页岩气压裂井下工况多步预测方法研究

来源：中国安全科学学报杂志2018年第4期北京时间：

作者：胡瑾秋, 田斯赟, 万芳杏

单位：1 中国石油大学(北京) 油气资源与探测国家重点实验室,北京 102249 ；2 中国石油大学(北京) 机械与储运工程学院,北京 102249

摘要：为实现页岩气压裂井下工况预测,及时预控异常工况,基于粒子滤波(PF)算法与自回归滑动平均(ARMA)模型,提出优化的局部加权线性回归(LWLR)模型的方法。该方法以ARMA模型与PF算法构建PF_ARMA模型,并用该模型预测井口压力的变化,再将预测效果作为优化LWLR模型参数的依据,得到最优压力参数的LWLR模型,最后以某段页岩气压裂压力数据为例,比较优化的LWLR模型与传统模型的预测结果。结果表明:优化的LWLR模型预测精度有所提高,并且更能准确描述数据的变化趋势及幅度。

关键词：页岩气压裂,工况预测,粒子滤波(PF),自回归滑动平均(ARMA)模型,局部加权线性回归(LWLR)

基金资助：国家自然科学基金资助(51574263);北京市科技新星计划项目(xx2018031)。