[发明专利]基于递归神经网络的页岩气井生产压力预测方法有效
| 申请号： | 201810329181.0 | 申请日： | 2018-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN108595803B | 公开（公告）日： | 2021-04-23 |
| 发明（设计）人： | 易军;彭军;唐德东;汪宏金;辜小花;夏钦峰;陈婷婷;陈宁;陈雪梅;白俊仁;吴凌;汪波 | 申请（专利权）人： | 中国石油化工股份有限公司;中石化重庆涪陵页岩气勘探开发有限公司;重庆科技学院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 重庆蕴博君晟知识产权代理事务所(普通合伙) 50223 | 代理人： | 王玉芝 |
| 地址： | 100027 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于递归神经网络的页岩气井生产压力预测方法，首先利用自适应分段算法对页岩气生产数据进行初步分段拟合，分段剔除不完整数据以及异常数据，以保证数据的准确性；再利用斯皮尔曼相关系数分析法对生产数据进行相关性分析，从而分析不同变量因素的相关密切程度，以确定用于递归神网络建模的输入变量。最后运用递归神经网络对生产压力进行建模，最终利用建立好的模型对生产压力进行预测，以达到为后期实际生产提供参考和预警的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 递归 神经网络 页岩 气井 生产 压力 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于递归神经网络的页岩气井生产压力预测方法，如下步骤：S1：选择对页岩气井生产有影响的控制参数构成决策变量X＝[x1,x2,…,xM]，M为所选控制参数的个数；选定页岩气工业现场，采集N组决策变量X1,X2,…,XN及其对应的N组生产数据；利用自适应分段算法对所述的生产数据进行初步分段拟合；S2：选定相关系数分析法对N组生产数据进行相关性分析，以确定页岩气井生产数据模型的输入变量；S3：利用递归神经网络算法，对步骤S2所得的输入变量进行建模，建立基于递归神经网络的页岩气井生产数据模型；S4：按照步骤S3所得的基于递归神经网络的页岩气井生产数据模型对页岩气井生产压力进行预测。
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