【摘 要】
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本文将人工智能技术应用于试井解释模型识别-试井参数解释全过程,提出一种基于人工智能技术的试井解释方法。基于数值模拟方法和专家标定结果构建试井模型-试井曲线特征对应关系样本池,在训练随机森林机器学习模型的基础上识别试井模型,利用拉丁超立方抽样方法建立参数集合,结合数值模拟技术建立试井模型数据集,通过集合卡尔曼滤波（EnKF）方法,对实测试井数据进行自动拟合,反演估计试井解释参数。实例研究表明,随机森
【机 构】
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第32届全国天然气学术年会（2020）论文集
【出 处】
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第32届全国天然气学术年会（2020）论文集
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本文将人工智能技术应用于试井解释模型识别-试井参数解释全过程,提出一种基于人工智能技术的试井解释方法。基于数值模拟方法和专家标定结果构建试井模型-试井曲线特征对应关系样本池,在训练随机森林机器学习模型的基础上识别试井模型,利用拉丁超立方抽样方法建立参数集合,结合数值模拟技术建立试井模型数据集,通过集合卡尔曼滤波（EnKF）方法,对实测试井数据进行自动拟合,反演估计试井解释参数。实例研究表明,随机森林方法准确识别试井模型,EnKF自动拟合方法实现参数自动解释,基于机器学习方法的智能试井解释方法适应性强、解释精度高,具有较强的应用价值。
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