【摘 要】
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天然裂缝是基岩潜山油藏油气存储及运输的重要场所,而裂缝开度是表征潜山油藏储层品质、油气储量及产能评价的关键参数。为此,提出一种基于集成学习算法的新型裂缝开度预测算
【机 构】
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中国石油大学（华东）石油工程学院,非常规油气开发教育部重点实验室,中国石油勘探开发研究院非洲研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于离散-连续介质模型的水-EGS传质传热机理及数值模拟研究”(51774317),“乍得潜山产能评价及开发技术政策研究”(2019D-3210)
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天然裂缝是基岩潜山油藏油气存储及运输的重要场所,而裂缝开度是表征潜山油藏储层品质、油气储量及产能评价的关键参数。为此,提出一种基于集成学习算法的新型裂缝开度预测算法。以B盆地中非乍得某基岩潜山油藏岩心描述、关键井成像测井、裂缝参数解释获取开度数据,以相同深度测井数据作为特征变量构成学习样本。利用K均值聚类算法对学习样本进行降噪,剔除异常数据,以支持向量机回归和XGBoost回归算法为基础模型,再利用随机搜索进行参数优化,通过岭回归算法对基础模型进行集成组合,再进行裂缝开度预测。结果表明所提出的新型集成学习
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