论文摘要
为了研究涪陵焦石坝区块页岩气井产量变动和压力预测,依据该区块典型页岩气井生产数据,采用模糊C均值聚类方法对生产数据进行自适应聚类,保证生产数据的准确性;再运用Kendall秩相关系数分析法对生产数据进行相关性分析,以确定用于递归神经网络建模的输入变量;最后分别对每一类数据进行建模,形成多模型库。预测时输入需要预测的产量以及历史数据,系统将自动识别并调用其对应的模型进行压力预测,实现不同产量下的压力预测。以涪陵焦石坝页岩气田某气井实验表明,相比传统的BP神经网络和曲线拟合预测,所提方法能够有效提高预测的准确率和稳定性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 夏钦锋
关键词: 模糊均值聚类,秩相关系数,相关性分析,递归神经网络
来源: 现代计算机 2019年24期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 石油天然气工业,自动化技术
单位: 中石化重庆涪陵页岩气勘探开发有限公司
基金: 国家科技重大专项《涪陵页岩气开发示范工程》(No.2016ZX05060)
分类号: TP183;TE37
页码: 7-12
总页数: 6
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