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一种基于知识图谱和随机森林算法的致密气井产能预测方法
被引量：
5
1
作者
李文倚
侯明雨
+1 位作者
全航
余杰
《特种油气藏》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期77-84,共8页
气井产能预测受地质、工程等多种因素影响,传统的数学解析、数值模拟等方法难以快速准确预测致密气井产能。针对上述问题,基于大数据及机器学习的思想,创新性地融合了知识图谱和随机森林算法,形成了一种针对致密气井的产能预测方法。通...
气井产能预测受地质、工程等多种因素影响,传统的数学解析、数值模拟等方法难以快速准确预测致密气井产能。针对上述问题,基于大数据及机器学习的思想,创新性地融合了知识图谱和随机森林算法,形成了一种针对致密气井的产能预测方法。通过数据预处理对不同类型的基础数据进行规范化处理,采用实体识别和链接技术将不同数据源的实体整合到知识图谱中。使用关系抽取和建模技术,建立实体之间的关系和属性,形成完整的知识图谱,准确预测产能。在此基础上,依托随机森林机器学习算法建立致密气井产能预测模型,利用模型对秋林区块致密气井产能进行预测,预测精度达到89.7%。该方法可以在开发前期快速准确预测气井产能,大幅度提高预测的准确度,为致密气开发产能部署和高产井的发掘提供决策支持。
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关键词
致密气
机器学习
知识图谱算法
随机操作
算法
产能预测
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职称材料
题名
一种基于知识图谱和随机森林算法的致密气井产能预测方法
被引量：
5
1
作者
李文倚
侯明雨
全航
余杰
机构
中国海油研究总院有限责任公司
成都理工大学
出处
《特种油气藏》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期77-84,共8页
基金
国家自然科学基金面上项目“页岩储层纳米孔隙结构表征及渗流机理研究”(51674044)。
文摘
气井产能预测受地质、工程等多种因素影响,传统的数学解析、数值模拟等方法难以快速准确预测致密气井产能。针对上述问题,基于大数据及机器学习的思想,创新性地融合了知识图谱和随机森林算法,形成了一种针对致密气井的产能预测方法。通过数据预处理对不同类型的基础数据进行规范化处理,采用实体识别和链接技术将不同数据源的实体整合到知识图谱中。使用关系抽取和建模技术,建立实体之间的关系和属性,形成完整的知识图谱,准确预测产能。在此基础上,依托随机森林机器学习算法建立致密气井产能预测模型,利用模型对秋林区块致密气井产能进行预测,预测精度达到89.7%。该方法可以在开发前期快速准确预测气井产能,大幅度提高预测的准确度,为致密气开发产能部署和高产井的发掘提供决策支持。
关键词
致密气
机器学习
知识图谱算法
随机操作
算法
产能预测
Keywords
tight gas
machine learning
knowledge graph algorithm
ramdom forest algorithm
productivity prediction
分类号
TE312 [石油与天然气工程—油气田开发工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
一种基于知识图谱和随机森林算法的致密气井产能预测方法
李文倚
侯明雨
全航
余杰
《特种油气藏》
CAS
CSCD
北大核心
2024
5
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