基于随机森林算法的煤层气直井产气量模型

发布时间：2024-12-11 03:00

　　 煤层气产量评价和预测是煤层气开发工程决策的关键基础。随机森林算法具有计算量小、精确度高的优点。影响煤层气井产能的参数包含地质参数、工程措施和排采工艺参数。煤储层地质参数分为动态参数和静态参数两个部分。静态地质参数由煤层的本质属性决定,如:煤层埋深、煤层厚度、地应力等;动态地质参数在排采过程中发生动态变化,如储层压力、渗透率等。排采工艺参数多为动态参数,主要受人为调控,如井底流压、套压、动液面深度、冲次、冲程等。当煤层气井完成选址、钻井、水力压裂等条件进入生产阶段,排采工艺参数对其产量影响至关重要。基于随机森林算法,分析了沁水盆地郑村区块15号煤层8口煤层气井的地质参数和排采工艺参数对产气量的影响,计算得到了排采工艺参数对煤层气井产气量影响的重要性指标排序,即流压>套压>动液面>冲次>冲程>埋深。将煤层气井最近60 d的生产数据作为产气量预测的测试样本,其余历史生产数据作为学习样本。学习样本经过缺失值处理、异常数据处理后,输入至R语言中,利用随机森林算法对历史产气量进行拟合分析。综合考虑排采工艺参数和历史产气量的动态变化对煤层气井后续日产气量的影响,建立了煤...

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【部分图文】：

图1 分类树的分类原理

根据随机森林算法对分类树和回归树的定义[21],将分类树、回归树的计算原理及流程总结如图1,2所示。图1分类树的最后一层为分类标签,其他节点可以认为是某个特征属性。按照特征判定标准逐步进行判定,直到最后一步得到分类结果。如图2所示的回归树中所有节点均为某一个待回归属性。按照特征判....

图2 回归树的回归原理

图1分类树的分类原理随机森林算法的回归精度由回归树的误差函数e(A)来体现:

图3 自变量重要性与节点纯度

以A358井为例,将套压、流压、动液面、冲程、冲次、煤层埋深、日产气等参数与产量数据输入至R语言中,使用随机森林算法进行相关性(重要性)挖掘。将日产气量作为因变量,将套压、流压、动液面、冲程、冲次、煤层埋深作为自变量,得到重要性指标(IncMSE与IncNodePurity)如图....

图4 各参数预处理前后的对比

以A358井为例,异常数据预处理前后的套压、井底流压等参数如图4所示。2.4煤层气历史产量的拟合分析

本文编号：4016078