人工智能方法在某海域深水气田产能评估上的应用

羊新州; 唐圣来; 郭伟; 杨鹏; 罗睿乔

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人工智能方法在某海域深水气田产能评估上的应用

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cqvip:基于主成分分析方法和聚类分析方法分析某海域在生产气井的各项参数,包括有效厚度、渗透率、孔隙度、含气饱和度和无阻流量等,将气井分为不同的3类气井。进而运用决策树模型训练已分类的气井,构建气井分类模型。针对不同类型的气井,分别建立神经网络模型,拟合气井的无阻流量,并在待评价的新气田中应用模型,取得了良好的应用效果。

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来源
《海洋工程装备与技术》 |2019年第s01期|P.458-463|共6页
作者
羊新州; 唐圣来; 郭伟; 杨鹏; 罗睿乔;
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作者单位

中海石油(中国)有限公司深圳分公司深圳518054;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类矿床水文地质学;
关键词
深水气井; 产能; 机器学习; 聚类; 主成分; 决策树; 神经网络;

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