【摘 要】
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对页岩气的挖掘开采是国家能源发展战略的重要方针,也是保障我国能源安全的重要途径。但盲目地进行页岩气井的开发投产并不可取;为了页岩气开发的高效益,对页岩气井进行产量预测成为了油气领域中关注的重点。而当前的产量预测的研究往往需要先建立理想化条件下的数学模型,这使得其在实际应用中的预测精准度并不高。另一方面,随着页岩气井的陆续开发,积累了大量地质数据、施工数据和生产数据。因此,本文构建基于分布式存储的大
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对页岩气的挖掘开采是国家能源发展战略的重要方针,也是保障我国能源安全的重要途径。但盲目地进行页岩气井的开发投产并不可取;为了页岩气开发的高效益,对页岩气井进行产量预测成为了油气领域中关注的重点。而当前的产量预测的研究往往需要先建立理想化条件下的数学模型,这使得其在实际应用中的预测精准度并不高。另一方面,随着页岩气井的陆续开发,积累了大量地质数据、施工数据和生产数据。因此,本文构建基于分布式存储的大数据系统,并在此基础上去构建基于深度神经网络的页岩气产量预测模型,从数据本身去尝试解决产量预测的问题。本文贡献和总结归纳如下:1.本文构建了基于分布式存储的大数据管理与分析系统,实现了对不同格式的页岩气原始数据文件的自动解析功能,为后续页岩气数据集和产量预测模型的构建提供了基础。2.本文提出了基于残差网络的深度神经网络产量预测模型,利用残差网络提取地质特征,并和施工特征、生产特征结合共同去预测页岩气的产量。和传统的机器学习模型支持向量机、逻辑回归、决策树相比,大幅提高了产量预测模型的预测能力。3.本文又在基于残差网络的产量预测模型的基础上引入了通道注意力机制,结合施工特征、生产安排特征去计算每个地质特征通道的重要程度,然后依照这个重要程度去提升对页岩气产量预测有用的地质特征并抑制用处不大的地质特征。这进一步提高了页岩气产量预测的准确性和稳定性。4.接着,本文以基于标签的在线知识蒸馏框架为基础,改造了产量预测模型的训练。即通过构造多分支网络,让各分支网络去学习教师网络的标签知识,改善模型的训练效果。实验证明,在线知识蒸馏框架能够在不改变模型推断的网络结构的前提下,提升模型的预测性能。5.最后,根据页岩气数据集产量分类标签本身的特点,使用Wasserstein距离来改善在线知识蒸馏框架中的蒸馏损失,进一步提高在线知识蒸馏的训练效果。
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