单井产量递减和含水预测
时间: 2024-01-09 16:20:12 浏览: 26
引用中提到了基于不稳定流理论的低渗油藏垂直裂缝井产量的动态预测模型,而引用中则是采用Arps产量递减分析方法研究煤层气高产井递减类型及递减率分布规律。这两种方法都可以用于单井产量递减和含水预测。
对于单井产量递减预测,可以采用Arps产量递减分析方法。该方法是一种经验公式,可以用来预测油井、气井等单井产量的递减规律。该方法假设井的产量递减率是一个常数,即产量递减速度是恒定的。根据实际数据,可以通过拟合得到递减常数,从而预测井的未来产量。
对于含水预测,可以采用水驱动模型。该模型假设油藏中的水是由水驱动力推动向井口的,因此可以通过分析水的运移规律来预测含水情况。该模型需要考虑多种因素,如油藏渗透率、孔隙度、水驱动力等,可以通过数值模拟等方法进行求解。
相关问题
常见的单调递减凹函数
常见的单调递减凹函数包括指数函数和对数函数。指数函数是形如 f(x) = a^x 的函数,其中 a 是一个大于 1 的常数。这种函数在定义域内是单调递减的,并且具有凹的性质。对数函数是指形如 f(x) = log_a(x) 的函数,其中 a 是一个大于 1 的常数。对数函数在定义域内也是单调递减的并且具有凹的性质。这些函数在数学和科学领域中广泛应用,例如在经济学、生物学、物理学等方面。
已知一个训练好的BP神经网络模型为“model_MLP.cldjl”,训练该模型的样本集中输入的指标为“渗透率、孔隙度、有效厚度、单井控制面积、渗透率变异系数、孔隙度变异系数、有效厚度变异系数、渗透率级差、孔隙度差、有效厚度级差、采出程度、剩余可采储量、末期可采储量、初期含水率、末期含水率、初期产油量、末期产油量、累产油、平均含油饱和度、含油饱和度、平均产油量、注采井距、靶点与老井点的距离、靶点位置、射孔厚度”,需要预测的指标为“产量递减率”,则利用“cma-es”优化算法,根据预测得到的结果,反向优化找出最佳的“注采井距、靶点与老井点的距离、靶点位置、射孔厚度”这四个指标,请给出python代码
由于没有提供具体的数据集,以下代码只是提供了一个框架,需要根据具体情况进行修改。
首先,我们需要加载训练好的BP神经网络模型:
```python
import joblib
model = joblib.load('model_MLP.cldjl')
```
然后,我们需要定义一个用于计算产量递减率的函数:
```python
def predict(params):
# params为待优化的四个指标值,例如params=[10, 20, 30, 40]
# 将params转换成输入格式,例如input_data=[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 30, 40]]
input_data = [[渗透率, 孔隙度, 有效厚度, 单井控制面积, 渗透率变异系数, 孔隙度变异系数, 有效厚度变异系数, 渗透率级差, 孔隙度差, 有效厚度级差, 采出程度, 剩余可采储量, 末期可采储量, 初期含水率, 末期含水率, 初期产油量, 末期产油量, 累产油, 平均含油饱和度, 含油饱和度, 平均产油量, params[0], params[1], params[2], params[3]]]
# 使用模型进行预测
output_data = model.predict(input_data)
# 返回产量递减率
return output_data[0]
```
接下来,我们需要使用cma-es算法进行优化:
```python
import cma
# 定义优化函数
def optimize():
# 定义初始值
x0 = [10, 20, 30, 40]
# 定义上下界
lb = [0, 0, 0, 0]
ub = [100, 100, 100, 100]
# 进行优化
res = cma.fmin(lambda x: -predict(x), x0, 0.6, options={'bounds': [lb, ub], 'tolfun': 1e-4})
# 返回优化结果
return res[0]
# 调用优化函数
result = optimize()
print(result)
```
其中,`-predict(x)`表示优化目标为使产量递减率最小化。`options`中的参数可以根据具体情况进行修改。
最后,我们得到的`result`即为最佳的四个指标值。