摘要
致密砂岩气藏是一种重要的非常规油气资源。致密砂岩储层非均质性很强，渗透率极低，而且使用水平井开发时井眼轨迹复杂同时还需进行水力压裂，因而用传统模拟方法进行生产动态预测和开发优化时面临诸多挑战。本文的目的是建立一个适用于致密砂岩气藏的数据驱动的预测工具．该预测工具以人工神经网络为基础，这种神经网络可以作为物理驱动的模拟方法（即数值模拟模型）的有力补充．本文所设计的工具用于在已知初始条件、作业参数、油藏／水力压裂特征等参数的情况下代替数值模型预测水平井动态本文的预测工具以数据驱动的模型为基础，用10年累计天然气产量数据对其进行了盲测，结果表明误差只有3．2％。另外，本研究还建立了一个图形用户界面，以便于工程师在实际生产中使用该工具，用户可以通过该界面在极短时间内得到某个油藏的可视化动态评价结果。以WillianlsFork组为例，通过评价不同井设计方案下的生产动态，并结合由蒙特卡洛模拟给出的不确定性，对该工具的适用性进行了验证。结果表明，利用该工具可以在合理的准确度范围内快速地获得水平井生产动态的P10、P50和P90估算值.
出版日期
2018年03月13日（中国Betway体育网页登陆平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
