[发明专利]基于返排数据和机器学习的页岩气有效缝网体积预测方法有效
| 申请号： | 202111326457.8 | 申请日： | 2021-11-10 |
| 公开（公告）号： | CN114021466B | 公开（公告）日： | 2022-08-23 |
| 发明（设计）人： | 林然;赵金洲;任岚;唐登济;吴建发;付永强;宋毅 | 申请（专利权）人： | 西南石油大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/28;E21B43/26;E21B49/00;G06F113/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 成都其知创新专利代理事务所(普通合伙) 51326 | 代理人： | 房立普 |
| 地址： | 610500 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于返排数据和机器学习的页岩气有效缝网体积预测方法，步骤如下：建立压裂液两相返排模型，基于返排数据，对缝网压裂页岩气井的有效缝网体积进行反演，获得页岩气有效缝网体积的标签数据集；建立合适的特征综合指数计算模型进行特征选择，获得影响页岩气有效缝网体积的强相关特征；对特征选择的强相关特征进行相关性计算和主成分分析，建立页岩气有效缝网体积的机器学习预测模型；应用建立的页岩气有效缝网体积预测模型，利用特征重要性评价方法PI，计算各特征对有效缝网体积的相对重要性，获得缝网压裂页岩气井压后效果的主控因素，建立缝网压裂页岩气井施工参数的遗传算法优化工作流程，进行压裂施工参数优化设计。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 数据 机器 学习 页岩 有效 体积 预测 方法 | ||
【主权项】：
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