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油气田采收率大数据预测模型

油气田采收率大数据预测模型 金正能源
2022-05-11
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导读：如何准确快速预测油藏采收率一直是困扰开发者的难题，传统的采收率预测技术方法准确性一般，难以大规模推广。油气资
如何准确快速预测油藏采收率一直是困扰开发者的难题，传统的采收率预测技术方法准确性一般，难以大规模推广。油气资源开发投资巨大，为合理规划投资尽快收回成本，急需一种准确快速的油藏采收率预测方法。
机器学习方法在各行各业都取得了巨大的成功，人工智能、大数据开始逐渐深入生产生活的方方面面。选择油气行业合理的应用场景可以大大提高开发效率和开发效果。如何合理高效的将人工智能、大数据应用到油田开发是技术革新的关键一步。
HYDROSS采收率预测模型，以机器学习方法为基础，利用全球典型勘探开发案例数据，通过深度神经网络、卷积神经网络和集成模型等手段对采收率效果进行预测。在此基础上，选择集成学习为最佳机器学习方法，并优化集成学习的结合策略，设计个体学习器的结构。最后，针对区域性偏低的采收率，基于深度神经网络建立了分类模型用于修正，最终形成准确高效的采收率预测方法。

图1 实现原理 

图2 模型框架
海卓能源大数据平台将该模型集成到线上，可以便捷的操作使用，在基于模型给出预测结果的同时，还将基于录入参数，自动推荐可供参考的相似案例，以期为研究者提供更多的参考信息。

海卓HYDROSS平台介绍
★ HYDROSS是一个面向能源行业的大数据信息分析与服务平台。通过运用人工智能、大数据等新兴技术，为用户在方案优化、风险预测、趋势分析、市场开拓等方面，提供全方位、快捷、权威的信息服务和决策依据。
★ 平台主要涵盖勘探开发、能源情报、集输储运、新能源、行业研究、知识聚合等六大板块，从方案研究、工程设计、市场研究等不同维度，进行定量剖析。目前，勘探开发、能源情报板块已上线。

更多关于海卓Hydross能源信息平台，请点击：海卓视频合集或可拨打联系电话：010-63307508

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