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基于卷积神经网络和迁移学习的特高含水油井生产预测
被引量：
6
1
作者
姜春雷
方硕
+2 位作者
刘伟
邵克勇
陈朋
《中国石油大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期162-170,共9页
油井的实时生产监测对油田的辅助生产和精细化管理有重要意义。然而,针对仅有小样本生产数据、数据波动大且有缺失的特高含水期油井,传统的机器学习算法无法实现良好的生产预测。提出一种基于卷积神经网络和迁移学习的多任务生产预测方...
油井的实时生产监测对油田的辅助生产和精细化管理有重要意义。然而,针对仅有小样本生产数据、数据波动大且有缺失的特高含水期油井,传统的机器学习算法无法实现良好的生产预测。提出一种基于卷积神经网络和迁移学习的多任务生产预测方法。该方法不仅可以实现时间和空间上特征的自适应提取,还可以改善模型在小样本数据上的预测性能。结果表明:相比于基准模型,产液量和动液面的平均绝对误差分别降低31.26%和60.81%,决定系数分别提高1.89%和7.59%。基于迁移学习的MTCNN模型提高小样本数据油井的生产预测精度,实现了特高含水油井产液量和动液面的实时预测,对抽油机系统的效率优化、油井边缘设备智能化有参考意义。
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关键词
卷积神经网络
迁移学习
特高含水油井
小样本数据
多任务
动态生产预测
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题名
基于卷积神经网络和迁移学习的特高含水油井生产预测
被引量：
6
1
作者
姜春雷
方硕
刘伟
邵克勇
陈朋
机构
东北石油大学电气信息工程学院
东北石油大学三亚海洋油气研究院
出处
《中国石油大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期162-170,共9页
基金
黑龙江省自然科学基金项目(LH2021F008)
海南省重点研发项目(ZDYF2022SHFZ047)
控制科学与工程团队专项(2022TSTD-04)。
文摘
油井的实时生产监测对油田的辅助生产和精细化管理有重要意义。然而,针对仅有小样本生产数据、数据波动大且有缺失的特高含水期油井,传统的机器学习算法无法实现良好的生产预测。提出一种基于卷积神经网络和迁移学习的多任务生产预测方法。该方法不仅可以实现时间和空间上特征的自适应提取,还可以改善模型在小样本数据上的预测性能。结果表明:相比于基准模型,产液量和动液面的平均绝对误差分别降低31.26%和60.81%,决定系数分别提高1.89%和7.59%。基于迁移学习的MTCNN模型提高小样本数据油井的生产预测精度,实现了特高含水油井产液量和动液面的实时预测,对抽油机系统的效率优化、油井边缘设备智能化有参考意义。
关键词
卷积神经网络
迁移学习
特高含水油井
小样本数据
多任务
动态生产预测
Keywords
convolutional neural network
transfer learning
extra high water cut oil well
small sample data
multitasking
dynamic production forecast
分类号
TP392 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于卷积神经网络和迁移学习的特高含水油井生产预测
姜春雷
方硕
刘伟
邵克勇
陈朋
《中国石油大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
6
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