基于机器学习的页岩气产能非确定性预测方法研究

特种油气藏

基于机器学习的页岩气产能非确定性预测方法研究

马文礼^1,2，李治平^1,2，孙玉平³，张静平³，邓思哲⁴

（1.中国地质大学（北京），北京 100083；2.非常规天然气能源地质评价与开发工程北京市重点实验室，北京 100083；3. 中国石油勘探开发研究院，河北廊坊065007；4.中国华腾工业有限公司，北京 100080）

出版日期:2019-04-25 发布日期:2019-05-28
作者简介:马文礼（1988—），男，2011年毕业于中国石油大学（华东）俄语专业，现为中国地质大学（北京）矿产普查与勘探专业在读博士研究生，现从事地质建模与数值模拟及人工智能等方面的研究工作。
基金资助:
国家科技重大专项课题“页岩气开发规模预测及开发模式研究”（2016ZX05037-006）

Online:2019-04-25 Published:2019-05-28

摘要/Abstract

摘要： 针对页岩气确定性产能预测方法误差较大的问题，综合最大信息系数相关性分析方法、混合支持向量机技术及“蒙特卡洛—马尔科夫链”模拟，提出一种基于机器学习的页岩气产能非确定性预测方法。运用该方法，可根据已投产页岩气井的地质及工程数据，对拟钻页岩气井未来的产能进行非确定性预测。24口页岩气井算例分析结果表明：利用该方法进行产能非确定性预测的准确率为70.8%，且预测结果为“大概率事件”的井占54.2%，说明该方法有较高的预测精度且预测结果满足概率统计规律。研究成果对国内外页岩气开发方案的优化有重要意义。

关键词: 产能预测, 非确定性, 页岩气, 混合支持向量机, 蒙特卡洛&mdash, 马尔科夫链, 机器学习

马文礼，李治平，孙玉平，张静平，邓思哲. 基于机器学习的页岩气产能非确定性预测方法研究[J]. 特种油气藏.

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