Resumen

Los métodos clásicos de declinación, como el análisis de la curva de declinación de Arps, tienen la ventaja de contar con principios simples y aplicaciones convenientes, y son ampliamente utilizados para el análisis de la declinación de la producción. Sin embargo, en el caso de los yacimientos carbonatados con una elevada producción inicial, una rápida declinación y grandes fluctuaciones de producción, en los que la mayoría de los pozos no tienen un período de producción estable, la adaptabilidad de los métodos tradicionales de declinación es inadecuada. Por ello, es urgente desarrollar un nuevo método de análisis de la declinación. Aunque los métodos de aprendizaje automático basados en la regresión múltiple y el aprendizaje profundo se han aplicado a los yacimientos de petróleo no convencionales en los últimos años, sus efectos de aplicación han sido insatisfactorios. Por ejemplo, los errores de predicción basados en los métodos de aprendizaje automático de regresión múltiple son relativamente grandes, y los requisitos de muestra del aprendizaje profundo y las condiciones reales de la gestión de yacimientos no coinciden. En este estudio, se desarrolló un nuevo método de programación de expresión génica de igual probabilidad (EP-GEP) para superar las deficiencias del modelo de declinación convencional de Arps en el análisis de declinación de producción de los yacimientos de carbonato. Mediante la validación del modelo y el análisis comparativo de los efectos de la predicción, se demostró que el modelo EP-GEP presentaba una buena precisión de predicción, y el error relativo medio era significativamente menor que los del modelo Arps tradicional y los métodos de aprendizaje automático existentes. Se espera que la aplicación exitosa del método propuesto en el análisis de la declinación de la producción de los yacimientos carbonatados proporcione una nueva herramienta de análisis de la declinación para los ingenieros de yacimientos.

• Materias:Dióxido de carbono Perforación de pozos de minas Yacimientos minerales Minería Minas y minería Geofluidos
• Subjects:Carbon dioxide Shaft sinking Mineral deposits Mining Mines and mining Geofluids
• Palabras claves:métodos de aprendizaje automático, análisis de declive de producción, yacimiento de carbonato, nuevo análisis de declive, análisis de carbonato, condiciones del yacimiento, modelo de declive arp, error relativo medio, yacimiento de petróleo no convencional, declive arp convencional
• Keywords:machine learning methods, production decline analysis, carbonate reservoir, new decline analysis, analysis of carbonate, conditions of reservoir, arp decline model, average relative error, unconventional oil reservoir, conventional arp decline