基于XGBoost与SVR变权组合模型致密油的采收率预测

致密油储层因具有渗透率与产能低下的特点,多采用大型水力压裂改造储层来提高采收率,根据不同的地质、压裂参数变化,预测改造后的采收率对于压裂施工改造有良好的指导作用。目前多因素影响的致密油压裂后采收率预测理论模型,难以实时准确地根据压裂方式及参数来预测压裂后油藏采收率变化。为进一步提升致密油的采收率预测精确度,本文引进机器学习进行预测,基于极限梯度爬升算法（XGBoost）和支持向量回归算法（SVR）进行了一定改进得到变权组合模型XGBoost-SVR,模型借鉴残差进化机制,实现加权融合系数的最优组合,该组合模型可对两种单模型进行优势互补,避免了因单一模型参数导致的范围性误差,增大模型预测容错率。本文首先对致密油的采收率影响因素进行收集整理,分析地质因素、储层因素和工程因素对采收率的影响,构造相关原始数据集;其次将预处理后数据集输入SVR单模型和XGBoost单模型分别进行训练,得出单模型预测值;最后采用基于残差的自适应的变权组合方法建立XGBoost-SVR组合模型,得到各模型最终预测结果,明确采收率影响因素及各影响因素权重比。模型预测结果表明：与SVR和XGBoost单模型相比,组合模型在预测精度达到94.63%,表现出更好的适应性。