根据油气生产过程中的套管损坏影响因素众多、数据复杂等特点,通过数据预处理、随机森林重要性分析等技术对现场数据进行分析与整合,采用特征工程的方法处理缺失值并选取特征参数。针对传统机器学习模型对套损预测不佳的问题,提出基于Stacking思想的集成学习预测模型;该模型采用随机森林、支持向量机、梯度提升决策树和K近邻算法为基模型,逻辑回归为元模型,以此构建泛化能力更强的套损预测模型。结果表明,该模型较于单一的机器学习模型准确率与F1值均有提升,该模型最终的准确率达到89.21%,主要研究内容如下:1.数据预处理通过对影响套管的主要参数进行了研究,并根据现场的专业技术人员的工作实践,对其进行了归类。引发套损的原因主要可以分为地质因素、井身因素和生产性因素。因为油田的工况、井下作业等多种原因很多数据存在大量的缺失值,在处理缺失值问题的时候需要综合考量一般有删除、替换与插补三种处理方式;大量的油田生产数据中存在着部分异常值,本文采用箱线图的方式界定异常值并处理异常值;由于正负样本的不均衡性采用SMOTE算法平衡数据集。2.特征参数选取对油田现场提供的生产数据进行数据预处理后,采用方差过滤、互信息法、Wrapper包装法以及随机森林特征重要性评估进行数据降维,随机森林中的特征重要性表示在该特征上拆分的所有节点的基尼不纯度减少的总和。最终得到对套损更加敏感的特征参数分别为:完好年限、月生产天数、月注水量、配注比、油压、套压、套管钢级、砂岩厚度、射孔厚度、地层倾角。3.预测模型的建立本文采用Stacking模型利用树形的计算方式将多种异质学习器组合形成预测模型,实验建立了一个两层集成学习模型。第一层选用SVM、RF、GBDT、KNN四种模型作为基模型,第二层选取LR作为元模型。针对相同的数据,该集成模型集成了多种不同的基模型,Stacking方法为每个基模型赋予权重,提高了元模型训练数据的可靠性,每个基模型都有自己的优点和侧重,因此具有很好的泛化能力和抗干扰能力。4.套损预测系统的实现完成了基于集成学习的套损预测系统开发。用户将油田数据文件提交至服务器后系统调用Stacking套损模型进行套损预测并将最终结果返回至前端界面,系统也可以根据预测结果给出一些相应的预防措施。本系统面向油田领域,将Stacking集成学习方法与油田生产相结合,旨在为治理套损井提供有效的辅助信息。