申请/专利权人：天津朔程科技有限公司;廊坊市朔程科技有限公司

申请日：2023-12-12

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117391551B

主分类号：G06Q10/0639

分类号：G06Q10/0639;G06N3/0442;G06Q10/04;G06Q50/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2024.01.30#实质审查的生效;2024.01.12#公开

摘要：本发明涉及排水采气效果评价技术领域，公开了一种气井排水采气评价方法，包括如下步骤：S1：确定待评价的气井排水采气工艺；S2：确定所述气井排水采气工艺的效果评价指标；S3：对各个所述评价指标设置重要性权重；S4：建立气井排水采气评价模型，由所述气井排水采气评价模型对各个所述排水采气工艺进行评价。本发明用于对排水采气工艺进行评价，在确定排水采气工艺评价模型的各个指标权重时，通过检测采气过程中的参数，对产天然气量和产液量进行预测，从而缩短了采集数据的时间，并且增加了评价数据量，提高了后续的指标权重的计算准确度，进而提高了工艺评价的准确度。

主权项：1.一种气井排水采气评价方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：确定待评价的气井排水采气工艺，所述待评价的气井排水采气工艺包括：射流泵工艺、泡沫排水采气、柱塞气举工艺；S2：确定所述气井排水采气工艺的效果评价指标，所述评价指标分为两类：技术指标和经济指标；所述技术指标包括：产天然气量、产液量；所述经济指标包括：工艺成本；并预测得到工艺周期内所述产天然气量与产液量的预测值；在所述S2中，预测得到所述产天然气量与产液量的预测值的具体步骤为：S21：获取气井采气过程中的参数；S22：建立长短时记忆神经网络模型，用于对产天然气量和产液量预测；S23：将所述S21中获取的所述参数输入至所述长短时记忆神经网络模型中，得到工艺周期内所述产天然气量与产液量的预测值；所述长短时记忆神经网络模型包括输入门、输出门和遗忘门，所述输入门表示为，所述输入门对传递到当前单元的信息量进行控制，计算公式为： ；所述遗忘门表示为，所述遗忘门对上一个序列信息的保留量和丢弃量进行控制，计算公式为：；所述输出门表示为，所述输出门对当前时刻传递到下一个单元的信息量进行控制，计算公式为：；其中，激活函数， 为t-1时刻的隐含层状态，为t时刻的输入，Wi、Wf、Wo分别为输入层、隐含层和输出层的权重，bi、bf、bo分别为输入层、隐含层、输出层的偏置；S3：对各个所述评价指标设置重要性权重；在所述S3中，采用熵值法确定各个所述评价指标的重要性权重，具体步骤为：S31：对各个所述评价指标进行标准化处理，得到标准化数据；S32：对各个所述评价指标进行权重的判断，得到组成各个所述评价指标权重的经验判断数列；S33：从所述S32中得到的各个所述数列中，确定参考序列；S34：计算出所述参考序列与所述S32中各个所述评价指标权重经验判断值之间的关联系数和关联度：S35：以所述关联度作为各个所述评价指标的权重值；S4：建立气井排水采气评价模型，由所述气井排水采气评价模型对各个所述排水采气工艺进行评价。

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