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题名基于增量学习的储气库井底压力快速计算方法
被引量：2
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作者
郭海伟
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机构
中国石化中原油田分公司信息化管理中心
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出处
《断块油气田》
北大核心
2025年第2期292-299,共8页
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基金
中石化中原油田分公司科技项目“基于数据驱动的储气库注采能力评价”(2024BY05)。
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文摘
针对储气库井底压力预测的效率和精度问题,文中创新地提出了一种基于增量学习的井底压力快速计算方法。该方法首先构建垂直管流方程,深入分析注气、采气和关井3种不同工况下决定井底压力计算准确性的关键因素。随后,运用极致梯度提升(XGBoost)模型融合了这3种状态下的传统理论计算方法,形成了一个综合性的机器学习模型。通过增量学习策略,并结合实际测量的井底压力数据对模型进行了优化。该方法在计算速度上远超传统技术,能够实时处理井口压力和流量数据,模拟了一个虚拟的井下永久压力计,大幅减少了测压成本。在中原油田卫11储气库的注采井中进行了验证。该方法成功构建了一个融合数据和传统理论的井底压力综合计算代理模型,显著提升了预测的效率和精确度。
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关键词
增量学习
垂直管流
井底压力
储气库
极致梯度提升
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Keywords
incremental learning
vertical pipe flow
bottom hole pressure
gas storage
XGBoost
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分类号
TE19
[石油与天然气工程—油气勘探]
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