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基于类比法的油田单井产量预测方法及装置: 本发明涉及一种基于类比法的油田单井产量预测方法及装置，方法包括如下步骤：基于已建立的油藏知识库，选取油田数据并对油田数据进行数据清洗；在选取的油田数据的基础上，确定油田中每口单井的影响产量值中的主控因素；基于主控因素，采...; 宋来明陈绍凯卢川董银涛丁祖鹏邱凌陈冠中熊浩张雨晴倪军娥王帅杨烁种秦婉

基于WOA的低渗油田单井产量预测方法及装置: 本申请公开了一种基于WOA的低渗油田单井产量预测方法及装置，该方法包括：对低渗油田单井的产量数据进行预处理得到产量数据集；对产量数据集进行相关性分析确定产油特征数据，并将产油特征数据输入神经网络模型；通过鲸鱼优化算法优化...; 胡宏涛张雪颖黄威

一种基于递减曲线的油田单井产量预测方法: 本发明提出一种基于递减曲线的油田单井产量预测方法，采用物元分析和BP神经网络相结合的方法来预测产量，通过对油田单井历史产量进行分析，结合油田历史生产数据与静态参数，建立油田单井递减曲线，并采用物元方法对油田所有单井建立物...; 郑东梁曾鹏李世超石硕张立婷凌霄

一种数字化油田预测单井产量的算法: 本发明提供了一种数字化油田预测单井产量的算法，包括如下步骤：S1：确定油井下泵深度和抽汲参数；S2：迭代计算，得出预测结果。本算法执行过程中，首先从数据库读取基本信息、基础数据、物性参数、井斜数据、油管套管数据、功图数据...; 郭永伟张笑洋

基于CNN-GRU-LightGBM模型的单井产量预测方法: 2024年; 单井日产量趋势预测研究在油田生产中具有重要意义。由于油井生产工况复杂,难以准确预测日产量,建立了基于多变量时序数据的产量模型。基于卷积门控循环单元(convolutional neural network-gate recurrent unit,CNN-GRU)提取深层特征进行时序预测,基于梯度提升框架的集成模型(light gradient boosting machine,LightGBM)从回归预测角度进行预测,两者结果相互融合,进一步提高产量预测精度。同时,提出了一种可以实现多变量时序预测或回归预测模型在未知输入特征情况下准确预测产量的方法—超前参数递归预测策略。采用该方法对影响产量的重要特征进行超前预测,并将预测到的重要特征应用于预测产量的仿真测试中。仿真结果表明:本文模型与超前参数递归策略配合最好,在测试集上的预测准确度最高。相比单变量时序预测和回归预测模型,可显著提高预测精度。; 杨莉周子希王婷婷王艳铠

一种致密油气水平井单井产量预测方法及预测系统: 本发明提供一种致密油气水平井单井产量预测方法及预测系统，涉及石油产量预测技术领域，本发明的方法包括：采集历史时刻下的累计产量和主控因素数据，并进行无量纲处理和二次累加处理，得到累计产量第三处理值和主控因素数据第三处理值；...; 胡义升陈继宏

单井产量和可采储量预测方法、装置、存储介质及终端: 本发明涉及一种单井产量和可采储量预测方法、装置，包括：获取生产井的生产数据和压裂液总注入量，并对生产数据进行预处理；选择用于拟合的历史数据时间阶段，基于历史数据时间阶段中每个时刻的累积产量和返排率拟合确定每个时刻的累积产...; 虞绍永

AN多层砂岩油藏双高阶段补层合采提高单井产量对策研究: AN油藏为边底水多层砂岩油藏,为我国投资的海外油田,开发策略上采用优选好层、单层开采、逐层上返的开发方式。目前该油藏平均含水率超过80%,已进入高含水、高采出程度阶段,单井产量较低。为进一步提高单井产量以及投资回报,亟需...; 齐晗; 关键词：多层砂岩油藏提高单井产量

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