基于EEMD高斯过程自回归模型的缝洞型油藏开发动态指标预测

论文摘要

缝洞型油藏储集空间类型多样,大缝大洞的存在使得见水特征复杂多样,同时受各类工程、地质因素影响,生产数据非线性、非稳态,动态指标实时预测难度大。对此提出了一种结合集合经验模态分解(EEMD)和信息熵的高斯过程自回归模型的开发动态指标预测方法:①利用EEMD方法将生产数据分解成若干个平稳的本征模态函数(IMF)分量;②采用信息熵计算由于工作制度频繁调整而引起的数据波动程度;③利用分解的低频分量提取拟稳态数据段,对方差贡献度较大的各IMF分量建立高斯过程自回归模型;④叠加各分量计算结果作为预测值。仿真实验表明这种新算法能够有效应用于缝洞型油藏开发动态指标预测,可以预测生产井各项生产指标的变化趋势,为后期生产开发方案调整提供依据,指导油田的整体开发。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张冬梅,林子航,康志江,王吉祥,邢路通

关键词: 缝洞型油藏,开发动态指标预测,集合经验模态分解,信息熵,高斯过程自回归模型

来源: 地质科技情报 2019年03期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 石油天然气工业

单位: 中国地质大学(武汉)计算机学院,中国石化石油勘探开发研究院

基金: 国家科技重大专项“缝洞型油藏提高采收率技术”(2016ZX05014-003)

分类号: TE35

DOI: 10.19509/j.cnki.dzkq.2019.0328

页码: 256-263

总页数: 8

文件大小: 3166K

下载量: 115

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