基于机器学习可解释性算法的石嘴山矿区煤层气井排采主控因素分析
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作者
王贝门鹏李腾陆爱国李刚
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单位
宁夏回族自治区煤炭地质局西安石油大学石油工程学院
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摘要
文章基于宁夏石嘴山矿区3口煤层气直井排采资料，利用机器学习算法分析了排采日报记录的8个变量对日产气量的影响。结果表明：按照对煤层气井日产气量影响强弱排序，10个变量依次为井底流压、套压、液位、冲次、电流、泵效、日产水量、累计产水量、累计产气量和日流压降幅，累计产水量、累计产气量与冲次对煤层气井日产气量存在正效应影响，井底流压和液位对煤层气井日产气量存在负效应影响，其余参数对煤层气井日产气量影响微弱。
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关键词
煤层气可解释性算法排采制度石嘴山矿区
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基金项目(Foundation)
宁夏自然科学基金项目“石嘴山矿区含气量校正及分布规律研究”(2021AAC03469)；宁夏自然科学基金项目“石嘴山矿区煤炭采空区煤层气资源次生富集主控因素及开发机理研究”(2023AAC03779)；宁夏地质事业发展专项资金项目“宁夏贺兰山煤田石嘴山矿区煤层气资源预探”(640000213000000010347)；宁夏非常规天然气勘查开发团队(2022BSB013105)；
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文章目录
1 矿区地质背景
2 煤层气井排采特征
3 机器学习算法分析
4 结果与讨论
4.1 正效应
4.2 负效应
5 结论
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2023年第05期 
