【摘 要】
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针对常规的线性回归以及经验公式等油井初期产能预测方法应用范围有限、预测误差较大,并且难以表征初产在多因素影响下的非线性变化规律等问题,提出了基于机器学习算法的产能
【机 构】
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中国石油大学（北京）油气资源与探测国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“各向异性裂缝页岩气藏渗流机理与理论研究”（编号：51374222）;国家重点基础研究发展计划“陆相致密油高效开发基础研究”课题五之专题一“致密油藏产能预测方法”（编号：2015CB250905）;国家重大专项“中东典型碳酸盐岩油藏改善水驱开发效果关键技术研究”（编号：2017ZX05032004-002）;中国石油重大科研专项“新疆和吐哈油田勘探开发关键技术研究与应用”课
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针对常规的线性回归以及经验公式等油井初期产能预测方法应用范围有限、预测误差较大,并且难以表征初产在多因素影响下的非线性变化规律等问题,提出了基于机器学习算法的产能预测方法。以某特低渗油田为例,从地质、开发和工程3个方面,选择了影响初期产能的10种因素,采用皮尔逊相关关系分析了各因素之间的线性相关性,使用随机森林方法确定了初期产能的主控因素,首次采用灰狼算法(GWO)优化的支持向量机(SVM)建立了油井初期产能的预测模型。结果表明:特低渗油田初期产能的主控因素为:压裂加砂量,射孔段厚度,初始含水饱和度,油层
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