一种基于机器学习的高含水期油藏油井产量预测方法
公开
摘要
本发明涉及油田开发技术领域，具体涉及一种基于机器学习的高含水期油藏油井产量预测方法。本发明通过向量自回归算法，将油井的产油量和注水井的注入量共同作为产量预测过程的影响因子，利用注水井和采油井液量变化曲线构建时间序列模型，通过滞后阶数的选取确定拟合曲线的时间步长，并通过迭代计算未来不同时间步长下的油井产量，形成基于机器学习算法的油井产量预测方法，为油井产量预测提供了一种新的思路。本发明模型简单，考虑变量少，易于计算、操作，并且准确性高，有利于推广应用。
基本信息
专利标题 ：
一种基于机器学习的高含水期油藏油井产量预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114575802A
申请号 ：
CN202011385850.X
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2020-12-01
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
郭奇孙业恒黄迎松李伟忠吕远刘华夏
申请人 ：
中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院
申请人地址 ：
山东省东营市东营区济南路125号
代理机构 ：
济南日新专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
刘亚宁
优先权 ：
CN202011385850.X
主分类号 ：
E21B43/20
IPC分类号 ：
E21B43/20 E21B47/00 G06F17/16 G06N20/10
IPC结构图谱
E
E部——固定建筑物
E21
土层或岩石的钻进；采矿
E21B
土层或岩石的钻进；从井中开采油、气、水、可溶解或可熔化物质或矿物泥浆
E21B43/00
从井中开采油、气、水、可溶解或可熔化物质或矿物泥浆的方法或设备
E21B43/16
提高开采碳氢化合物的方法
E21B43/20
用水取代的
法律状态
2022-06-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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