[发明专利]基于卷积神经网络的页岩气产量确定方法、装置和设备

说明书

本说明书实施例提供了一种基于卷积神经网络的页岩气产量确定方法、装置和设备，其中，该方法包括：获取目标页岩气水平井的特征参数集；其中，特征参数集中包含多个特征参数的值，特征参数为影响目标页岩气水平井产能的地质参数和/或工程参数；根据目标页岩气水平井的特征参数集和利用卷积神经网络训练得到的产能预测模型，确定目标页岩气水平井在预设时间段内的产量数据，其中，目标预测模型用于根据目标页岩气水平井的多个特征参数预测所述目标页岩气水平井在预设时间段内的产量数据。在本说明书实施例中，可以在页岩气水平井的物理渗流机理不明确的情况下，利用多个特征参数，便捷、准确地确定目标页岩气水平井在预设时间段内的产量数据。

技术领域

本说明书实施例涉及页岩气勘探开发技术领域，特别涉及一种基于卷积神经网络的页岩气产量确定方法、装置和设备。

背景技术

近年来页岩气开发逐渐成为世界能源开发的新热点，页岩气主要存在于富有机质的泥页岩及夹层中，以吸附气和游离气存在。页岩气的勘探开发具有重要的社会经济意义，准确进行页岩气的产能预测，对指导页岩气勘探开发具有重大的指导意义。

现有技术中通常采用解析公式法预测页岩气的产能，解析公式法是通过建立数学模型，推导出页岩气产能公式的解析解。但是在数学模型的建立前，必须依靠理想化的物理模型假设，对页岩气井的限制较多，建立的数学模型仅是一种理论模型，与实际情况存在较大偏差。从而使得采用现有技术中的解析公式法适用性较低，无法准确地预测页岩气的产能。

针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本说明书实施例提供了一种基于卷积神经网络的页岩气产量确定方法、装置和设备，以解决现有技术中无法准确地预测页岩气的产能的问题。

本说明书实施例提供了一种基于卷积神经网络的页岩气产量确定方法，包括：获取目标页岩气水平井的特征参数集；其中，所述特征参数集中包含多个特征参数的值，所述特征参数为影响目标页岩气水平井产能的地质参数和/或工程参数；根据所述目标页岩气水平井的特征参数集和利用卷积神经网络训练得到的产能预测模型，确定所述目标页岩气水平井在预设时间段内的产量数据，其中，所述目标预测模型用于根据所述目标页岩气水平井的多个特征参数预测所述目标页岩气水平井在预设时间段内的产量数据。

本说明书实施例还提供了一种基于卷积神经网络的页岩气产量确定装置，包括：获取模块，用于获取目标页岩气水平井的特征参数集；其中，所述特征参数集中包含多个特征参数的值，所述特征参数为影响目标页岩气水平井产能的地质参数和/或工程参数；确定模块，用于根据所述目标页岩气水平井的特征参数集和利用卷积神经网络训练得到的产能预测模型，确定所述目标页岩气水平井在预设时间段内的产量数据，其中，所述目标预测模型用于根据所述目标页岩气水平井的多个特征参数预测所述目标页岩气水平井在预设时间段内的产量数据。

本说明书实施例还提供了一种基于卷积神经网络的页岩气产量确定设备，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现所述基于卷积神经网络的页岩气产量确定方法的步骤。

本说明书实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被执行时实现所述基于卷积神经网络的页岩气产量确定方法的步骤。

本说明书实施例提供了一种基于卷积神经网络的页岩气产量确定方法，可以通过获取目标页岩气水平井的特征参数集，其中，上述特征参数集中包含多个特征参数的值，特征参数为影响目标页岩气水平井产能的地质参数和/或工程参数。进一步的，可以根据目标页岩气水平井的特征参数集和利用卷积神经网络训练得到的产能预测模型，确定目标页岩气水平井在预设时间段内的产量数据，其中，目标预测模型用于根据目标页岩气水平井的多个特征参数预测目标页岩气水平井在预设时间段内的产量数据。从而可以在目标页岩气水平井的物理渗流机理不明确的情况下，利用多个影响目标页岩气水平井产能的特征参数，便捷、准确地确定目标页岩气水平井在预设时间段内的产量数据。

附图说明