基于支持向量机的水力压裂返排率优化

• 作者: 刘可 徐康泰 杨博 聂帅帅 郭永伟 高海军
• 来源期刊: 承德石油高等专科学校学报
• 学科: 工学
• 关键词: 水力压裂 数据挖掘 返排率 优化 支持向量机 R语言
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 工程技术应用
• 页码范围: 25-31
• 页数: 7页
• 分类号: TE258
• 字数: 4712字
• 语种: 中文

摘要

水力压裂返排率的确定一直缺乏有效的方法,而数据挖掘为此提供了一种新的研究手段.首先,结合相关性分析和主成分分析降低变量维度;其次,建立压后产量与其影响因素的支持向量机模型,并以十折交叉验证优选最佳模型参数;最后,以M油藏为案例,确定了油井压裂的最优返排率.结果 表明,压后产量随返排率先增大后减小,存在着一个最优返排率.当返排率较低时,储层易发生水敏、水锁伤害;当返排率过高时,易产生固相微粒堵塞.模型预测3#井以最优返排率77％生产时,产油13.59 t/d,准确率93.8％.因此,数据挖掘水力压裂最优返排率是可行的,且成本低、准确度高,具有可推广性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨博	承德石油高等专科学校科技发展与校企合作处	8	0	0.0	0.0
2	徐康泰	承德石油高等专科学校教务处	18	6	1.0	1.0
3	聂帅帅	承德石油高等专科学校人事处	5	0	0.0	0.0
4	刘可	承德石油高等专科学校管理工程系	3	0	0.0	0.0
5	高海军	承德石油高等专科学校科技发展与校企合作处	1	0	0.0	0.0
6	郭永伟	承德石油高等专科学校石油工程系	1	0	0.0	0.0