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一种基于开发实验的页岩气井产量预测方法: 本发明提供了一种基于开发实验的页岩气井产量预测方法。该方法包括：模拟实验开发曲线确定步骤：利用目标页岩气井的基质‑裂缝耦合实验岩心进行衰竭式开发室内模拟实验，建立产气速率关于生产时间的变化曲线即为模拟实验开发曲线；相似关...; 马新华王红岩端祥刚胡志明周尚文常进

页岩气井产量预测方法、系统、存储介质以及电子设备: 本发明公开了一种页岩气井产量预测方法、系统、存储介质以及电子设备，涉及油气勘探技术领域，该方法通过将页岩气井的裂缝进行分段，并构建每一段的早期非稳态流动阶段产量预测模型以及晚期拟稳态流动阶段产量递减模型来对每一段的裂缝的...; 王妍妍王卫红刘华胡小虎戴城方思冬

一种基于累计产量的页岩气井产量预测计算方法: 本发明公开了一种基于累计产量的页岩气井产量预测计算方法，涉及页岩气井开采技术领域，步骤如下：S1、通过预测计算模型获得页岩气井的初始产量计算公式；S2、利用初始产量计算公式的产量累加，获得基于产量的精确计算累计产量公式；...; 张诚洋王怒涛姜显东李航

一种基于累计产量的页岩气井产量预测计算方法: 本发明公开了一种基于累计产量的页岩气井产量预测计算方法，涉及页岩气井开采技术领域，步骤如下：S1、通过预测计算模型获得页岩气井的初始产量计算公式；S2、利用初始产量计算公式的产量累加，获得基于产量的精确计算累计产量公式；...; 张诚洋王怒涛姜显东李航

一种基于门循环神经网络的气井产量预测方法: 本发明提供了一种基于门循环神经网络的气井产量预测方法。该方法包括收集气井的相关生产数据，对数据进行预处理，构建基于门循环神经网络的预测模型，并利用时间序列法对输入数据格式进行划分及模型训练。该预测模型通过重置门和更新门机...; 廖洲阳刘启国杨思涵

基于碳同位素的气井产量计算方法、装置、设备及介质: 本发明涉及页岩气勘探开发领域，提供了一种基于碳同位素的气井产量计算方法，包括：从预先清洗得到的标准页岩气数据中提取出页岩气甲烷数据集和页岩气乙烷数据集，根据页岩气甲烷数据集和页岩气乙烷数据集生成甲、乙烷碳同位素差值数据集...; 聂海宽陈前张培先李东晖李沛孙川翔

一种基于递归和迭代的定产气井产量劈分系数计算方法: 本发明涉及一种基于递归和迭代的定产气井产量劈分系数计算方法，针对定产量生产的多层合采气井的任意产层，假设任意产层的产量劈分系数初始值，取值范围为[0,1]；假设任意产层的控制半径初始值，取值范围为[100,2000]；依...; 张磊王香增王永科田坤谢小飞吕明刘喜祥张力

油气井产量预测方法: 本发明公开了一种油气井产量预测方法，包括以下步骤：S1、收集油气井数据并对数据进行预处理，并将预处理后的数据中的部分划分为训练集；S2、基于时域卷积神经网络，结合多头注意力机制和动态卷积机制构建预测模型，所述预测模型包括...; 杨晨彭小龙朱苏阳王超文邓鹏向东流

物理—数据协同驱动的页岩气井产量预测方法被引量：1: 2024年; 由于页岩气渗流机理复杂,赋存方式多样,压裂后对裂缝网络的精确识别和表征存在较大困难,现有方法难以准确预测页岩气井产量。为此,提出了机理—数据融合建模的思路,结合连续拟稳态假设、物质平衡方程、产量递减分析方法和递推原理,建立了物理—数据协同驱动的产量预测方法,进而以中国某区块页岩气井现场生产数据为例,对该方法的准确性、可靠性进行了测试,并与经验产量递减分析和时间序列分析方法进行了对比分析。研究结果表明:(1)建立的产能模型采用拟压力代替压力,采用物质平衡拟时间代替时间,弱化了产量、流压和甲烷物性变化带来的影响;(2)以累计产量误差最小为目标开展历史拟合,弱化了生产制度变化带来的影响,使得建立的产能模型能够自动适应流压—产量变化;(3)应用该方法的关键在于采气指数—物质平衡拟时间双对数图中的特征直线,若图中出现特征直线,则可以开展产量预测,反之,则不能预测。结论认为:(1)建立的产量预测方法将不稳定流动问题转化为拟稳态流动问题求解,简化了对储层非均质性的描述,避开了裂缝网络精确识别和定量表征的难题,计算效率高,可解释性强;(2)生产数据测试结果表明该产量预测方法精度高,长期预测结果稳定,并优于Logistic Growth Model、Duong和StretchedExponential Production Decline经验产量递减分析方法,也优于非线性自回归神经网络、长短记忆神经网络时间序列分析方法。; 任文希段又菁郭建春田助红曾凡辉罗扬; 关键词：页岩气井人工智能产量递减分析

基于机器学习的气井产量预测方法: 2024年; 气井产量评价预测对气田高效开发具有重要意义。由于不同气井储层物性及生产特征存在较大差异,因此开发策略急需改善。针对这一问题,文章提出了一种基于机器学习的气井产量预测方法。首先,通过对特征参数进行皮尔逊相关分析,筛选出用于气井产量预测的12种储层特征。然后,采用改进的ID3算法建立基学习器,并采用随机森林算法对基学习器进行优化组合。其次,利用训练集数据完成模型训练并调整参数。最后,对相关区块的储层进行气井产量预测。研究结果表明,文章提出的气井产量预测方法预测结果良好,准确率为95.3%。该预测方法提高了气井产量预测的实效性,降低了人为判断的主观性,对气田产量预测和开发策略的制订具有一定的指导意义。; 孟雅蕾贺姗关晓琳; 关键词：气井产量储层特征决策树 ID3

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