基于机器学习的致密气气井动态储量预测模型研究

1 论文标题：基于机器学习的致密气气井动态储量预测模型研究

2 作者信息：王琳曼, 王 璐, 赵安琪：重庆科技大学石油与天然气工程学院，重庆

3 出处和链接：王琳曼, 王璐, 赵安琪. 基于机器学习的致密气气井动态储量预测模型研究[J]. 矿山工程, 2025, 13(4): 801-809. https://doi.org/10.12677/me.2025.134091

4 摘要：精确预测气井的动态储量是致密气高效开发的关键基础。本文针对致密气藏气井动态储量预测问题，基于X致密气藏某区块400口致密气井的实际数据，采用机器学习方法开展致密气井动态储量预测。首先，通过对原始数据进行预处理，其次，利用皮尔逊相关系数法分析，筛选出影响动态储量的主控因素。接着，运用机器学习的方法建立了动态储量的预测模型，最后，使用粒子群优化算法对超参数进行优化。结果表明利用随机森林算法预测结果良好，能够很好地预测气井的动态储量。该技术为提升气井动态储量的预测能力提供了新途径。