鄂尔多斯盆地DJ区块煤层气储量大,但受地质及工程条件的影响,区块单井产气量存在明显的差异。基于区块煤层气地质及工程生产数据,首次将随机森林(random forests,RF)与交叉验证(cross validation,CV)相结合应用于煤层气领域,并利用RF-C...鄂尔多斯盆地DJ区块煤层气储量大,但受地质及工程条件的影响,区块单井产气量存在明显的差异。基于区块煤层气地质及工程生产数据,首次将随机森林(random forests,RF)与交叉验证(cross validation,CV)相结合应用于煤层气领域,并利用RF-CV从地质和工程两方面筛选了影响日均产气的主控因素。为进一步验证该方法的准确性,利用随机森林回归算法预测煤层气井的产气情况,测试井的决定系数R2=0.85,预测效果较好并验证了RF-CV方法的准确性。基于熵值法(entropy method,EM)的逼近理想解排序法(technique for order preference similarity to ideal solution,TOPSIS)对DJ区块127口井的产气效果进行综合评价,选出相对贴近度前12的井,利用统计分析法对优选的井与全部井进行了对比分析,确定了工程主控因素的最优区间,研究结果对煤层气井的压裂规模优化和有效开发提供了借鉴。展开更多
文摘鄂尔多斯盆地DJ区块煤层气储量大,但受地质及工程条件的影响,区块单井产气量存在明显的差异。基于区块煤层气地质及工程生产数据,首次将随机森林(random forests,RF)与交叉验证(cross validation,CV)相结合应用于煤层气领域,并利用RF-CV从地质和工程两方面筛选了影响日均产气的主控因素。为进一步验证该方法的准确性,利用随机森林回归算法预测煤层气井的产气情况,测试井的决定系数R2=0.85,预测效果较好并验证了RF-CV方法的准确性。基于熵值法(entropy method,EM)的逼近理想解排序法(technique for order preference similarity to ideal solution,TOPSIS)对DJ区块127口井的产气效果进行综合评价,选出相对贴近度前12的井,利用统计分析法对优选的井与全部井进行了对比分析,确定了工程主控因素的最优区间,研究结果对煤层气井的压裂规模优化和有效开发提供了借鉴。
