随机森林算法在页岩气田多段压裂改造中的应用

针对页岩气藏多段压裂压后效果分析及待压井压裂参数优选难度大的问题,将储层物性参数和压裂完井参数相结合,引入随机森林算法进行已压裂页岩气井段压后效果分析,同时建立基于随机森林的产能回归模型优选待压井压裂重要参数.以涪陵页岩气田一期建产区具有产气剖面的压裂井测井解释资料、压裂资料、钻井资料为数据集,使用偏相关分析和特征递归消除法的二级策略进行参数降维,搭建主控因子为主体的决策树模型采用偏依赖图分析压后高产的主控因素区间,最后以待压裂井为研究对象基于随机森林算法的产能回归模型优选压裂重要参数.实例气藏研究结果显示压裂不同层位时,簇间距、40/70目低密度陶粒(中砂)、总砂量等影响因素对页岩气产量的影响波动比较大,簇数和中砂最高砂比对页岩气井段产量的响应不是非常明显.偏依赖图分析认为建议压裂簇数为2个,簇间距控制在30 m以内,40/70目低密度陶粒用量大于35 m3,总砂量控制在56 m3以内、中砂最高砂比大于12时为最佳压裂参数.此后采用正交设计实验设计了六因素三水平的54组实验,基于随机森林算法的产能回归模型预测不同压裂参数下的产量作为实验结果,开展趋势面响应分析,即可得到该待压井的6项关键压裂参数取值.该方法能够为后续工程和地质参数的选取提供有效依据.