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基于数据模型的压裂参数智能优化方法研究
引用本文:陈德承.基于数据模型的压裂参数智能优化方法研究[J].河南科技,2023(1):23-27.
作者姓名:陈德承
作者单位:荆州职业技术学院
摘    要:【目的】为了实现压裂参数的快速和精准设优化。【方法】本研究利用大数据技术及多种机器学习算法,采用基于数据模型的压裂参数智能优化方法来获得最优压裂施工参数组合。【结果】本研究以苏东南某致密气井区的历史压裂数据为基础,利用上述方法对该区的74口水平井的压裂总液量、加砂强度、砂比进行优化设计,并预测压后产能。优化结果表明,该区合理的总液量为3 000~4 600 m3,加砂强度优化为2~3,砂比优化为17~19,优化后增气量为1 890~3 555万m3,压裂参数优化效果显著。【结论】该方法能有效提高压后产能,为其他非常规油气田压裂参数优化设计提供参考。

关 键 词:大数据技术  人工智能  数据代理模型  粒子群优化  压裂参数优化
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