【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及油气田开发，特别是涉及一种基于时空数据特征的施工压力动态预测方法。
技术介绍
1、在现代油气田的开发过程中，水力压裂技术作为一种关键的增产手段被广泛应用。然而，由于水力压裂作业的工况复杂性，施工过程经常面临多种安全隐患，其中砂堵异常尤为常见。砂堵不仅可能导致设备损坏、压裂液的损失和施工周期的延长，而且在严重情况下甚至可能造成人员伤亡。
2、砂堵事件发生既受压裂阶段前期施工压力影响，同时也受到压裂段空间特征参数影响，具有典型时间、空间双耦合特征。目前，水力压裂作业中用于监测和预防砂堵的技术主要基于对井口参数的传统监控，如实时监控井底压力、流量等关键参数。这些参数可以提供砂堵发生的初步迹象，但通常无法提供足够的预警时间来采取有效预防措施，因此在避免砂堵事件的发生方面作用有限。此外，这些方法大多依赖于技术人员的人工识别，这限制了对砂堵具体发生时间和位置的准确预测，降低了处理潜在砂堵事件的效率。
3、在这种背景下，对于油气田操作者来说，在现有技术框架下有效预测和防范砂堵风险成为一大挑战。因此，提出一种能够准确监测和预测井底压力的方法具有重要意义。通过对井底压力的持续监测和分析，可以及时发现砂堵的潜在迹象，并采取相应的预防措施。这不仅提升了砂堵预防的效率和准确性，也大大降低了作业风险，保障了油气田开发的安全和经济效益。
技术实现思路
1、为了更有效地应对现代油气田开发中水力压裂作业所面临的安全和效率挑战，本专利技术提出了一种基于时空数据特征的施工压力动态
2、本专利技术基于混合神经网络模型，能够实时分析和处理压裂作业过程中产生的大量数据，通过结合时间序列分析和异常检测算法，系统能够预测未来一段时间内的井底压力变化，并基于历史和实时数据提供准确的多步预测。
3、特别地，本专利技术中的空间主动自变量起着至关重要的作用。这些空间变量不仅包括传统的监控参数，如排量、砂浓度、砂比，还可以涵盖其他关键的地质参数、井筒参数等，这些参数可以主动调整以响应预测结果。这样，操作者不仅能够及时查看未来一段时间内井底压力变化，还能够根据预测结果和主动自变量的反馈，调整操作策略以降低井底压力从而避免砂堵的影响。因此，本专利技术的预测方法提供了一个更为全面和动态的风险管理策略，显著提升了油气田开发过程中的安全性和效率。
4、一种基于时空数据特征的施工压力动态预测方法，包括以下步骤：
5、s1、获取多口井完整压裂施工周期的原始施工数据以及对应压裂层位所属的地质数据；
6、s2、根据施工数据将完整压裂施工周期划分为不同区间，提取其中前置液开始阶段到停泵阶段的原始施工数据；
7、s3、将步骤s2中获得施工数据进行预处理并通过滑动窗口算法构建时序数据，施工数据与地质数据组合进行预处理后进行组合构建主动自变量数据，主动自变量数据中的施工数据不包括井底压力；
8、s4、建立cnn-lstm-attention混合神经网络模型用于接收时序数据以及lgbm梯度提升模型用于接收主动自变量数据；
9、s5、用步骤s3获得的时序数据和主动自变量分别训练cnn-lstm-attention混合神经网络模型和lgbm梯度提升模型，采用贝叶斯优化算法对模型训练过程进行超参数优化；
10、s6、获取一口压裂新井的施工数据以及地质数据，正处于携砂液阶段刚开始时，使用步骤s5训练完成的模型对井底压力进行未来多步预测；
11、s7、初始化cnn-lstm-attention混合神经网络模型和lgbm梯度提升模型预测结果的权重值，根据每轮的预测结果与真实压力分别计算两个模型的均方根误差，使用反向误差法对两个模型预测结果的权重进行更新迭代，获取施工压力的最终预测值。
12、进一步地，所述步骤s1中施工数据包括：井底压力、排量、砂浓度、砂比、累计砂量和累计排量；地质数据包括：泊松比、杨氏模量、地层压力、最大水平主应力、最小水平主应力、孔隙压力和垂向应力。
13、进一步地，所述步骤s3中获得施工数据进行预处理，得到预处理后的数据，其中预处理操作包括以下步骤：
14、s31、删除空值和对缺失值数据进行插补处理；
15、s32、将各项施工数据分别进行标准化处理；
16、s32、将标准化处理后的施工数据按照一定的比例进行划分，得到训练数据集、验证数据集和测试数据集。
17、进一步地，所述步骤s3中通过滑动窗口算法构建时序数据，其中包括以下步骤：
