(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111152813.9 (22)申请日 2021.09.2 9 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113807021 A (43)申请公布日 2021.12.17 (73)专利权人 西南石油大 学 地址 610500 四川省成 都市新都区新都大 道8号 (72)发明人 杨兆中　赵治钢　李小刚　闵超　 贺宇廷　 (74)专利代理 机构 成都其知创新专利代理事务 所(普通合伙) 51326 专利代理师 王沙沙 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01)G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06K 9/62(2022.01) 审查员 高宇峰 (54)发明名称 一种基于指标分析及多模型融合的气井产 能等级预测方法 (57)摘要 本发明公开一种基于指标分析及多模型融 合的气井产能等级预测方法， 包括获取目标储层 数据； 并计算出各历史井层的产能等级； 确定出 影响无阻流量的q个参数； 对各参数进行偏相关 系数排序； 对各参数进行灰色关联系数排序； 确 定参数的最终排序结果， 选取模 型准确度最高的 参数作为模型的指标参数； 建立支持向量机、 K近 邻、 随机森林三个分类器用于产能等级预测， 将 三种分类器的结果通过投票法进行融合， 及取预 测结果的众数作为最终的结果； 如果没有众数， 则找出所有与预测结果相同等级的历史井数据 组成历史分析数据库； 如果有多个众数， 则找出 与众数预测结果相同等级的历史井数据组成历 史分析数据库； 通过对比目标井层与历史井层最 相似的结果作为 最终结果。 权利要求书3页 说明书10页 附图6页 CN 113807021 B 2022.08.26 CN 113807021 B 1.一种基于指标分析及多模型融合的气井产能等级预测方法， 其特征在于， 包括以下 步骤： 步骤S1、 获取目标储层各历史井层的无阻流量a、 各历史井层储层参数和历史井施工参 数以及目标井层储层参数、 目标井施工参数； 步骤S2、 根据各历史井的无阻流量a确定历史井层无阻流量最大值S， 并计算出各历史 井层的产能等级； 当a≥0.5S时， 该历史井层的产能等级为4； 当0.5S＞a≥0.25S时， 该历史井层的产能等 级为3； 当0.25S＞a≥0.125S时， 该历史井层的产能等级为2； 当a＜0.125S时， 该历史井层的 产能等级为1； 步骤S3、 根据目标井层储层参数、 目标井施工参数确定出影响无阻流 量的q个参数； 步骤S4、 将q个参数进一步计算出Pearson相关系数矩阵， 并做出相关系数矩阵热力图， 得到各影响参数之间的相关系数； 步骤S5、 通过比较各参数两两之间相关系数的大小， 筛选出参数之间相关系数大于0.8 的参数组成一组， 最 终得到n组共m个参数， 并将剩下的q ‑m个数据组成一组； 保留筛选出的n 组中每一组与无阻流量相关系数最大的参数， 其余参数全部删掉， 得到n个参数， 并将这n个 参数放入之前q ‑m个数据中， 共q ‑m+n个参数； 步骤S6、 将q ‑m+n个参数在Pearson相关分析的基础上， 对影响无阻流量的因素进行偏 相关分析， 得到各参数与无阻流量的偏相关系 数， 并根据偏相关系 数绝对值的大小对各参 数进行偏相关系数排序； 步骤S7、 将q ‑m+n个参数再在Pearson相关分析的基础上， 对影响无阻流量的因素进行 灰色关联分析， 得到各参数与无阻流量的灰色关联系 数， 并根据灰色关联系 数对各参数进 行灰色关联系数排序； 步骤S8、 根据偏相关系数排序和灰色 关联系数排序确定参数的最终排序结果； 步骤S9、 根据参数的最终排序结果， 首先选取排在前面的5个参数作为初始输入参数， 将参数输入SVM模型， 记录模型准确度， 然后根据排序结果依次递增参数个数， 记录模型准 确度； 对比分析参数个数对模型准确度的影响， 选取模型准确度最高的参数作为模型 的指 标参数； 步骤S10、 建立支持向量机、 K近邻、 随机森林三个分类器用于产能等级预测， 再将步骤 S9中确定的模 型的指标参数分别带入支持向量机、 K近邻、 随机森林三个 分类器中预测目标 井的产能等级， 将三种分类器的结果通过投票法进行融合， 及取预测结果的众数作为最终 的结果； 如果没有众数， 则找出所有与预测结果相同等级的历史井数据组成历史分析数据 库； 如果有多个众数， 则找出与众数预测结果相同等级的历史井数据组成历史分析数据库； 通过对比目标井层与历史井层最相似的结果作为 最终结果。 2.根据权利要求1所述的一种基于指标分析及多模型融合的气井产能等级预测方法， 其特征在于， 所述储层参数包括有效厚度、 渗透率、 含气饱和度、 温度、 水平段长度、 平均全 烃、 孔隙度； 所述施工参数包括平均每段加砂量、 排量、 泵压、 返排率、 总液量、 压裂段数、 液 氮用量。 3.根据权利要求2所述的一种基于指标分析及多模型融合的气井产能等级预测方法， 其特征在于， 所述步骤S3中首先定性分析影响无阻流量的参数， 做出各参数与无阻流量的权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 113807021 B 2散点图， 并画出数据趋势线， 分析各参数对无阻流量的影响， 选取与无阻流量有变化趋势的 参数为影响无阻流 量的q个参数。 4.根据权利要求1所述的一种基于指标分析及多模型融合的气井产能等级预测方法， 其特征在于， 所述 步骤S6中各参数与无阻流 量的偏相关系数的计算过程 为： 将q‑m+n个参数 再一次计算Pearso n相关系数， 得到新的Pearso n相关系数矩阵R； 对新的Pearso n相关系数矩阵R求逆； 再计算出 各参数与无阻流 量的偏相关系数； 式中： cij为参数与无阻流 量的偏相关系数。 5.根据权利要求1所述的一种基于指标分析及多模型融合的气井产能等级预测方法， 其特征在于， 所述 步骤S7中各参数与无阻流 量的灰色 关联系数的计算过程 为： 将q‑m+n个参数组成一个原始序列； 该原始序列中无阻流量为参考数列， 除无阻流量外 的其他参数构成比较数列， 其数列分别表示 为： x0＝{x0(1),x0(2),x0(3),…,x0(n)} xi＝{xi(1),xi(2),xi(3),…,xi(n)}(i＝1,2,…,m) 式中： x0为参考数列； xi为比较数列； i为比较数列的序号； m为数列中数据样品的个数； n 为自变量因素的个数； 通过数据归一 化方法将原 始数据进行 无量纲化处 理； 根据下式计算各参数与无阻流 量的灰色 关联系数； Δoi(k)＝|Yi(k)‑Y0(k)| 权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 113807021 B 3