本文档属于类型a：单篇原创研究报告。以下是针对该研究的学术报告：
作者及机构
本研究由Shangui Luo（第一作者，西南石油大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室）、Chao Ding（中国石油新疆油田分公司风城油田作业区）、Hongfei Cheng（中国石油新疆油田分公司稠油开发公司）、Boning Zhang（西南石油大学/成都北方石油勘探开发技术有限公司）、Yulong Zhao（通讯作者，西南石油大学）及Lingfu Liu（美国怀俄明大学化学工程系）共同完成。研究成果发表于2022年的《Advances in Geo-Energy Research》期刊第6卷第2期（111-122页）。
学术背景
本研究聚焦于致密油藏（tight oil reservoirs）中压裂水平井（fractured horizontal wells）的最终可采储量（Estimated Ultimate Recovery, EUR）预测。致密油藏因低孔隙度、低渗透率和强非均质性，传统EUR预测方法（如经验递减曲线、数值模拟）存在计算复杂、耗时长的局限性。近年来，人工智能技术为快速预测提供了新思路，但现有研究多集中于早期产量预测，EUR预测的机器学习模型仍处于探索阶段。因此，本研究结合油藏工程方法与深度学习（deep neural networks, DNN），旨在建立高效、高精度的EUR预测模型，为致密油藏经济评价和开发方案制定提供支持。
研究流程
1. EUR计算与数据库构建
- 数据来源：新疆玛湖油田Ma18井区的58口水平井，涵盖地质属性（孔隙度、基质渗透率等）、工程参数（水平段长度、压裂段数等）和生产数据（首年产油量、EUR等）。
- EUR计算方法：
- 经验递减模型：采用拉伸指数递减模型（Stretched Exponential Production Decline, SEPD）计算EUR，以日产量降至0.5 m³/d为终止条件。通过均方根误差（RMSE）对比5种递减模型，SEPD在200天拟合期后表现最优（RMSE最低）。
- 五区线性流模型：针对无明确递减阶段的井，基于Stalgorova和Mattar（2013）提出的五区流动模型，通过历史拟合调整裂缝参数，预测EUR。
- 特征选择：通过皮尔逊相关系数分析，从14个初始参数中筛选出9个关键参数（如基质渗透率、首年产油量、孔隙度等），其中EUR与簇间距呈负相关，与其他参数正相关。
DNN模型开发
模型验证
主要结果
1. 传统方法验证：SEPD模型和五区线性流模型在玛湖致密油藏中表现稳健，为DNN提供了可靠的初始EUR标签数据。
2. 特征重要性：地质参数（如渗透率、孔隙度）对EUR的影响大于工程参数，簇间距增大可能抑制EUR。
3. DNN性能：超参数优化后，模型预测精度较传统方法提升一倍，且计算效率高（单次训练秒）。
结论与价值
1. 科学价值：首次将DNN与油藏工程方法结合，为致密油藏EUR预测提供了数据驱动的新范式。
2. 应用价值：模型可快速更新新井数据，适用于油田动态调整开发方案。实际应用中，需持续扩充样本以进一步提升精度。
研究亮点
1. 方法创新：融合物理模型（SEPD、五区模型）与DNN，兼顾机理可靠性与计算效率。
2. 技术细节：通过特征选择、早停法和交叉验证，解决了小样本学习的过拟合问题。
3. 工程指导性：明确簇间距与EUR的负相关性，为压裂设计提供优化方向。
其他价值
- 开源代码框架（基于MATLAB）可供同行复现，促进AI在油藏工程中的应用。
- 研究受国家自然科学基金（51534006、51874251等）支持，体现了基础研究与产业需求的紧密结合。
（报告总字数：约1500字）