基于PCA-NB方法的煤层气井压后产量预测研究

• 作者: 孔鹏 张云鹏 李忠城 杨晨曦 汪若璇
• 来源期刊: 特种油气藏
• 学科: 工学
• 关键词: 煤层气 产量预测 朴素贝叶斯 主成分分析 压裂
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 油藏工程
• 页码范围: 108-112
• 页数: 5页
• 分类号: TE377
• 字数: 2835字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-6535.2019.06.020

摘要

针对煤层气井压裂后产量预测方法准确率低的问题,运用主成分分析方法得到影响煤层气产量的主成分参数,在此基础上运用朴素贝叶斯方法对目标区块煤层气井主成分与产量进行训练,得到基于主成分分析-朴素贝叶斯方法的产量预测模型.研究结果表明:PCA-NB方法对煤层气井压裂后产量预测的准确率达到了84.1％,该方法与单纯的主成分回归方法(预测准确率为64.8％)、朴素贝叶斯方法(预测准确率为76.4％)以及神经网络方法(预测准确率为73.5％)相比,预测准确度较高.该研究成果对煤层气井压裂选井选层及压裂参数优化有重要意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张云鹏		6	16	2.0	4.0
2	孔鹏		5	9	2.0	3.0
4	李忠城		10	62	5.0	7.0
5	杨晨曦		3	0	0.0	0.0
8	汪若璇		1	0	0.0	0.0