【摘 要】
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水力压裂技术是实现页岩气增产的一项重要技术,而压裂过程中发生的砂堵事故不仅会限制压后增产效果,也增加了施工难度。由于砂堵事故演化过程十分复杂且具有非线性,因此,有必要对页岩气压裂施工过程砂堵事故进行系统地分析,提取事故特征,并对砂堵事故进行预测以减少事故的发生。本论文研究工作如下:（1）针对砂堵事故诱因多样、发生过程复杂、且事故因素交互关系不明确的问题,本文从地质、施工、人员等角度出发,并基于系统
【基金项目】
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中国石油化工股份有限公司科技攻关项目——页岩气压裂装备在线监测与安全预警技术研究；
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水力压裂技术是实现页岩气增产的一项重要技术,而压裂过程中发生的砂堵事故不仅会限制压后增产效果,也增加了施工难度。由于砂堵事故演化过程十分复杂且具有非线性,因此,有必要对页岩气压裂施工过程砂堵事故进行系统地分析,提取事故特征,并对砂堵事故进行预测以减少事故的发生。本论文研究工作如下:（1）针对砂堵事故诱因多样、发生过程复杂、且事故因素交互关系不明确的问题,本文从地质、施工、人员等角度出发,并基于系统动力学方法分析、梳理事故致因因素之间的因果关系,进而建立了页岩气压裂施工砂堵事故影响因素指标体系。根据建立的砂堵事故指标体系确立了砂堵事故影响因素和施工参数之间的映射关系,在7个原始施工参数基础上提出了一种基于小波变换、经验模态分解和敏感性分析的页岩气压裂砂堵事故特征参数提取方法,对特征扩充后的18维特征参数进行筛选最终得到了5个特征变量作为页岩气压裂砂堵事故预测模型的特征参数。（2）针对单一变量预测模型预测精度差、砂堵预测不及时的问题,开展了基于多变量的向前多步预测模型的研究,提出一种基于机器学习的压裂施工曲线预测方法。分别构建基于长短时记忆网络算法、随机森林算法、极端梯度提升算法的单预测模型,对页岩气压裂施工砂堵事故压力参数及趋势进行预测。案例分析的结果表明,在设置预测步长为3min条件下,3个预测模型的预测精度分别为1.18MPa,1.27MPa,1.79MPa,同时特征工程使模型的预测精度提升了25.41%。（3）针对单模型预测方法鲁棒性、泛化性不强且传统砂堵事故预警不及时容易误报的问题,本文基于构建的砂堵预测单算法模型,提出了一种基于集成学习框架的页岩气压裂砂堵预测融合算法模型。利用Stacking方法融合基于XGBoost,LSTM和RF模型的砂堵预测单算法模型构建集成学习模型,案例分析结果表明,在设置预测步长为3min条件下,本文提出的融合算法模型与单算法模型相比预测精度分别提升了12.3%,18.2%和42.07%,且单模型及融合模型的预警时间相对于斜率反转法提前了105s,预警提前时间提升了175%。
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