【摘 要】
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针对致密油藏压裂水平井流态复杂及全生命周期产量预测误差大的问题，在对前人经验递减模型适用性研究的基础上，选取以不稳定流和过渡流为主导的产量指数递减（SEPD）模型及以边界控制流为主导的指数模型进行组合，通过结合节点处的产量相等和递减率相等，构建了以边界控制流时间为节点的全生命周期新型分段产量预测模型，同时建立了广义回归神经网络算法下的边界控制流时间预测方法及分段函数的最小二乘法拟合参数求取方法。结
【机 构】
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中国石油新疆油田分公司勘探开发研究院
【基金项目】
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国家科技重大专项（2017ZX05070-001）；
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针对致密油藏压裂水平井流态复杂及全生命周期产量预测误差大的问题，在对前人经验递减模型适用性研究的基础上，选取以不稳定流和过渡流为主导的产量指数递减（SEPD）模型及以边界控制流为主导的指数模型进行组合，通过结合节点处的产量相等和递减率相等，构建了以边界控制流时间为节点的全生命周期新型分段产量预测模型，同时建立了广义回归神经网络算法下的边界控制流时间预测方法及分段函数的最小二乘法拟合参数求取方法。结果表明，不论是否到达边界控制流，新模型普遍比单一SEPD模型和指数模型的拟合度高，其预测结果更接近于生产后期的指数评估结果，误差小于5%。
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