本技術(shù)涉及油氣勘探，具體地涉及一種致密砂巖油氣藏產(chǎn)量預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、可采儲(chǔ)量是油氣田開發(fā)的物質(zhì)基礎(chǔ)，是評價(jià)油氣田開發(fā)效果的主要指標(biāo)之一?，F(xiàn)有技術(shù)中，可采儲(chǔ)量預(yù)測方法主要包括油藏?cái)?shù)值模擬方法、典型曲線方法和機(jī)器學(xué)習(xí)方法。其中，油藏?cái)?shù)值模擬方法根據(jù)油氣藏地質(zhì)以及實(shí)際的開發(fā)情況，通過建立描述油氣藏中流體滲流規(guī)律的數(shù)學(xué)模型，利用計(jì)算機(jī)求得數(shù)值解來研究油藏規(guī)律；油藏?cái)?shù)值模擬方法的本質(zhì)是數(shù)學(xué)、地質(zhì)、物理、計(jì)算機(jī)等方法對實(shí)際油藏的復(fù)制，其基礎(chǔ)理論是達(dá)西滲流定律。典型曲線方法是通過假設(shè)區(qū)塊或油田的井具有相似的生產(chǎn)規(guī)律，從而借助老井生產(chǎn)規(guī)律預(yù)測新井產(chǎn)量。機(jī)器學(xué)習(xí)方法包括：全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(fcnn)、隨機(jī)森林(rf)、支持向量機(jī)(svm)等，機(jī)器學(xué)習(xí)方法基于大量單井動(dòng)、靜態(tài)數(shù)據(jù)，對其生產(chǎn)規(guī)律進(jìn)行自動(dòng)學(xué)習(xí)，從而得到單井產(chǎn)量預(yù)測模型。

2、申請人在實(shí)現(xiàn)本技術(shù)的過程中，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術(shù)至少存在以下問題：

3、(1)基于數(shù)值模擬方法的產(chǎn)量預(yù)測方法，考慮參數(shù)的范圍有限，理論假設(shè)過多，且無法描述地質(zhì)、工程參數(shù)與產(chǎn)量之間的高維、非線性關(guān)系，預(yù)測準(zhǔn)確率低。致密砂巖氣藏滲流機(jī)理復(fù)雜，數(shù)值模擬方法難以準(zhǔn)確模擬氣藏規(guī)律；

4、(2)基于典型曲線方法的產(chǎn)量預(yù)測方法，無法考慮復(fù)雜的地質(zhì)與工程情況對產(chǎn)量的影響，僅能基于區(qū)塊或油田的老井生產(chǎn)規(guī)律，對新井產(chǎn)量作粗略估算；

5、(3)現(xiàn)今基于機(jī)器學(xué)習(xí)的產(chǎn)量預(yù)測方法，大多只考慮地質(zhì)或工程參數(shù)對產(chǎn)量的影響，然而在實(shí)際生產(chǎn)中，必須考慮地質(zhì)和工程參數(shù)的耦合作用對產(chǎn)量的影響，僅考慮單純的地質(zhì)或工程因素難以精確預(yù)測產(chǎn)量；

6、(4)現(xiàn)今基于機(jī)器學(xué)習(xí)的產(chǎn)量預(yù)測方法，常用的線性回歸、隨機(jī)森林、svr等方法，算法模型結(jié)構(gòu)單一，擬合能力有限，單獨(dú)使用預(yù)測效果不佳。需要建立復(fù)合機(jī)器學(xué)習(xí)模型，提高預(yù)測準(zhǔn)確度；

7、(5)現(xiàn)今基于機(jī)器學(xué)習(xí)的產(chǎn)量預(yù)測方法含有較多的超參數(shù)，模型超參數(shù)的調(diào)整費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而且對最終模型的性能有一定的影響。

8、需要指出的是，公開于本技術(shù)背景技術(shù)部分的信息僅僅旨在加深對本技術(shù)的一般背景技術(shù)的理解，而不應(yīng)當(dāng)被視為承認(rèn)或以任何形式暗示該信息構(gòu)成己為本領(lǐng)域技術(shù)人員所公知的現(xiàn)有技術(shù)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本技術(shù)提供一種致密砂巖油氣藏產(chǎn)量預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，以利于解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題。

