【摘 要】
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油藏数值模拟是进行油田产量预测最为常用的方法,但其准确性建立在精确的地质模型和较高质量的历史拟合基础之上。为了克服数值模拟计算耗时长、成本高和所需数据资料多等缺
【基金项目】
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国家科技重大专项“致密油气藏多重嵌套介质多组分模型及生产优化研究”(编号:2017ZX05009-005),国家科技重大专项“特高含水后期整装油田延长经济寿命期开发技术”(编号:2016ZX05011-001)
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油藏数值模拟是进行油田产量预测最为常用的方法,但其准确性建立在精确的地质模型和较高质量的历史拟合基础之上。为了克服数值模拟计算耗时长、成本高和所需数据资料多等缺点,建立了一种利用机器学习方法,根据现场广泛易得的油藏静态资料和开发动态参数实现油井日产油量的快速准确预测。传统的BP神经网络无法准确描述产量变化在时间维度上的相关性,因而基于长短期记忆神经网络(LSTM),建立能够考虑生产动态数据变化趋势和前后关联性的产量预测模型,是实现油井日产油量预测更为有效的途径。首先根据平均不纯度减少(MDI)方法,分析各
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