考虑应力敏感的页岩气产能预测模型研究——以川东南龙马溪组页岩气储层为例

为了研究应力敏感引起的页岩储层渗透率变化及其对页岩气产能的影响,选取4块川东南龙马溪组页岩岩心,采用＂SCMS-B2型高温高压岩心多参数测量仪＂进行应力敏感实验研究,对比分析了渗透率幂律模型与指数模型的拟合结果,结果表明幂律模型相关系数较高。在此基础上建立了考虑应力敏感的页岩气单井产能预测模型。以C-X井为例,分别应用考虑应力敏感的产能模型与不考虑应力敏感的产能模型比较,预测结果表明,用考虑应力敏感的产能模型计算的无阻流量为12.45×10^4m^3/d,约为用不考虑应力敏感产能模型计算的无阻流量的38.82%;确定合理产量为（2.49~4.15）×10^4m^3/d。建议生产时控制井底流压由原始应力缓慢降至20.51 MPa进行生产,并始终保持大于17.22 MPa。

改进WOA-指数幂乘积模型在基坑变形预测中的应用

为提高基坑变形预测精度,提出基于拉普拉斯交叉算子(LX)改进的鲸鱼优化算法(LXWOA)优化的指数幂乘积(EPP)基坑变形预测模型。选取4个标准测试函数对LXWOA进行仿真验证,并与基本鲸鱼优化算法(WOA)、灰狼优化(GWO)算法、正弦余弦算法(SCA)、粒子群优化(PSO)算法的仿真结果进行比较。利用LXWOA对EPP模型的指数参数进行优化,构建LXWOA-EPP变形预测模型,并构建WOA-EPP、GWO-EPP、SCA-EPP、PSO-EPP模型与LXWOA-SVM、LXWOA-BP模型作对比,以文献基坑监测数据为例进行实例研究,分别利用自相关函数法和虚假最邻近法确定实例延迟时间和嵌入维数,构建模型输入、输出向量,利用实例前15期和后3期监测数据对各模型进行训练和预测。结果表明:LXWOA搜索能力优于WOA、GWO、SCA和PSO算法,具有较好的寻优精度和全局搜索能力。LXWOA-EPP模型对实例预测的平均相对误差绝对值、平均绝对误差、均方根误差分别为0.18%、0.008 mm、0.009 mm,均优于WOA-EPP等6种模型和文献预测精度,表明LXWOA能有效优化EPP模型参数,LXWOA-EPP模型用于变形预测是可行和有效的,模型及方法可为其他相关预测研究提供参考。

基坑变形预测的改进供需优化算法-指数幂乘积模型

为提高基坑变形预测精度,提出改进供需优化算法指数幂乘积基坑变形预测模型(ISDO-EPP模型)。通过6个标准测试函数和3个应用实例对ISDO算法的寻优能力进行验证,并与基本供需优化(SDO)算法、鲸鱼优化算法(WOA)、灰狼优化(GWO)算法、蛾群算法(MSA)、粒子群优化(PSO)算法的寻优结果进行比较。以3个基坑沉降预测为例,通过自相关函数法和虚假最邻近法确定各实例延迟时间和嵌入维数,构造输入、输出向量对各模型进行训练和预测。结果表明,ISDO算法搜索能力优于SDO等5种算法,具有较好的寻优精度、全局搜索能力和稳健性能。ISDO-EPP模型对3个实例预测的平均相对误差绝对值分别为0.73%、3.36%和1.33%,均优于ISDO-SVM、ISDO-BP模型,表明ISDO算法能有效优化EPP模型参数,ISDO-EPP模型用于变形预测是可行和有效的。