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页岩气压裂井下工况多步预测方法研究
引用本文:胡瑾秋,田斯赟,万芳杏.页岩气压裂井下工况多步预测方法研究[J].中国安全科学学报,2018(4).
作者姓名:胡瑾秋  田斯赟  万芳杏
作者单位:中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室;中国石油大学(北京)机械与储运工程学院
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。

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