基于机器学习的有水气藏产气量主控因素筛选
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
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DOI: http://dx.doi.org/10.12345/smg.v6i4.19374
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