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    一種氣井排水采氣評價方法技術

    技術編號:40106495 閱讀:24 留言:0更新日期:2024-01-23 18:30
    本發明專利技術涉及排水采氣效果評價技術領域,公開了一種氣井排水采氣評價方法,包括如下步驟:S1:確定待評價的氣井排水采氣工藝;S2:確定所述氣井排水采氣工藝的效果評價指標;S3:對各個所述評價指標設置重要性權重;S4:建立氣井排水采氣評價模型,由所述氣井排水采氣評價模型對各個所述排水采氣工藝進行評價。本發明專利技術用于對排水采氣工藝進行評價,在確定排水采氣工藝評價模型的各個指標權重時,通過檢測采氣過程中的參數,對產天然氣量和產液量進行預測,從而縮短了采集數據的時間,并且增加了評價數據量,提高了后續的指標權重的計算準確度,進而提高了工藝評價的準確度。

    【技術實現步驟摘要】

    本專利技術涉及排水采氣效果評價,具體涉及一種氣井排水采氣評價方法


    技術介紹

    1、天然氣是全球主要消費能源之一,在氣藏開發過程中,氣井底部會產生積液,由此會導致氣井產量不高,為了排出氣井中的積液進而提升產量,一般會采用排水采氣工藝,為了衡量排水采氣的效果,一般會對排水采氣的效果進行客觀有效的評價。

    2、現有技術中一般通過采用隸屬度函數對排水采氣效果進行評價,例如中國專利技術專利(cn?111914209?a)公開了基于熵值法的排水采氣效果模糊綜合評價方法,針對泡沫排水采氣井的特性,選取評價泡沫排水采氣效果的指標,遵循定性與定量相結合的原則,構建出泡沫排水采氣效果評價指標體系,考慮氣井排水采氣效果評價指標之間的相互關系,采用線性分析方法建立隸屬度矩陣,采用熵值法確定指標權重,結合模糊綜合評價法計算出氣井泡沫排水采氣效果的綜合評價指數。

    3、然而,上述方案在對排水采氣效果評價時,僅僅考慮了直接采集的數據通過復雜的模型計算得到評價指數,評價過程復雜,且數據量小,導致評價準確度較低,因此,現有技術急需一種提高排水采氣工藝評價準確度的評價方法。


    技術實現思路

    1、本專利技術的目的在于提供一種氣井排水采氣評價方法,以解決現有技術中對排水采氣評價時評價過程復雜、數據量小、評價準確度較低的問題。

    2、為解決上述技術問題,本專利技術具體提供下述技術方案:

    3、一種氣井排水采氣評價方法,包括如下步驟:

    4、s1:確定待評價的氣井排水采氣工藝,所述待評價的氣井排水采氣工藝包括:射流泵工藝、泡沫排水采氣、柱塞氣舉工藝;

    5、s2:確定所述氣井排水采氣工藝的效果評價指標,所述評價指標分為兩類:技術指標和經濟指標;所述技術指標包括:產天然氣量、產液量;所述經濟指標包括:工藝成本;并預測得到工藝周期內所述產天然氣量與產液量的預測值;

    6、s3:對各個所述評價指標設置重要性權重;

    7、s4:建立氣井排水采氣評價模型,將待評價的各個所述排水采氣工藝的預測結果輸入至所述氣井排水采氣評價模型,由所述氣井排水采氣評價模型對各個所述排水采氣工藝進行評價。

    8、作為本專利技術的一種優選方案,在所述s2中,預測得到所述產天然氣量與產液量的預測值的具體步驟為:

    9、s21:獲取氣井采氣過程中的參數;

    10、s22:建立長短時記憶神經網絡模型,用于對產天然氣量和產液量預測;

    11、s23:將所述s21中獲取的所述參數輸入至所述長短時記憶神經網絡模型中,得到工藝周期內所述產天然氣量與產液量的預測值。

    12、作為本專利技術的一種優選方案,在所述s21中,所述參數為井底流壓和液柱高度。

    13、作為本專利技術的一種優選方案,在所述s22中,所述長短時記憶神經網絡模型的輸入為井底流壓和液柱高度,所述長短時記憶神經網絡模型的輸出為產天然氣量和產液量。

    14、作為本專利技術的一種優選方案,所述長短時記憶神經網絡模型包括輸入門、輸出門和遺忘門。

    15、作為本專利技術的一種優選方案,所述輸入門表示為,所述輸入門對傳遞到當前單元的信息量進行控制,計算公式為:;

    16、所述遺忘門表示為,所述遺忘門對上一個序列信息的保留量和丟棄量進行控制,計算公式為;

    17、所述輸出門表示為,所述輸出門對當前時刻傳遞到下一個單元的信息量進行控制,計算公式為;

