【摘 要】
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对解释模型的正确识别是获得合理可靠的油气井试井解释结果的前提条件。为了提高油气井试井解释结果的准确性,基于油气藏数值模拟技术和随机反演理论,构建多模式下模型参数—
【机 构】
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中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院,中国石油大学（北京）石油工程学院
【基金项目】
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中国石油化工股份有限公司基础性前瞻性科技开发项目“基于机器学习的水侵气井试井解释方法研究”(编号:P18086-5),中国石油大学(北京)前瞻导向及培育项目“基于大数据和机器学习的裂缝性油藏产能预测研究”(编号:2462018QZDX13)
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对解释模型的正确识别是获得合理可靠的油气井试井解释结果的前提条件。为了提高油气井试井解释结果的准确性,基于油气藏数值模拟技术和随机反演理论,构建多模式下模型参数—试井曲线样本集合;以数据驱动为基础,基于多模式随机分析理论来识别试井解释模型,采用集合卡尔曼滤波方法(简称EnKF方法)进行试井曲线拟合,将数据驱动技术应用于试井模型识别—参数解释的全过程;进而提出了一套基于数据驱动技术的智能试井解释方法,选取X有水气藏1口产水气井进行了现场应用实验。研究结果表明:①所形成的智能试井解释方法可以实现对复杂渗流、复
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