摘要
本发明公开了一种压裂前后可动油含量变化的预测方法及系统,属于油田开发技术领域,该方法首先收集目标岩块的地质数据与投产数据,构建标准数据集;然后建立并训练基于机器学习的可动油含量预测模型;接着通过分析目标岩块的样品确定压裂前的可动油含量,并获取目标区块的地层参数与压裂井参数,输入模型预测压裂后的可动油含量;最后,基于压裂前后的可动油含量评估目标岩块的含量变化,以指导油藏开发策略的优化。
技术关键词
BP神经网络预测
神经网络预测模型
蚂蚁
支撑剂
压裂模拟装置
蚁群算法优化
仿真模型
参数
数学模型
数据采集系统
压裂液
三维数字岩心
节点
CT扫描设备
携砂液
方程
油田开发技术
网格
热解油
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蚂蚁
神经网络预测模型
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蚂蚁
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神经网络预测模型
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蚁群算法
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