合预测模型、LSTM模型的预测结果平均相对误差率分别为9.81%和32.44%。说明组合模型预测更精准,为油井产量的动态预测提供了一种有效方法,可作为油井在生产计划时的快速实时辅助依据,具有实用价值。

基于最小二乘法曲线拟合的油井产量预测

该文考虑了一种基于最小二乘法的曲线拟合方法,利用该方法对油井产量进行了预测,起到了辅助决策的作用。实际资料处理结果表明,此方法对油井产量预测问题具有良好的实用性和准确性。

人工智能在油井产量预测上的应用综述

近年来,人工智能在人脸识别、自动驾驶等多个领域得到了广泛应用,与其他学科交叉融合的相关研究发展迅速。主要综述了人工智能的发展历史及其在油井产量预测上的研究进展,目的是为了跟踪最新的科学研究进展,体现人工智能在油井产量预测上的可行性和有效性,为该领域的科学研究工作者提供思路和新的启发,为实现智慧化油田提供新的科学支撑手段。

基于长短时记忆神经网络模型的油井产量预测方法

本文利用长短时记忆神经网络模型,借助其具有长期时间序列记忆的能力,以油井产油量为目标函数,以有效厚度、渗透率、原油黏度三个储层流体参数作为静态约束条件,以油压、井底流压、含水率、气油比、日产液五个生产参数作为动态约束条件,建立综合考虑多种动静态参数影响的油井产量预测模型。应用实例表明,该模型可以较准确预测油井产量,平均综合误差为4.78%。通过敏感性分析,进一步讨论了模型重要参数(隐藏层节点数、学习率、训练步数)不同取值范围对输出结果的影响规律。该模型的建立及参数影响规律认识对于指导长短时记忆神经网络数据挖掘算法在油井产量预测中的快速应用具有重要意义。

基于Holt指数平滑模型的油井产量动态预测

产量动态预测是油井生产动态的实时监测与调控的重要基础。该文利用时间序列分析中的Holt指数平滑模型,依据误差平方和最小原则对初始值和平滑参数α、β进行优化,考虑了所有已有时间序列的历史数据对预测值的影响,建立了一种新型的油井产量预测Holt指数平滑模型。实例计算表明,模型预测误差基本控制在10%以内。该模型具有良好的适用性和准确性,可作为油井生产计划的实时调整和辅助决策依据。