本發明提供一種基于模糊評估的油井動液面自適應預測方法,涉及石油生產技術領域。首先根據油田的生產工況建立多工況預測模型,對不同工況采用強化學習的算法建立子模型,根據其不同的生產特性匹配最佳的工況輸出模型;動態確定集成子模型的加權權重;利用在線測量輸出模型的動液面數據和泵效參數建立關于產液量波動變化趨勢推理的模糊專家系統,對工況模型進行評估;利用模糊評估新的模型性能評價指標在線自適應更新建模,通過判斷產液量波動變化趨勢與實際值的擬合優度來動態更新模型。本發明提供的基于模糊評估的油井動液面自適應預測方法,有效改善了單一模型算法在進行動液面預測時存在的預測精度不高、泛化性差以及容易發生過擬合等不足。
聲明:
“基于模糊評估的油井動液面自適應預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)