[发明专利]模型训练方法、压裂参数确定方法、装置和计算机设备

说明书

本说明书实施例公开了一种油气产能预测模型训练方法、压裂参数确定方法、装置和计算机设备。所述油气产能预测模型训练方法包括：确定影响油气产能的主控因素；根据理论先验知识和经验先验知识，构建目标函数；其中，所述理论先验知识用于表示主控因素下油气产能的理论值，所述经验先验知识用于表示油气产能随主控因素的变化情况；利用目标函数对油气产能预测模型进行训练。本说明书实施例可以提高油气产能预测精度，可以利用油气产能预测模型确定压裂参数。

技术领域

本说明书实施例涉及计算机技术领域，特别涉及一种油气产能预测模型训练方法、压裂参数确定方法、装置和计算机设备。

背景技术

非常规油气资源是我国油气勘探开发的重点发展领域，准确预测油气产能是制定和调整油气井开发方案及评价其生产动态的前提。由于储层压裂缝网难以准确识别和表征，导致传统油气产能计算存在许多的不确定因素。页岩储层具有跨尺度孔隙结构(包括微纳米级的有机质孔、毫米级的天然裂缝和厘米级的人工裂缝等)，油气产能的模拟计算是典型的高耗时计算问题，计算效率低且计算效果不理想，从而导致油气产能预测精度不高。

发明内容

本说明书实施例提供一种油气产能预测模型训练方法、压裂参数确定方法、装置和计算机设备，以提高油气产能预测精度，另外，还可以利用油气产能预测模型确定压裂参数。

本说明书实施例的第一方面，提供了一种油气产能预测模型训练方法，包括：

确定影响油气产能的主控因素；

根据理论先验知识和经验先验知识，构建目标函数；其中，所述理论先验知识用于表示主控因素下油气产能的理论值，所述经验先验知识用于表示油气产能随主控因素的变化情况；

利用目标函数对油气产能预测模型进行训练。

本说明书实施例的第二方面，提供了一种压裂参数确定方法，包括：

根据油气产能预测模型确定压裂参数，其中，所述油气产能预测模型基于第一方面所述方法训练得到。

本说明书实施例的第三方面，提供了一种油气产能预测模型训练装置，包括：

确定单元，用于确定影响油气产能的主控因素；

构建单元，用于根据理论先验知识和经验先验知识，构建目标函数；其中，所述理论先验知识用于表示主控因素下油气产能的理论值，所述经验先验知识用于表示油气产能随主控因素的变化情况；

训练单元，用于利用目标函数对油气产能预测模型进行训练。

本说明书实施例的第四方面，提供了一种压裂参数确定装置，包括：

确定单元，用于根据油气产能预测模型确定压裂参数，其中，所述油气产能预测模型基于第一方面所述方法训练得到。

本说明书实施例的第四方面，提供了一种计算机设备，包括：

至少一个处理器；

存储有程序指令的存储器，其中，所述程序指令被配置为适于由所述至少一个处理器执行，所述程序指令包括用于执行如第一方面或者第二方面所述方法的指令。

本说明书实施例提供的技术方案，可以确定影响油气产能的主控因素；可以根据理论先验知识和经验先验知识，构建目标函数；其中，所述理论先验知识用于表示主控因素下油气产能的理论值，所述经验先验知识用于表示油气产能随主控因素的变化情况；可以利用目标函数对油气产能预测模型进行训练。由于目标函数是根据理论先验知识和经验先验知识构建得到的，从而避免了传统机器学习模型的反复调参且调参效率低以及传统机器学习模型完全依赖于样本数据的问题，有利于提高油气产能预测模型的训练效率，同时增加了油气产能预测模型的可解释性。另外，还可以根据油气产能预测模型确定压裂参数。

附图说明