[发明专利]见水风险预警方法、装置、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种见水风险预警方法，其特征在于，所述方法包括：

获取见水风险预警所需的生产指标数据；

采用多重分形算法计算所述生产指标数据的多重分形参数；所述多重分形参数包括产油量、含水量及油压的多重分形参数Δα和含水率的多重分形参数Δf；

采用层次分析法计算所述生产指标数据中各生产指标的得分与权重的乘积和；

根据所述生产指标数据，采用基于集合经验模态分解的支持向量回归生产预测算法实时预测含水率；

综合所述产油量、含水量及油压的多重分形参数Δα、含水率的多重分形参数Δf、各生产指标的得分与权重的乘积和以及实时预测的含水率，进行见水风险评价，并根据评价结果进行预警。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用多重分形算法计算所述生产指标数据的多重分形参数；所述多重分形参数包括产油量、含水量及油压的多重分形参数Δα和含水率的多重分形参数Δf，包括：

将所述生产指标数据中的油压、产油量及含水率进行数据清洗；

使用时间标度δ将各生产数据序列分为N个独立区间，设I_i(δ)为第i个区间内所有样本值的和，P_i为每个区间的概率测度：

设α为第i个区间对应的标志P_i(δ)大小的奇异指数，N_α(δ)为具有相同α的区间个数，则在无标度区间存在如下幂律关系：

P_i(δ)∝δ^α

N_α(δ)∝δ^-f(α)(δ→0)

其中，α反映P_i(δ)随δ变化的各个区间不同的奇异程度；谱函数fα)描述了生产数据波动分布的均匀程度；

设配分函数χ_q(δ)为概率测度P_i(δ)的q阶矩，则：

其中，配分函数反映了归一化生产数据P_i(δ)的不均匀性，其中q为权重因子，取值范围为|q|＝30～50；

设τ(q)为质量指数，则在无标度区间内存在如下幂律关系：

χ_q(δ)∝δ^τ(q)

通过对lnχ_q(δ)～lnδ双对数曲线进行最小二乘法拟合估算τ(q)；

通过勒让德变换得到如下关系：

f(α)＝q·α(q)-τ(q)

通过计算概率测度P_i、配分函数χ_q(δ)和质量指数τ(q)，采用最小二乘法回归拟合得到多重分形谱f(α)，f(α)可量化描述该段数据序列的波动程度；

对产油量、产水量及油压生产数据序列进行多重分形计算，得到其多重分形参数：

其中，α_max，α_min分别表示区间最大和最小奇异指数，P_min，P_max分别表示区间的最小和最大概率测度，δ为时间标度；

同时，对含水率生产数据序列进行多重分形计算，得到其多重分形参数Δf；

式中α_max，α_min分别表示区间最大和最小奇异指数，N是区间个数，P_min，P_max分别表示区间的最小和最大概率测度，δ为时间标度；

最终得到产油量、含水量及油压的多重分形参数Δα和含水率的多重分形参数Δf。