本书深入探讨了油井重复压裂技术及其在现代油气田开发中的应用,特别关注了人工智能算法在重复压裂产量预测和压裂参数优化中的创新应用｡随着全球能源需求的持续增长,非常规油气资源的开发变得愈发重要,然而,传统压裂技术在复杂地质条件下的应用面临诸多挑战｡本书通过系统分析重复压裂技术的发展历程､现状及未来趋势,详细阐述了基于人工智能的油井产量预测方法和压裂参数智能匹配技术｡
全书共分为5章｡第1章回顾了重复压裂技术的发展历程,分析了其在老油田开发中的关键作用,并介绍了国内外在该领域的研究现状｡第2章深入探讨了时间序列预测算法的理论基础,特别是LSTM和Transformer等深度学习模型在产量预测中的应用｡第3章提出了新型LSTMFormer产量预测模型,并通过实际案例展示了其在克拉玛依油田的应用效果｡第4章介绍了多井多域迁移Transformer模型,探讨了其在跨区域产量预测中的应用潜力｡第5章则聚焦于重复压裂参数的智能匹配方法,结合大语言模型和机器学习技术,提出了从压裂方案文档中提取关键参数并优化压裂设计的新方法｡
本书结合了丰富的理论分析和实际应用案例,旨在为油气田开发领域的研究人员和工程师提供有价值的参考,推动人工智能技术在油气行业的深度应用,助力油气田的智能化开发｡
第 1 章 重复压裂技术理论 ………………………………………………………… 1
1. 1 重复压裂技术发展历程 ………………………………………………… 1
1. 2 重复压裂技术研究现状 ………………………………………………… 2
1. 3 重复压裂关键方法分析 ………………………………………………… 4
1. 4 重复压裂效果评价方法 ………………………………………………… 6
1. 5 人工智能(AI)赋能的重复压裂技术前沿(应用前景)……………………… 9
1. 6 本章小结 ……………………………………………………………… 13
参考文献 …………………………………………………………………… 14
第 2 章 时间序列 AI 预测算法理论基础 ………………………………………… 17
2. 1 时间序列算法基础 ……………………………………………………… 17
2. 2 传统时间序列算法解析 ………………………………………………… 20
2. 3 智能时间序列算法解析 ………………………………………………… 25
2. 4 影响油井产量的关键因素与数据特征分析 ……………………………… 47
2. 5 模型预测评价指标 ……………………………………………………… 50
2. 6 本章小结 ……………………………………………………………… 53
参考文献 …………………………………………………………………… 54
第 3 章 新型 LSTMFormer 产量预测模型与应用 ………………………………… 57
3. 1 背景与思路 …………………………………………………………… 57
3. 2 机器学习产量预测模型 ………………………………………………… 59
3. 3 LSTM 产量预测模型 …………………………………………………… 63
3. 4 Transformer 产量预测模型 ……………………………………………… 683. 5 新型 LSTMFormer 模型 ………………………………………………… 70
3. 6 联合时频 Transformer 与 BiLSTM 的产量预测模型 ……………………… 76
3. 7 上手实践 ……………………………………………………………… 81
3. 8 本章小结 ……………………………………………………………… 91
参考文献 …………………………………………………………………… 91
第 4 章 多井多域迁移 Transformer 产量预测模型与应用………………………… 94
4. 1 背景与思路 …………………………………………………………… 94
4. 2 多井协同下的同区域产油产液预测 ……………………………………… 97
4. 3 多井协同下的跨区域产油产液预测 …………………………………… 108
4. 4 生产优化与智能决策支持 ……………………………………………… 115
4. 5 未来发展方向与挑战 ………………………………………………… 118
4. 6 本章小结 ……………………………………………………………… 123
参考文献 …………………………………………………………………… 123
第 5 章 重复压裂参数智能匹配方法及应用 …………………………………… 125
5. 1 传统参数选取方法的局限性分析 ……………………………………… 126
5. 2 自然语言模型基础 …………………………………………………… 129
5. 3 基于大语言模型的压裂方案信息提取 ………………………………… 133
5. 4 压裂参数与产量关系建模方法 ………………………………………… 137
5. 5 案例分析:参数智能提取与优化建模分析 ……………………………… 141
5. 6 本章小结 ……………………………………………………………… 148
参考文献 …………………………………………………………………… 148
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