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Analytical Determination of interwell connectivity Based on interwell Influence

Tsinghua Science and Technology 2021年第6期26卷 813-820页

作者： Jiangru Yuan Xingjie Zeng Haiyun Wu Weishan Zhang Jiehan Zhou Bingyang Chen Research Institute of Petroleum Exploration and Development Beijing 100083China College of Computer Science and Technology China University of PetroleumQingdao 266580China Department of Computer and Electronic Engineering University of OuluOulu FI-90014Finland

interwell connectivity, an important element in reservoir characterization, especially for water flooding,is used to make decisions for better oil production. The existing methods in literature directly use related data of wells to infer interwell connectivity, but they ignore the influence between different wells. The connection of one well to more than two wells(as is often true in the oil field well pattern) will impact the accuracy of the connectivity analysis. To address this challenge, this paper proposes the Particle Swarm Optimization-based CatBoost for interwell connectivity(PSOC4IC) based on relative features to analyze interwell connectivity with the combination of joint mutual information maximization-based denoising sparse autoencoder for inter-feature construction and extraction and PSO-based CatBoost(PSO-CatBoost) for connectivity prediction with high-dimensional noise *** experimental results show that the PSOC4IC improves analysis accuracy.

关键词： interwel connectivity interwel influence Particle Swarm Optimization(PSO) CatBoost

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