    18、其中,為sigmoid激活函數,

    19、為t-1時刻的隱含層狀態,為t時刻的輸入,

    20、、、分別為輸入層、隱含層和輸出層的權重,

    21、、、分別為輸入層、隱含層、輸出層的偏置。

    22、作為本專利技術的一種優選方案,在所述s3中,采用熵值法確定各個所述評價指標的重要性權重,具體步驟為:

    23、s31:對各個所述評價指標進行標準化處理,得到標準化數據;

    24、s32:對各個所述評價指標進行權重的判斷,得到組成各個所述評價指標權重的經驗判斷數列;

    25、s33:從所述s32中得到的各個所述數列中,確定參考序列;

    26、s34:計算出所述參考序列與所述s32中各個所述評價指標權重經驗判斷值之間的關聯系數和關聯度:

    27、s35:以所述關聯度作為各個所述評價指標的權重值。

    28、作為本專利技術的一種優選方案,在所述s4中,所述氣井排水采氣評價模型的公式為:

    29、

    30、其中,s為工藝評價得分,

    31、w1、w2和w3分別為所述s3設置的射流泵工藝、泡沫排水采氣和柱塞氣舉工藝的權重;

    32、g為經過排水采氣工藝后的預設時間段的累計增加的產天然氣量;

    33、l為經過排水采氣工藝后的預設時間段的累計增加的產液量;

    34、c為經過排水采氣工藝后的預設時間段的累計工藝成本。

    35、本專利技術與現有技術相比較具有如下有益效果:

    36、(1)本專利技術用于對排水采氣工藝進行評價,在確定排水采氣工藝評價模型的各個指標權重時,通過檢測采氣過程中的參數,對產天然氣量和產液量進行預測,從而縮短了采集數據的時間,并且增加了評價數據量,提高了后續的指標權重的計算準確度,進而提高了工藝評價的準確度。

    37、(2)本專利技術在對氣井排水采氣工藝進行評價時,僅考慮了產天然氣量和產液量以及工藝成本這三個主要的影響因子去評價;且排水采氣工藝的經濟類指標相對較多,例如:投資回本期、天然氣價格、設備維護周期等;由于本專利技術中經濟指標需要和技術指標的數據數量保持一致,而投資回本期、天然氣價格、設備維護周期這些指標預測起來較為困難,因此,本實施例相較于現有技術,僅設置了工藝成本一項指標作為經濟指標可有效減少模型的數據量,且使模型更加直觀,可有效促進該評價方法在現場的應用。

    38、(3)本專利技術在建立氣井排水采氣評價模型時,采用熵值法確定各個所述評價指標的重要性權重,使得建立的模型更具科學性,從而也可提高工藝評價的準確度。

    本文檔來自技高網...

    【技術保護點】

    1.一種氣井排水采氣評價方法,其特征在于,包括如下步驟:

    2.根據權利要求1所述的一種氣井排水采氣評價方法,其特征在于,在所述S2中,預測得到所述產天然氣量與產液量的預測值的具體步驟為:

    3.根據權利要求2所述的一種氣井排水采氣評價方法,其特征在于,在所述S21中,所述參數為井底流壓和液柱高度。

    4.根據權利要求3所述的一種氣井排水采氣評價方法,其特征在于,在所述S22中,所述長短時記憶神經網絡模型的輸入為井底流壓和液柱高度,所述長短時記憶神經網絡模型的輸出為產天然氣量和產液量。

    5.根據權利要求2所述的一種氣井排水采氣評價方法,其特征在于,所述長短時記憶神經網絡模型包括輸入門、輸出門和遺忘門。

    6.根據權利要求5所述的一種氣井排水采氣評價方法,其特征在于,所述輸入門表示為,所述輸入門對傳遞到當前單元的信息量進行控制,計算公式為:?;

    7.根據權利要求1所述的一種氣井排水采氣評價方法,其特征在于,在所述S3中,采用熵值法確定各個所述評價指標的重要性權重,具體步驟為:

    8.根據權利要求1所述的一種氣井排水采氣評價方法,其特征在于,在所述S4中,所述氣井排水采氣評價模型的公式為:

    ...

    【技術特征摘要】

    1.一種氣井排水采氣評價方法,其特征在于,包括如下步驟:

    2.根據權利要求1所述的一種氣井排水采氣評價方法,其特征在于,在所述s2中,預測得到所述產天然氣量與產液量的預測值的具體步驟為:

    3.根據權利要求2所述的一種氣井排水采氣評價方法,其特征在于,在所述s21中,所述參數為井底流壓和液柱高度。

    4.根據權利要求3所述的一種氣井排水采氣評價方法,其特征在于,在所述s22中,所述長短時記憶神經網絡模型的輸入為井底流壓和液柱高度,所述長短時記憶神經網絡模型的輸出為產天然氣量和產液量。

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    【專利技術屬性】
    技術研發人員:鄭雯
    申請(專利權)人:天津朔程科技有限公司
    類型:發明
    國別省市:

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