基于大数据的非常规油气藏产能预测模型研究

摘要：

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.

关键词：大数据;递减曲线;机器学习;非常规油气藏;产能预测

所属期刊栏目：40

分类号：TE319(油气田开发与开采)

资助基金：陕西省自然科学基础研究计划-青年项目,;"基于边界元方法的致密油藏体积压裂水平井多尺度、多机理耦合流动模型研究",;国家自然科学基金面上项目"基于分子动力学方法的聚合物驱油微观流动规律研究",

在线出版日期：2021-08-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：35-38,68