基于多智能代理混合模型的单个井生产的短期预测方法

科学领域:

• 石油工程是石油工程中的一个.
• 人工智能的人工智能
• 数据科学数据科学数据科学

背景情况:

• 准确的短期预测单个油井产量对于优化油田运营和指导产量调整至关重要.
• 影响每日井产量的复杂,合的因素需要先进的预测方法.
• 现有的方法可能无法完全捕捉石油井生产的复杂动态.

研究的目的:

• 提出一种新的短期预测方法,用于使用多代理混合模型对单个井生产进行预测.
• 构建一个强大的预测过程,整合数据分解,特征提取和整体建模.
• 为了验证拟议模型的有效性与石油井产量预测的既定方法相比.

主要方法:

• 数据分解和重建使用互补组合实证模式分解与自适应噪声 (CEEMDAN).
• 基于模糊和自相关系数的特征向量创建,然后对子模型分组进行聚类.
• 集团预测使用优化的在线顺序极端学习机器 (OS-ELM) 和具有自我注意力的深度学习编码器解码器模型.

主要成果:

• 多剂混合模型在不同测试案例中表现出卓越的性能,平均绝对误差 (MAE) 值为0.0935,0.0694和0.0593.
• 与传统方法相比,观察到预测偏差的统计值有显著的改善.
• 统计测试证实了拟议的混合模型在比较模型上的优越性.

结论:

• 开发的多代理混合模型有效预测短期单井石油产量.
• 这种方法为优化油田生产参数和评估井状况提供了有价值的工具.
• 该方法提供了一种可靠和准确的解决方案,通过精确的产量预测来加强油田管理.