论文研究 - 统计,数据驱动方法来预测富含液体的页岩储层的产量

所需积分/C币:5 2020-05-31 19:10:25 2.89MB PDF

石油和天然气行业需要快速而简单的预测石油和天然气产量的技术。 预测非常规低渗透油藏的产量尤其具有挑战性。 为了不断寻找解决这个问题的方法,本文研究了一种统计的,数据驱动的方法来预测富含液体的页岩(LRS)储层的产量,该方法称为主成分方法(PCM)。 在这项研究中,借助于商业成分模拟器,模拟了五个不同的高挥发性和近临界油井的生产,历时30年。 通过使用奇异值分解(SVD)来计算主成分(PC),将主成分方法(PCM)应用于代表井的生产数据。 然后,将这些主要成分用于预测生产历史为0.5到2年的近临界油井的石油和溶解气产量,并将结果与​​模拟数据和修改后的Arps下降模型预测进行比较。 这项工作还包

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