基于大数据的非常规油气藏产能预测模型研究

由于非常规油气藏渗透规律复杂,导致传统理论方法很难准确预测油气井产能。本文系统调研了国内外基于大数据建立非常规油气藏产能预测模型的方法。该类方法充分利用了非常规油气藏大量地质、工程及生产数据,全方位、多角度的考虑不同参数对油气井产能的影响,并从中优选出对产能最具影响力的几个因素,较好揭示了非常规油气藏的生产开发规律,对我国非常规资源开发开采具有重要指导意义。本文概括了几种常用的递减曲线分析方法和机器学习方法。通过灵活应用这些方法建立了各种产能预测模型,所得模型可以快速预测新井或现有井的产量下降曲线。结果表明,该方法在预测油气井的产量递减和最终采收率上具有较高的精准度。