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龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利考虑筛管影响的疏松砂岩海上井产量及出砂量预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121051706B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511597171.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权考虑筛管影响的疏松砂岩海上井产量及出砂量预测方法是由张政;于先知;沈建华;谢乐乐;向华峰;官弘睿;李庆伟设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑筛管影响的疏松砂岩海上井产量及出砂量预测方法在说明书摘要公布了：考虑筛管影响的疏松砂岩海上井产量及出砂量预测方法，涉及油气开发技术领域，主要包括以下步骤：获取目标井的测井数据和历史生产数据，建立综合出砂效应、多相流和筛管‑储层渗流耦合影响的动态物理模型，构建筛管综合完整度演化模型，计算任一时间点的油、水、砂产率及筛管综合完整度的综合模型预测值，并基于上述模型的计算结果和历史生产数据构建特征向量训练机器学习回归模型，得出机器学习预测值，对两类预测值进行加权融合，得到各时间点的油、水、砂产率与筛管综合完整度的最终预测结果；本发明综合模型预测结果和机器学习回归模型的结果加权融合，实现了物理模型与数据驱动方法的深度融合，有效地提高了模型在长时间尺度上的预测精度。

本发明授权考虑筛管影响的疏松砂岩海上井产量及出砂量预测方法在权利要求书中公布了：1.考虑筛管影响的疏松砂岩海上井产量及出砂量预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取目标井的测井数据和历史生产数据，结合含水软化效应与Biot系数修正计算应力路径系数与压实引起的孔隙度变化，更新储层渗透率，获得修正后的孔隙度、渗透率、应力路径系数及相对渗透率参数； S2：考虑筛管附近流场扰动与筛管防砂效率对出砂的影响，建立综合出砂效应、多相流模型和筛管–储层渗流耦合影响的动态物理模型； S3：结合机械损伤、水力性能衰减及化学腐蚀因素，构建筛管综合完整度演化模型，计算筛管综合完整度随时间的变化关系； S4：结合动态物理模型与筛管综合完整度演化模型，计算任一时间点的油、水、砂产率及筛管综合完整度的综合模型预测值； S5：基于动态物理模型与筛管综合完整度演化模型的计算结果，以及测井数据和历史生产数据构建特征向量，训练机器学习回归模型； S6：利用机器学习回归模型在设定的时间步长上对油、水、砂产率与筛管综合完整度进行迭代预测，得出任一时间点的机器学习预测值； S7：对步骤S4和S6中得到的两类预测值进行加权融合，并通过卡尔曼滤波结合实测生产数据进行滚动校正，得到各时间点的油、水、砂产率与筛管综合完整度的最终预测结果； 其中，步骤S2中所述出砂效应为多机理耦合出砂，出砂机理包括压力驱动影响出砂、含水软化和界面张力影响出砂、流体剪切剥落影响出砂、疲劳累积影响出砂，首先计算地层原生出砂速率，再根据筛管的拦截效率进行修正，得到进入井筒的净出砂速率，地层原生出砂速率模型如下式所示： 式中，Rtz,t表示z深度处t时刻的总出砂速率；Rpz,t表示z深度处t时刻的压力驱动影响的出砂速率；Rwz,t表示z深度处t时刻的含水软化和界面张力影响的出砂速率；Rsz,t表示z深度处t时刻的流体剪切剥落影响的出砂速率；Rfz,t表示z深度处t时刻的疲劳累积影响的出砂速率； 步骤S3中所述筛管综合完整度演化模型如下式所示： 式中，Iiz,t表示z深度处t时刻的筛管综合完整度；Imz,t表示z深度处t时刻的机械完整度；Ihz,t表示z深度处t时刻的水力完整度；Icz,t表示z深度处t时刻的化学完整度。

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