[1]杨凤来,陈乃东,任龙,等. 基于随机森林的超深高压气井出砂程度分类预测方法[J].油气井测试,2024,33(06):9-16.[doi:10.19680/j.cnki.1004-4388.2024.06.002]
　[J].Well Testing,2024,33(06):9-16.[doi:10.19680/j.cnki.1004-4388.2024.06.002]
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 基于随机森林的超深高压气井出砂程度分类预测方法()
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《油气井测试》[ISSN:1006-6977/CN:12-1485/TE]

卷:
33卷
期数:
2024年06期
页码:
9-16
栏目:
出版日期:
2024-12-25

文章信息/Info

文章编号:
1004-4388(2024)06-0009-08
作者:
 杨凤来1; 2; 3; 陈乃东1; 2; 3; 任龙4; 屈元基1; 2; 3; 代力1; 2; 3; 孙健4
 1.中国石油天然气股份有限公司塔里木油田公司 新疆库尔勒 841000
2.中国石油天然气集团有限公司超深层复杂油气藏勘探开发技术研发中心 新疆库尔勒 841000
3.新疆超深油气重点实验室 新疆库尔勒 841000
4.西安石油大学石油工程学院 陕西西安 710065
关键词:
 ; 超深高压气藏; 出砂程度; Pearson相关系数; 主控因素; 决策树; 随机森林; 分类预测模型
分类号:
TE377
DOI:
10.19680/j.cnki.1004-4388.2024.06.002
文献标志码:
A
摘要:
 

针对超深高压气井出砂程度分类预测涉及影响因素多、需要根据经验判别和耗时耗力等问题，提出了一种基于随机森林模型的超深高压气井出砂程度分类预测方法。首先，选取塔里木盆地克拉苏构造

带裂缝性低孔砂岩气藏93口气井的地质、完井和开发特征因素，建立出砂程度样本数据集；利用Pearson相关系数统计分析方法，揭示超深高压气井出砂主控因素，形成机器学习筛选数据集；在此基础上，进行随机森林分类模型适用性及可靠性验证，得到超深高压气井出砂程度随机森林分类决策树。应用结果表明,地质、完井和开发三大类8个特征因素是导致气井出砂程度差异的主要控制因素，其与出砂程度的相关系数绝对值均大于0.2；随机森林融合以基尼指数为特征评价指标的CART分类决策算法，对不同测试集样本数量均具备良好的稳定性和较高的准确率，适用于超深高压气井出砂程度分类预测问题。相关研究思路及结果可为超深复杂油气储层高效开发及出砂井分类治理提供一定的方法指导。

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备注/Memo

备注/Memo:
 2024-07-03收稿, 2024-07-16修回, 2024-07-31接受, 2024-12-20 网络版发表

中石油股份重大专项“超深层油气藏开发关键技术研究与应用”（2023ZZ14YJ03）；
中石油股份重大专项“超深层油气藏提高采收率关键技术研究与应用”（2023ZZ14YJ04）；
国家自然科学基金“基于多源随钻信息与机器学习的储层岩性实时智能识别研究”（52304036）；
陕西省自然科学基础研究计划项目“基于流固全耦合的致密油体积压裂井工厂立体开发模式探索”（2023-JC-YB-344）
杨凤来，男，1984年出生，高级工程师，硕士研究生，2012年毕业于中国石油大学（北京）地质工程专业，主要从事油气田开发地质方面的工作。电话：15199911984，Email：

yangfltlm@petrochina.com.cn。通信地址：新疆库尔勒市塔指东路中国石油塔里木油田分公司勘探开发研究院，邮政编码：841000。

更新日期/Last Update: 2025-01-10