[发明专利]一种基于图小波神经网络模型的油藏生产预测方法有效
| 申请号： | 202210571612.0 | 申请日： | 2022-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN114662414B | 公开（公告）日： | 2022-09-27 |
| 发明（设计）人： | 张凯;王晓雅;左袁德;张黎明;刘丕养;严侠;张华清;杨勇飞;孙海;张文娟;姚军;樊灵 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06Q10/04;G06Q50/02;G06N3/04;G06N3/08;G06F111/10;G06F119/22 |
| 代理公司： | 青岛智地领创专利代理有限公司 37252 | 代理人： | 陈海滨 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图小波神经网络模型的油藏生产预测方法，属于油藏开发技术领域，包括如下步骤：采集油藏数据，生成不同的油藏生产制度，利用数值模拟器计算不同生产制度下各口生产井的产量，构建样本库，并划分训练集与测试集；构建图小波神经网络模型；进行图小波神经网络模型的超参数优选，训练构建的图小波神经网络模型；验证训练完成的图小波神经网络模型的性能；输出训练完成且评估性能良好的图小波神经网络模型，通过油田区块内设置的监测设备实时采集油藏生产数据，输入模型，实时预测油藏产量变化。本发明能够以相似的精度以及大大提高的速度实现油藏生产中生产井产油产水情况预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图小波 神经网络 模型 油藏 生产 预测 方法 | ||
【主权项】：
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