天然气全生命周期产量预测关键技术

摘要

准确预测天然气井产量对开发决策优化具有重要意义.现有预测方法大多侧重整体建模，难以适应天然气井“增产—稳产—减产”的生命周期演变特征；且现有数据驱动模型大多忽略储层渗流场随时间演化的物理规律，难以准确反映物性的时序变化.本文从生命周期视角出发，提出气井产量预测方法（Full life cycle gas production forecast model,FGPM）.首先，通过断点检测算法划分气井生命周期，结合产量相对波动率判别气井生产阶段；随后，构建基于编码–解码结构的预测模型，针对生产阶段进行特征匹配训练，并集成为全生命周期模型；最后，从模型超参数优化和渗流规律融合两方面展开模型优化.实验证明：（1）全生命周期模型相较于单一周期模型预测精度更高.与LSTM、GRU、TCN和TimeMixer等方法对比，FGPM的预测精度分别提升了28.47%、26.55%、29.63%和41.20%.(2)面向FGPM设计的优化措施对模型性能提升起正向作用：（a）优化超参数后的模型，其百分比误差（MAPE）、平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）分别降低了9.9%、16.2%和19.4%;(b)融合渗流规律约束的FGPM，其MAPE仅为4.874479%，模型性能得到进一步提升.

关键词

天然气产量全生命周期划分 / Pruned exact linear time(PELT)算法 / 编解码模型 / 人工鱼群算法 / 渗流规律约束 / 产量预测

基金资助

新型油气勘探开发国家科技重大专项(2025ZD1402105)