2、第一方面，本技術(shù)實(shí)施例提供了一種致密砂巖油氣藏產(chǎn)量預(yù)測方法，包括：

3、收集目標(biāo)油氣田的單井?dāng)?shù)據(jù)，獲得第一數(shù)據(jù)集，所述單井?dāng)?shù)據(jù)包括單井的地質(zhì)參數(shù)、工程參數(shù)和產(chǎn)量數(shù)據(jù)；

4、在所述地質(zhì)參數(shù)和所述工程參數(shù)中確定影響所述產(chǎn)量數(shù)據(jù)的地質(zhì)主控參數(shù)和工程主控參數(shù)；

5、對所述第一數(shù)據(jù)集中的地質(zhì)主控參數(shù)和工程主控參數(shù)進(jìn)行歸一化處理，獲得第二數(shù)據(jù)集，所述第二數(shù)據(jù)集中的單井?dāng)?shù)據(jù)包括歸一化地質(zhì)主控參數(shù)、歸一化工程主控參數(shù)和產(chǎn)量數(shù)據(jù)；

6、利用k近鄰算法，計(jì)算訓(xùn)練集中每一口井的屬性最接近井的產(chǎn)量數(shù)據(jù)，所述訓(xùn)練集屬于所述第二數(shù)據(jù)集；

7、利用xgboost算法，使用所述訓(xùn)練集中的歸一化地質(zhì)主控參數(shù)、歸一化工程主控參數(shù)、屬性最接近井的產(chǎn)量數(shù)據(jù)和產(chǎn)量數(shù)據(jù)，建立產(chǎn)量預(yù)測模型；

8、將待預(yù)測新井的地質(zhì)主控參數(shù)、工程主控參數(shù)、屬性最接近井的產(chǎn)量數(shù)據(jù)輸入所述產(chǎn)量預(yù)測模型，獲得所述待預(yù)測新井的產(chǎn)量預(yù)測結(jié)果。

9、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述方法還包括：

10、利用k近鄰算法，計(jì)算測試集中每一口井的屬性最接近井的產(chǎn)量數(shù)據(jù)，所述測試集屬于所述第二數(shù)據(jù)集；

11、使用所述測試集中的歸一化地質(zhì)主控參數(shù)、歸一化工程主控參數(shù)、屬性最接近井的產(chǎn)量數(shù)據(jù)和產(chǎn)量數(shù)據(jù)對所述產(chǎn)量預(yù)測模型進(jìn)行測試。

12、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述方法還包括：

13、利用貝葉斯優(yōu)化算法對所述產(chǎn)量預(yù)測模型進(jìn)行超參數(shù)優(yōu)化；

14、利用貝葉斯優(yōu)化算法對所述k近鄰算法的樹深度、學(xué)習(xí)率、子模型數(shù)量、求解方法和/或正則項(xiàng)權(quán)重進(jìn)行優(yōu)化調(diào)節(jié)。

15、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述地質(zhì)參數(shù)包括：含水飽和度、孔隙度、脆性指數(shù)和平均破裂壓力中的至少一項(xiàng)；

16、所述工程參數(shù)包括：壓裂施工排量、平均段長、段數(shù)、水平段長度、每段支撐劑量、最小停泵壓力、最大停泵壓力、每段泵入氮?dú)饬?、平均施工壓力和方位角中的至少一?xiàng)；

17、所述產(chǎn)量數(shù)據(jù)包括：單井最終可采儲(chǔ)量eur。

18、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述單井?dāng)?shù)據(jù)還包括位置參數(shù)，所述位置參數(shù)包括井底經(jīng)度、井底緯度和開發(fā)層位的平均深度中的至少一項(xiàng)。

19、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述在所述地質(zhì)參數(shù)和所述工程參數(shù)中分別確定影響所述產(chǎn)量數(shù)據(jù)的地質(zhì)主控參數(shù)和工程主控參數(shù)，包括：

20、應(yīng)用xgboost算法，計(jì)算所述地質(zhì)參數(shù)和所述工程參數(shù)對所述產(chǎn)量數(shù)據(jù)的影響程度，根據(jù)所述影響程度在所述地質(zhì)參數(shù)和所述工程參數(shù)中確定影響所述產(chǎn)量數(shù)據(jù)的地質(zhì)主控參數(shù)和工程主控參數(shù)。

21、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述根據(jù)所述影響程度在所述地質(zhì)參數(shù)和所述工程參數(shù)中確定影響所述產(chǎn)量數(shù)據(jù)的地質(zhì)主控參數(shù)和工程主控參數(shù)，包括：

