油田产量预测技术:机器学习驱动的方法与设备
2025-02-11 11:26
No.1338833600904437760
技术概要
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本技术介绍了一种基于机器学习算法的油田产量预测方法及其装置。该技术能够自动从众多油田产量预测模型中筛选出最适合目标油田的模型,以提高预测精度。
背景技术
油田的产量变化对一个油田而言非常重要,是影响油田开发生产过程及投资决策的重要因素。准确预测油田产量的递减规律和剩余油对油田开发非常重要,是科学管理油田和制定经济可行的开发方案的依据。如果能精确预测油田产量,就可以更好的管理已经投产的油田,对油田产量进行合理的控制和优化,从地下开采出更多的石油,提高油田的采收率和开发效果。 目前,在中国各个油田,都有自己的油田生产管理系统,每个油田、每个采油厂、每口井每天的产油量、产水量、产液量等数据都记录在生产管理系统库中。因此,油田已经积累了大量的生产数据,根据这些生产数据,自20世纪以来,人们提出了数百种油田产量预测技术和方法。 然而,虽然油田产量的预测方法很多,但是每一种方法都有其局限性,没有哪一种方法或技术能适用于对所有的油田产量精确预测。现在,当确定待测目标油田后,需要人工从已知的大量的预测方法中找到一种适合目标油田的预测方法和模型,不仅难度和工作量大,而且计算复杂、实现困难。
实现思路
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该技术已申请专利,如用于商业用途,请联系技术所有人!
技术研发人员:
吴文旷
技术所属: 北京国双科技有限公司.
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