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OPTIMIZATION OF MULTI-OBJECTIVE COMPLETION PARAMETERS FOR A DRILL WELL USING BAYESIAN OPTIMIZATION

机译:贝叶斯优化算法的钻井多目标完井参数优化

摘要

A system for determining completion parameters for a wellbore (102) includes a sensor (114) and a computing device (116). The sensor (114) can be positioned on the surface of a wellbore (102) to sense data before completing a completion step for the wellbore (102). The computing device (116) can receive the data (302), perform historical matching for simulation and production using sensor data and historical data (304), generate inferred data for them. completion parameters using historical data identified during history matching (306), predict stimulated area and production by entering the inferred data into a neural network model (308), determine parameters of completion for the wellbore (102) using Bayesian optimization on the stimulated area and output from the neural network model, profit maximization (310) and output the completion parameters to determine the decisions completion for the wellbore (312).
机译:用于确定井眼的完井参数的系统(102)包括传感器(114)和计算装置(116)。传感器(114)可以定位在井眼(102)的表面上以在完成井眼(102)的完成步骤之前感测数据。计算设备(116)可以接收数据(302),使用传感器数据和历史数据(304)执行用于仿真和生产的历史匹配,为其生成推断数据。使用在历史匹配期间识别出的历史数据来完成参数(306),通过将推断的数据输入到神经网络模型中来预测受激区域和产量(308),使用受激区域上的贝叶斯优化确定井眼的完井参数(102)和从神经网络模型输出利润最大化(310),并输出完成参数以确定井眼的决策完成(312)。

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