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摘要：由于非常规油气资源需求的激增，油气藏的数值表征在使用范围和复杂性方面均有所提升。与大多数石油公司熟悉的常规油藏不同，这些非常规油藏通常需要特殊的开采技术，这会显著增加项目规模和所需资金。
一种被证明极为成功的流行开采方法是水力压裂结合水平井。有时被称为“压裂作业”，这一过程在美国页岩气储层中得到了广泛应用，而这些储层过去曾被视为不可开采资源。
由于水力压裂与水平井筒相结合的有效性，已提出多种储层模型来表示这些技术对储层特性的影响。本论文采用的特定模型是“破碎带”模型，该模型将多段水力压裂的效果表示为围绕水平井的椭圆形区域，在此区域内裂缝渗透率提高且裂缝间距减小。
为了研究这种特定储层表征的有效性，创建了一个人工神经网络（ANN），其训练数据来自商业模拟器生成的生产数据。第一个网络用于预测50年内的生产性能。然后需要第二个网络来建立“破碎带”模型与另一种称为“横向裂缝”模型的水力压裂模型之间的定量关系。此外，还创建了一个误差滤波神经网络以改进第二个网络的预测结果。
所有网络的结果均在预期范围内，因此ANN可用于预测任何特征处于训练数据范围内的新气藏的气体产量及等效横向裂缝表示。