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基于大数据驱动的页岩气井EUR预测方法研究

随着双碳目标的提出，页岩气作为一种清洁高效资源在一次能源中的地位日益凸显。我国页岩气资源丰富，近年产量快速增长，投产井数大幅增加，数据体量指数上升，如何批量、快速、及时、准确预测气井产量趋势和最终可采储量（EUR）进而指导页岩气规模效益开发尤为重要。本文提出了一套页岩气井EUR评价理论模型，梳理了气井EUR影响因素及机理，针对不同开发阶段气井可获取数据特点，建立了针对拟钻气井、早期投产井和中后期投产井的全生命周期产量预测模型。①创建基于数据驱动的拟钻井EUR预测方法，解决了拟投产井缺乏生产数据无法动态预测的难题。基于距离相关系数筛选区块产量主控因素，根据主要地质因素和拟设计工程参数建立粒子群优化的最小二乘支持向量机的EUR预测模型，有效解决了拟投产井最终可采储量预测问题。②创建基于数据驱动的早期气井产量概率预测方法，解决了早期气井产量预测不确定性大的难题。针对同一区块早期生产气井，基于生产静态参数（不同时间段的累积产量和返排液参数）建立适用于早期生产气井的数据驱动产量预测模型，结合生产参数的时间序列（产量、压力和返排液时间序列），进而预测气井未来产量趋势，引入MC机器算法对早期产量预测中的不确定性进行概率预测和量化。③创建基于数据驱动的中后期气井多段产量预测方法，实现在较小的误差范围内气井产量的批量预测。改进了一种使用生产历史进行产量预测的经验方法，可不限制气井是否进入边界流，对于历史波动大的气井使用多段产量预测方法，实现产量的准确预测。对于批量井的EUR预测方法，平均误差控制在5%以内；对于单井的EUR预测方法，误差控制在10%以内。