[发明专利]基于卷积神经网络与SHAP值的页岩气产能主控因素分析方法在审

专利信息
申请号: 202211484306.X 申请日: 2022-11-24
公开(公告)号: CN115829104A 公开(公告)日: 2023-03-21
发明(设计)人: 岳明;宋田茹;朱维耀;范琳;宋洪庆;潘滨 申请(专利权)人: 北京科技大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;E21B49/00;G06Q50/02;G06N3/0464;G06F18/211;G06F18/214
代理公司: 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 代理人: 张仲波
地址: 100083*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明提供一种基于卷积神经网络与SHAP值的页岩气产能主控因素分析方法,属于页岩气开发领域。所述方法包括:确定影响目标区块页岩气产能的因素;其中,每个影响因素作为一个特征;根据确定的页岩气产能的影响因素获取页岩气数据构成特征数据集,并获取页岩气数据对应的产能构成标签数据集;利用特征数据集和标签数据集,建立基于卷积神经网络的产能预测模型;基于训练后的产能预测模型,计算特征数据集中每个特征的SHAP值,量化每个因素对产能的影响程度;基于得到的SHAP值,分析产能与其影响因素之间的内在关系,确定目标区块的产能主控因素。采用本发明,能够对影响产能的因素进行重要性分析,提高了主控因素分析的准确率。
搜索关键词: 基于 卷积 神经网络 shap 页岩 产能 主控 因素 分析 方法
【主权项】:
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