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作者：米乃哲;乔向阳;李旭芬;吕远;许伟;谢小飞;
单位：陕西延长石油(集团)有限责任公司天然气研究院;长安大学;
摘要：针对传统可采储量计算条件苛刻，尤其致密气藏可采储量计算存在工作量大、计算误差大，测试资料不完整的气井不能有效计算的问题。采用人工智能方法计算可采储量，其过程可以看作在气田大数据基础上利用模型、算法与算力为可采储量计算提供产品、服务、应用，将人工智能具有的解决数据模糊问题、高效协调能力、强学习能力和非线性能力的优势用于可采储量计算。将资料完整准确气井计算可采储量作为学习样本；利用气藏地质和动态研究成果初选计算参数，灰色关联遴选最终计算参数；通过人工智能训练学习建立最终参数与可采储量间关系，应用建立的关系完成其他气井可采储量的计算。应用于延安气田Y50井区，单井验证误差范围-1.88%～4.80%，多井累计误差为1.13%。实践表明，应用人工智能方法计算可采储量可以满足工程计算需要，可大幅度提高计算效率，节约人工成本，降低测试费用，无测试资料和资料不完整气井也可完成可采储量的计算。
关键词：致密气藏;;可采储量;;人工智能;;BP神经网络
基金资助：陕西省重点研发计划项目“致密气藏产水气井产量优化技术研究”（2021GY-167）;; 陕西延长石油（集团）有限责任公司“揭榜挂帅”项目“延气2井区提高采收率关键开发技术研究”（csy2021jbgs-A-05）
