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基于产量递减与LSTM耦合的常压页岩气井产量预测

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针对常压页岩气井产气递减规律不明确、预测困难等问题,将产量递减模型与机器学习方法相结合,建立了一种新的页岩气井产量递减模型与LSTM(长短时间记忆神经网络)模型耦合预测方法.首先,依据页岩气井产水特点将南川常压页岩气井分为2类,类型1气井早期气水同产,后期产水明显减少,类型2气井长时间气水同产;其次,基于双对数诊断曲线和特征曲线明确气井的流动阶段,并采用7种常用的气井产量递减模型对不同类型页岩气井进行产量分析;最后,将递减模型的误差作为LSTM模型的输入,叠加得到耦合方法下产量预测.结果表明:拟稳态流动阶段的类型1的X1气井,优选递减模型为改进双曲递减模型和AKB递减模型,线性流动阶段的类型2的X2气井,优选SEPD(扩展指数递减)模型和Duong递减模型;对于递减模型误差较大时,耦合LSTM模型后,页岩气井产量预测精度明显提高,而递减模型误差较小时效果不显著.
Production forecasting for normal pressure shale gas wells based on coupling of production decline method and LSTM model

normal shale gas reservoirproduction decline methodLSTM modelflow stagedouble logarithmic diagnosiscoupling method

韩克宁、王伟、樊冬艳、姚军、罗飞、杨灿

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中国石化华东油气分公司,江苏南京 210000

中国石油大学(华东)石油工程学院,山东青岛 266580

常压页岩气 产量递减模型 LSTM模型 流动阶段 双对数诊断 耦合方法

中国石化科技部项目中国石化华东油气分公司项目

P21087-434600000-21-ZC0613-0006

2023

10.13809/j.cnki.cn32-1825/te.2023.05.012

油气藏评价与开发
中国石油化工集团公司华东石油局

油气藏评价与开发

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.461
ISSN：2095-1426
年,卷(期)：2023.13(5)
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