本申请公开了一种动液面预测方法、装置、设备及可读存储介质，涉及石油开发领域。该方法包括：获取单井的基础数据、单井的历史动态数据，基础数据为单井的静态特征数据，历史动态数据为单井在目标历史时间段内的动态变化特征数据；获取与历史动态数据对应的参考动液面数据；基于基础数据、历史动态数据和参考动液面数据进行模型训练，得到动液面预测模型；获取单井的当前动态数据，当前动态数据与历史动态数据的数据类型对应；通过动液面预测模型对当前动态数据进行动液面预测，得到与当前动态数据对应的动液面深度。通过动液面预测模型的建立来实现动液面的实时预测，指导油气开发过程中工况以及措施的实时调整，进一步提升采出系统效率。出系统效率。出系统效率。
【技术实现步骤摘要】
动液面预测方法、装置、设备及可读存储介质
[0001]本申请实施例涉及石油开发领域，特别涉及一种动液面预测方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
[0002]动液面是抽油井生产的一个重要参数，即能反映出地层能量变化，也能反映出抽油泵工作状态的变化。
[0003]相关技术中，由于动液面位于数千米的地下，很难进行直接测量，通常是利用脉冲声波回声法对动液面进行间接计算，以声弹作为声源，通过油管与套管之间环隙中的压缩天然气向井下传播，声波在传播过程中，每遇到一个接箍就会产生一个回波，最后到达液面会反射一个强的回波，根据声脉到达井液面之前被接箍反射的数目以及油管接箍的平均间距计算出油井动液面的深度。
[0004]然而，上述方式中，首先，从声源到接箍再到液面产生的回波能量会依次衰减，使得到的波形的准确率降低；其次，在实际油井获取回波信号时，波形较易受环境影响，使得到的信号噪声较大且不易被识别，影响测量动液面的实际效率。
技术实现思路
[0005]本申请实施例提供了一种动液面预测方法、装置、设备及可读存储介质，能够有效指导油气开发过程中工况以及措施的实时调整，进一步提升采出系统效率。所述技术方案如下：
[0006]一方面，提供了一种动液面预测方法，所述方法包括：
[0007]获取单井的基础数据、所述单井的历史动态数据，所述基础数据为所述单井的静态特征数据，所述历史动态数据为所述单井在目标历史时间段内的动态变化特征数据；
[0008]获取与所述历史动态数据对应的参考动液面数据；
[0009]基于所述基础数据、所述历史动态数据和所述参考动液面数据进行模型训练，得到动液面预测模型；
[0010]获取所述单井的当前动态数据，所述当前动态数据与所述历史动态数据的数据类型对应；
[0011]通过所述动液面预测模型对所述当前动态数据进行动液面预测，得到与所述当前动态数据对应的动液面深度。
[0012]在一些实施例中，所述基于所述基础数据、所述历史动态数据和所述参考动液面数据进行模型训练，得到动液面预测模型，包括：
[0013]获取至少两个基础模型，所述至少两个基础模型为预测算法各不相同的模型；
[0014]通过所述基础数据、所述历史动态数据和所述参考动液面数据作为训练数据，对所述至少两个基础模型进行融合训练，得到所述动液面预测模型。
[0015]在一些实施例中，所述通过所述基础数据、所述历史动态数据和所述参考动液面
数据作为训练数据，对所述至少两个基础模型进行融合训练，得到所述动液面预测模型，包括：
[0016]对所述训练数据进行划分，得到至少两个训练数据集；
[0017]通过所述至少两个训练数据集分别对第i次循环中的所述至少两个基础模型进行训练，得到对所述至少两个训练数据集的第i个预测结果；
[0018]对所述至少两个模型的第i个预测结果进行拼接，作为对第i+1次循环中的训练数据集，直至所述至少两个基础模型收敛；
[0019]对收敛的所述至少两个基础模型进行融合，得到所述动液面预测模型。
[0020]在一些实施例中，所述至少两个模型中包括线性模型、随机森林模型、迭代算法模型、梯度提升算法模型、极端梯度提升算法模型中的至少两种。
[0021]在一些实施例中，所述基于所述基础数据、所述历史动态数据和所述参考动液面数据进行模型训练，得到动液面预测模型，包括：
[0022]对所述基础数据和所述历史动态数据进行归一化处理，得到归一化后的基础数据和历史动态数据；
[0023]通过归一化后的基础数据和历史动态数据以及所述参考动液面数据进行模型训练，得到动液面预测模型。
[0024]在一些实施例中，所述基于所述基础数据、所述历史动态数据和所述参考动液面数据进行模型训练，得到动液面预测模型之前，还包括：
[0025]基于所述参考动液面数据的数据取值范围进行数据过滤，其中，所述数据取值范围用于指示所述动液面深度分布的有效范围；
[0026]响应于存在缺失数据，采用插值法对所述缺失数据进行填充。
[0027]在一些实施例中，所述基于所述基础数据、所述历史动态数据和所述参考动液面数据进行模型训练，得到动液面预测模型之前，还包括：
[0028]获取所述参考动液面数据之前目标历史时间段内的n个单井生产数据，n为正整数；
[0029]根据n个单井生产数据的变化情况获取所述n个单井生产数据的产量变化率；
