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基于自适应PSO参数优化的页岩气复合时间产量递减模型
1
作者
骆国辉
彭小龙
+1 位作者
杨晨
朱苏阳
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第18期7583-7589,共7页
页岩气因其储层条件复杂、多尺度孔隙结构,产量随时间变化呈现明显的非线性特征,传统的产量预测方法依赖于地质和工程数据的统计分析,很难适应地质条件的复杂性而无法达到高准确性。提出了将超双曲递减模型与具有时间属性的复合函数结...
页岩气因其储层条件复杂、多尺度孔隙结构,产量随时间变化呈现明显的非线性特征,传统的产量预测方法依赖于地质和工程数据的统计分析,很难适应地质条件的复杂性而无法达到高准确性。提出了将超双曲递减模型与具有时间属性的复合函数结合的方法,并使用改进的自适应粒子群优化算法(adaptive-particle swarm optimization, A-PSO)来寻找最优模型参数,建立了复合时间超双曲递减模型。研究结果表明:采用A-PSO优化算法能够根据产量数据的复杂性和数据的变化自动调整参数和模型结构,能更快更准地找到最优参数组合,提高预测精度;产量在时间上的波动大,常规递减模型难以反映其特征,复合时间递减模型灵活性强,能够考虑油气藏的复杂性和多变性,更准确地描述页岩气井在不同阶段的产量变化,提供更高的拟合精度,使得产量预测更接近实际值。
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关键词
复合时间超双曲递减模型
自适应粒子群优化算法
参数优化
页岩气
产量预测
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题名
基于自适应PSO参数优化的页岩气复合时间产量递减模型
1
作者
骆国辉
彭小龙
杨晨
朱苏阳
机构
西南石油大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第18期7583-7589,共7页
基金
四川省中央引导地方科技发展项目(2022ZYD0003)。
文摘
页岩气因其储层条件复杂、多尺度孔隙结构,产量随时间变化呈现明显的非线性特征,传统的产量预测方法依赖于地质和工程数据的统计分析,很难适应地质条件的复杂性而无法达到高准确性。提出了将超双曲递减模型与具有时间属性的复合函数结合的方法,并使用改进的自适应粒子群优化算法(adaptive-particle swarm optimization, A-PSO)来寻找最优模型参数,建立了复合时间超双曲递减模型。研究结果表明:采用A-PSO优化算法能够根据产量数据的复杂性和数据的变化自动调整参数和模型结构,能更快更准地找到最优参数组合,提高预测精度;产量在时间上的波动大,常规递减模型难以反映其特征,复合时间递减模型灵活性强,能够考虑油气藏的复杂性和多变性,更准确地描述页岩气井在不同阶段的产量变化,提供更高的拟合精度,使得产量预测更接近实际值。
关键词
复合时间超双曲递减模型
自适应粒子群优化算法
参数优化
页岩气
产量预测
Keywords
composite time super-hyperbolic decline model
adaptive particle swarm optimization algorithm
parameter optimization
shale gas
production forecasting
分类号
TE328 [石油与天然气工程—油气田开发工程]
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作者
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1
基于自适应PSO参数优化的页岩气复合时间产量递减模型
骆国辉
彭小龙
杨晨
朱苏阳
《科学技术与工程》
北大核心
2025
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