基于机器学习的有水气藏产气量主控因素筛选

兆龙 朱(重庆科技大学石油与天然气工程学院，中国)
心雨 冯(重庆科技大学石油与天然气工程学院，中国)
伟 王(重庆科技大学石油与天然气工程学院，中国)
璐 王(重庆科技大学石油与天然气工程学院，中国)

摘要

近年来，机器学习在石油领域中得到了广泛应用，现采用机器学习算法筛选影响气井产气量的主控因素。以某气藏CS1-1井组为例，使用决策树、随机森林和梯度提升回归树这三种机器学习算法，选取了油压、套压、日产水量等7种影响因素作为特征变量，以日产气量作为目标变量进行主控因素筛选。结果表明，随机森林在准确性和可靠性方面表现最佳，筛选出的主控因素为油管压力、协液流速和日产水量。筛选主控因素对提高产气量预测精度具有重要意义。

关键词

有水气藏；产气量；主控因素；机器学习

参考

王建琴.基于改进决策树的数据挖掘与分析算法设计[J].电子设计工程,2024,32(4):84-88.

Loreti D, Visani G. Parallel approaches for a decision tree-based explainability algorithm[J].Future Generation Computer Systems,2024,158:308-322.

宋佳,唐善杰.基于机器学习的火驱产油量主控因素筛选[J].精细石油化工进展,2023,24(2):44-48.

李明钊,李熠胥,王佳.基于梯度提升回归树模型的烟草产量预测方法[J].云南化工,2023,50(9):109-111.

石磊.一种基于随机森林算法的探明储量预测新方法[J].中国石油勘探,2023,28(3):167-172.

张棪,曹健.面向大数据分析的决策树算法[J].计算机科学,2016,43(S1):374-379.图 3 梯度提升回归树算法筛选主控因素图 4 三种算法中各特征的重要性得分

DOI: http://dx.doi.org/10.12345/smg.v6i4.19374