[0030]将所述产量变化率加入所述历史动态数据。
[0031]另一方面，提供了一种动液面预测装置，所述装置包括：
[0032]获获取模块，用于获取单井的基础数据、所述单井的历史动态数据，所述基础数据为所述单井的静态特征数据，所述历史动态数据为所述单井在目标历史时间段内的动态变化特征数据；
[0033]所述获取模块，还用于获取与所述历史动态数据对应的参考动液面数据；
[0034]确定模块，用于基于所述基础数据、所述历史动态数据和所述参考动液面数据进行模型训练，得到动液面预测模型；
[0035]所述获取模块，还用于获取所述单井的当前动态数据，所述当前动态数据与所述历史动态数据的数据类型对应；
[0036]预测模块，用于通过所述动液面预测模型对所述当前动态数据进行动液面预测，得到与所述当前动态数据对应的动液面深度。
[0037]另一方面，提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存
储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如上述本申请实施例中任一所述动液面预测方法。
[0038]另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如上述本申请实施例中任一所述的动液面预测方法。
[0039]另一方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述实施例中任一所述的动液面预测方法。
[0040]本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
[0041]依照单井的基础数据和历史动态特征，对采集数据进行训练建模，通过动液面预测模型实现动液面的实时计算，且能够通过动液面的实时计算结果与实际测试结果进行比对，以此优化动液面预测模型，实现动液面的快速、简便、高效获取，指导油气开发过程中工况以及措施的实时调整，进一步提升采出系统效率，提高效益开发水平。
附图说明
[0042]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种动液面预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取单井的基础数据、所述单井的历史动态数据，所述基础数据为所述单井的静态特征数据，所述历史动态数据为所述单井在目标历史时间段内的动态变化特征数据；获取与所述历史动态数据对应的参考动液面数据；基于所述基础数据、所述历史动态数据和所述参考动液面数据进行模型训练，得到动液面预测模型；获取所述单井的当前动态数据，所述当前动态数据与所述历史动态数据的数据类型对应；通过所述动液面预测模型对所述当前动态数据进行动液面预测，得到与所述当前动态数据对应的动液面深度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述基础数据、所述历史动态数据和所述参考动液面数据进行模型训练，得到动液面预测模型，包括：获取至少两个基础模型，所述至少两个基础模型为预测算法各不相同的模型；通过所述基础数据、所述历史动态数据和所述参考动液面数据作为训练数据，对所述至少两个基础模型进行融合训练，得到所述动液面预测模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述基础数据、所述历史动态数据和所述参考动液面数据作为训练数据，对所述至少两个基础模型进行融合训练，得到所述动液面预测模型，包括：对所述训练数据进行划分，得到至少两个训练数据集；通过所述至少两个训练数据集分别对第i次循环中的所述至少两个基础模型进行训练，得到对所述至少两个训练数据集的第i个预测结果；对所述至少两个模型的第i个预测结果进行拼接，作为对第i+1次循环中的训练数据集，直至所述至少两个基础模型收敛；对收敛的所述至少两个基础模型进行融合，得到所述动液面预测模型。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少两个基础模型中包括线性模型、随机森林模型、迭代算法模型、梯度提升算法模型、极端梯度提升算法模型中的至少两种。5.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述基础数据、所述历史动态数据和所述参考动液面数据进行模型训练，得到动液面预测模型，包括：对所述基础数据和所述历史动态数据进行归一化处理，得到归一化后的基础数据和历史动态数据；通过归...
【专利技术属性】
技术研发人员：阮杰，陈哲，徐甜，张琨，柯拥震，徐庆，张维轶，李婧璇，王静，
申请(专利权)人：中国石油天然气股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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