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一种基于MCMC算法的产能预测方法及装置

申请号: CN202311717908.X
申请人: 中国地质调查局油气资源调查中心
申请日期: 2023/12/13

摘要文本

本申请提供一种基于MCMC算法的产能预测方法及装置,根据不同类型油气储层的产能递减数据特征,确定用于评估不同类型油气储层的目标产能递减模型,不同类型油气储层包括非常规油气储层、含水储层、复杂储层,目标产能递减模型包括适用非常规油气储层的双曲线递减模型或非线性拓展模型、适用含水储层的幂律下降模型、适用复杂储层的扩展指数递减模型或可变下降率修正模型;利用MCMC算法构建目标产能递减模型对应的不同分布趋势的目标产能递减模拟曲线,基于目标产能递减模拟曲线确定不同分布趋势下不同类型油气储层在产能递减期内的累积预估产能。本申请能够模拟不同类型油气储层的目标产能递减模拟曲线,以提高产能预测准确性。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种基于MCMC算法的产能预测方法及装置
专利类型 发明申请
申请号 CN202311717908.X
申请日 2023/12/13
公告号 CN117744863A
公开日 2024/3/22
IPC主分类号 G06Q10/04
权利人 中国地质调查局油气资源调查中心
发明人 李耀华; 毕彩芹; 李全; 徐银波; 袁远; 仝立华; 唐跃
地址 北京市西城区阜外大街45号

专利主权项内容

1.一种基于MCMC算法的产能预测方法,其特征在于,所述产能预测方法包括:根据不同类型油气储层的产能递减数据特征,确定用于评估不同类型油气储层的目标产能递减模型;其中,所述不同类型油气储层包括非常规油气储层、含水储层、复杂储层,所述目标产能递减模型包括适用所述非常规油气储层的双曲线递减模型或非线性拓展模型、适用所述含水储层的幂律下降模型、适用所述复杂储层的扩展指数递减模型或可变下降率修正模型;利用MCMC算法构建所述目标产能递减模型对应的不同分布趋势下的目标产能递减模拟曲线;基于所述目标产能递减模拟曲线,确定不同分布趋势下所述不同类型油气储层在产能递减期内的累积预估产能。