18、将过去一部分时间点数量的数据进行构建成为一个时间窗口，每个子序列包含的时间点数量为时间窗口大小；在整个数据集当中将窗口向前移动一个或多个时间单位，则构成多个时间窗口。
19、进一步地，所述步骤s3中所述主动自变量数据包括排量、砂浓度、砂比。
20、进一步地，所述步骤s7中使用反向误差法对两个模型预测结果的权重进行更新迭代。
21、进一步地，还包括步骤s8：
22、对主动自变量进行修改并查看未来预测压力，实现井底压力调控和提供施工优化建议。
23、进一步地，步骤s8中还包括：
24、s81、获取向后预测时间点前n条数据的排量、砂浓度、砂比以及地质数据，并分别对排量、砂浓度、砂比取均值；
25、s82、将往后预测m个时间点的主动变量排量、砂浓度、砂比设置为步骤s81所获取的均值，地质数据则不变，输入到lgbm梯度提升模型中进行预测；
26、s83、当需要进行观察不同施工参数下的预测压力走向时，在所获得的均值上进行调整从而再输入到lgbm梯度提升模型当中进行预测。
27、另一方面，本专利技术提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求任一项所述的施工压力动态预测方法的步骤。
28、另一方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述权利要求任一项所述的施工压力动态预测方法的步骤。
29、本专利技术提供了一种基于时空数据特征的施工压力动态预测方法，具备以下有益技术效果：(1)高精度预测，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于时空数据特征的施工压力动态预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于时空数据特征的施工压力动态预测方法，所述步骤S1中施工数据包括：排量、砂浓度和砂比；地质数据包括：最大水平主应力、最小水平主应力、地层压力、孔隙压力和垂向应力。
3.如权利要求1所述的基于时空数据特征的施工压力动态预测方法，所述步骤S3中获得施工数据进行预处理，得到预处理后的数据，其中预处理操作包括以下步骤：
4.如权利要求1所述的基于时空数据特征的施工压力动态预测方法，所述步骤S3中通过滑动窗口算法构建时序数据，其中包括以下步骤：
5.如权利要求1所述的基于时空数据特征的施工压力动态预测方法，所述步骤S3中所述主动自变量数据包括排量、砂浓度、砂比。
6.如权利要求1所述的基于时空数据特征的施工压力动态预测方法，所述步骤S7中采用反向误差法对对两个模型预测结果的权重进行优化。
7.如权利要求1所述的基于时空数据特征的施工压力动态预测方法，还包括步骤S8：
8.如权利要求7所述的基于时空数据特征的施
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1-8任一项所述的施工压力动态预测方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述权利要求1-8任一项所述的施工压力动态预测方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于时空数据特征的施工压力动态预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于时空数据特征的施工压力动态预测方法，所述步骤s1中施工数据包括：排量、砂浓度和砂比；地质数据包括：最大水平主应力、最小水平主应力、地层压力、孔隙压力和垂向应力。
3.如权利要求1所述的基于时空数据特征的施工压力动态预测方法，所述步骤s3中获得施工数据进行预处理，得到预处理后的数据，其中预处理操作包括以下步骤：
4.如权利要求1所述的基于时空数据特征的施工压力动态预测方法，所述步骤s3中通过滑动窗口算法构建时序数据，其中包括以下步骤：
5.如权利要求1所述的基于时空数据特征的施工压力动态预测方法，所述步骤s3中所述主动自变量数据包括排量、砂浓度、砂...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾凡辉，杜肖泱，郭建春，张宇，曾波，任山，刘斌，
申请(专利权)人：西南石油大学，
类型：发明
国别省市：
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