【摘 要】
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中国新疆玛湖致密砂砾岩油藏非均质性强,各井地质和施工条件参差不齐,压裂设计方案缺乏针对性,压裂效果的主控因素也有待进一步深化认识.为此,建立了 一套基于机器学习的玛湖地区水平井产能预测及压裂设计优化的流程框架.以玛湖地区75 口压裂水平井为例,针对储层和工程2类16个影响因素,采用随机森林算法确定了压后产能主控因素,建立了遗传算法优化的逆传播算法神经网络产能预测模型,并基于此对水平井的压裂进行优化设计.结果表明,现场2 口井在优选压裂参数方案后,产能分别提高了 9.3％和37.3％.建立的产能预测及压裂设
【机 构】
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中国石油新疆油田分公司工程技术研究院,新疆克拉玛依834000;中国石油大学(北京)非常规油气科学技术研究院,北京102249
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中国新疆玛湖致密砂砾岩油藏非均质性强,各井地质和施工条件参差不齐,压裂设计方案缺乏针对性,压裂效果的主控因素也有待进一步深化认识.为此,建立了 一套基于机器学习的玛湖地区水平井产能预测及压裂设计优化的流程框架.以玛湖地区75 口压裂水平井为例,针对储层和工程2类16个影响因素,采用随机森林算法确定了压后产能主控因素,建立了遗传算法优化的逆传播算法神经网络产能预测模型,并基于此对水平井的压裂进行优化设计.结果表明,现场2 口井在优选压裂参数方案后,产能分别提高了 9.3％和37.3％.建立的产能预测及压裂设计优化方法可为现场施工提供指导.
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