文章标题：数据驱动的气井井筒积液与产量预测模型研究及应用

文章作者：张昀1　陈彦润2　陈晓刚1　赵峥延3　王哲4　白红升1　矫欣雨5　檀朝东2,5
关 键 字：柱塞气举;OLGA仿真;井筒积液;产量预测;卷积神经网络
文章摘要：

针对柱塞气举井产量与井筒积液影响因素复杂、具有动态变化性等难点,开展了数据驱动的气井井筒积液与产量预测模型研究及应用。建立了瞬态多相流模拟器OLGA柱塞气举井生产动态仿真模型,获取不同气藏—井筒—排采参数组合方案的气井生产动态预测仿真样本;利用Spearman秩相关系数法分析了气举井地层因素、井筒参数、井口动态、排采工作制度对气井产气量、产液量、井筒积液量的关联关系及程度;应用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)进行模型训练,建立了柱塞气举井的产气量、产液量、积液量的CNN预测模型;并在长庆神11站的气井群进行了部署验证。研究及现场应用表明:OLGA柱塞气举井生产动态仿真模型可用于柱塞气举井的产气量、产液量、积液量的仿真;建立的CNN预测模型预测精度较高,可解释性强,可以作为柱塞气举井排采工作制度优化的技术基础。