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图/表 详细信息
数据驱动与渗流机理融合的底水油藏水平井生产动态预测方法
金青爽, 薛永超, 张颖, 刘晓旗, 李权, 郑爱乐
石油科学通报, 2025, 10(
5
): 997-1014. DOI:
10.3969/j.issn.2096-1693.2025.03.020
预测模型
预测项
产液量/%
含水率/%
井底流压/%
数据驱动模型(仅考虑动态参数)
15.97
18.43
16.35
动静结合数据驱动模型
13.76
16.21
15.32
数据与渗流机理融合模型
7.43
5.33
12.33
表3
各模型预测相对误差评估表
本文的其它图/表
图1
物理模型
图2
数值模型离散流程
图3
模型求解过程
图4
动静结合参数输入神经网络架构
图5
数据准备过程
图6
数据驱动与渗流机理融合方法
图7
静态参数优选
图8
动态参数优选
图9
动态数据格式化处理
图10
数据集关系示意图
图11
神经网络架构优化流程图
图12
动静结合模型精度提升效果
表1
预测误差评估表
图13
各属性分布范围
表2
正交实验设计结果(部分)
图14
不同时刻含油饱和度场(考虑渗透率时变)
图15
生产20年含油饱和度剖面
图16
渗透率时变下日产油量与含水率变化图
图17
不同机理模型数据占比下绝对误差评估
图18
产液量、含水率与井底流压平均相对误差变化图
图19
预测结果决定系数随机理模型数据占比的变化
图20
机理模型占比40%时测试集评估结果
图21
X15井预测效果评估