22、將影響程度排名前50％的地質(zhì)參數(shù)和工程參數(shù)作為影響所述產(chǎn)量數(shù)據(jù)的地質(zhì)主控參數(shù)和工程主控參數(shù)。

23、第二方面，本技術(shù)實(shí)施例提供了一種致密砂巖油氣藏產(chǎn)量預(yù)測裝置，包括：

24、數(shù)據(jù)收集模塊，用于收集目標(biāo)油氣田的單井?dāng)?shù)據(jù)，獲得第一數(shù)據(jù)集，所述單井?dāng)?shù)據(jù)包括單井的地質(zhì)參數(shù)、工程參數(shù)和產(chǎn)量數(shù)據(jù)；

25、主控參數(shù)確定模塊，用于在所述地質(zhì)參數(shù)和所述工程參數(shù)中確定影響所述產(chǎn)量數(shù)據(jù)的地質(zhì)主控參數(shù)和工程主控參數(shù)；

26、歸一化處理模塊，用于對所述第一數(shù)據(jù)集中的地質(zhì)主控參數(shù)和工程主控參數(shù)進(jìn)行歸一化處理，獲得第二數(shù)據(jù)集，所述第二數(shù)據(jù)集中的單井?dāng)?shù)據(jù)包括歸一化地質(zhì)主控參數(shù)、歸一化工程主控參數(shù)和產(chǎn)量數(shù)據(jù)；

27、屬性最接近井的產(chǎn)量數(shù)據(jù)計(jì)算模塊，用于利用k近鄰算法，計(jì)算訓(xùn)練集中每一口井的屬性最接近井的產(chǎn)量數(shù)據(jù)，所述訓(xùn)練集屬于所述第二數(shù)據(jù)集；

28、產(chǎn)量預(yù)測模型建立模塊，用于利用xgboost算法，使用所述訓(xùn)練集中的歸一化地質(zhì)主控參數(shù)、歸一化工程主控參數(shù)、屬性最接近井的產(chǎn)量數(shù)據(jù)和產(chǎn)量數(shù)據(jù)，建立產(chǎn)量預(yù)測模型；

29、新井產(chǎn)量預(yù)測模塊，用于將待預(yù)測新井的地質(zhì)主控參數(shù)、工程主控參數(shù)、屬性最接近井的產(chǎn)量數(shù)據(jù)輸入所述產(chǎn)量預(yù)測模型，獲得所述待預(yù)測新井的產(chǎn)量預(yù)測結(jié)果。

30、第三方面，本技術(shù)實(shí)施例提供了一種電子設(shè)備，包括：

31、處理器；

32、存儲(chǔ)器；

33、以及計(jì)算機(jī)程序，其中所述計(jì)算機(jī)程序被存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器中，所述計(jì)算機(jī)程序包括指令，當(dāng)所述指令被所述處理器執(zhí)行時(shí)，使得所述電子設(shè)備執(zhí)行第一方面中任意一項(xiàng)所述的方法。

34、第四方面，本技術(shù)實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)包括存儲(chǔ)的程序，其中，在所述程序運(yùn)行時(shí)控制所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)所在設(shè)備執(zhí)行第一方面中任意一項(xiàng)所述的方法。

35、本技術(shù)實(shí)施例提供的技術(shù)方案至少具有以下技術(shù)效果：

36、(1)通過將屬性最接近井的產(chǎn)量數(shù)據(jù)加入數(shù)據(jù)集中，來提高預(yù)測產(chǎn)量過程中輸入?yún)?shù)組與輸出參數(shù)的相關(guān)性，從而提高模型預(yù)測精度；

37、(2)通過有監(jiān)督與無監(jiān)督學(xué)習(xí)相結(jié)合，學(xué)習(xí)致密砂巖產(chǎn)量數(shù)據(jù)與參數(shù)組之間的關(guān)系，建立起產(chǎn)量與其參數(shù)組之間的非線性映射關(guān)系；

38、(3)利用貝葉斯超參數(shù)優(yōu)化方法優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，綜合提高模型的預(yù)測精度，從而實(shí)現(xiàn)對新井產(chǎn)量的精準(zhǔn)預(yù)測，為油田新井產(chǎn)量的規(guī)劃部署提供可靠的依據(jù)，助力油氣藏的高效開發(fā)。