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基于CBFS-CV算法的煤层气井压裂效果主控因素识别

         

摘要

准确识别煤层气井压裂效果的主控因素,进而有效指导重复压裂方案优化,是煤层气井提升重复压裂产能的关键。依托研究区块的地质及工程大数据,利用基于Copula互信息的特征选择和交叉验证算法(CBFS-CV)识别影响压裂效果的主控因素,并结合梯度提升回归模型进行产能预测检验,形成了一种改进的煤层气井压裂效果主控因素识别算法。该算法可有效减少冗余性特征且增大相关性,并确定最佳特征数目。结果表明:煤体结构、储层参数(含气量、含气饱和度和临储比)和施工排量参数(最大施工排量)是影响研究区块压裂效果的3个主控因素,通过梯度提升回归模型验证CBFS-CV算法所识别出的主控因素的预测符合率达88%,证明了该算法的有效性。利用结果对该区块典型井进行主控因素分析,采用氮气泡沫解堵方案解决煤体结构差、煤粉堵塞等问题,现场施工后日产气量由288 m^(3)/d增至805 m^(3)/d,压裂效果明显改善。

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