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基于随机森林算法的页岩气多段压裂井产量预测

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针对页岩气藏多段压裂水平井产量预测精度不高等问题,通过对储层物性和压裂施工参数分析,引入随机森林算法对页岩气多段压裂井产量进行预测.以涪陵页岩气田具有产气剖面的一期产区多段压裂井为研究对象,全面收集测井解释资料、压裂施工资料、钻井资料,采用二级策略降维法明确了影响产量的主要因素及响应关系,评价了几种产量回归预测模型的预测精度.研究结果表明,测深、垂深、延伸压力、脆性指数、密度测井值和总液量是多段压裂井产量的主要影响因素,且影响程度各异;与支持向量机算法和内核岭回归算法这2种机器学习算法比较,基于随机森林算法构建的产量回归模型具有最优的预测能力,模型决定系数为0.723,测试集均方根误差为0.319,表现了更好的预测效果和泛化能力.

李菊花、陈晨、肖佳林

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长江大学石油工程学院, 湖北 武汉 430100

中国石化江汉油田分公司工程技术研究院, 湖北 武汉 430035

页岩气井 产量预测 多段压裂 随机森林算法 非参数统计

国家科技重大专项

2016ZX05060-019

2020

长江大学学报(自科版)
长江大学

长江大学学报(自科版)

影响因子：0.335
ISSN：1673-1409
年,卷(期)：2020.17(4)
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