本申请公开了一种超深气井出砂程度预测方法及装置，包括：对研究区域的气井按照出砂程度进行划分，获得出砂程度类别。收集每口气井中的关键特征参数，将其与出砂程度类别结合，形成样本数据集。筛选出相关系数值大于预设数值的特征因素作为主控因素，形成筛选数据集。对筛选数据集进行有放回的重复随机抽样，获取多个训练数据集。在每个训练数据集上，随机选择特征因素进行样本划分，并通过比较临界基尼指数选择最优划分特征因素。根据最优划分特征因素构建多个决策树，形成分类模型，该模型基于输入的主控因素对气井的出砂程度进行预测。解决了如何克服现有出砂程度预测方法的局限性，提高预测准确性和实用性的问题。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及油气勘探与开发，尤其涉及一种超深气井出砂程度预测方法及装置。
技术介绍
1、随着全球能源需求的不断增长，天然气作为一种清洁、高效的能源，其需求量日益攀升。在这一背景下，超深高压裂缝性低孔砂岩气藏因其巨大的储量和较高的产能，已成为非常规天然气勘探开发的重要领域。这类气藏通常具有储层致密、裂缝发育以及水体活跃等特征，为天然气的开采带来了独特的挑战与机遇。塔里木盆地库车拗陷克拉苏构造带的克深和博孜大北气田，作为典型的超深层高压裂缝性低孔砂岩气藏，具有极高的开发价值。然而，在开发过程中，气井出砂问题日益凸显，出砂井比例已超过50%，严重制约了气田的高效开发。砂埋砂堵现象频繁发生，导致气井减产甚至停产，给气田的生产运营带来了巨大压力。不同气井的出砂程度差异显著，这直接决定了出砂管理策略的选择。少量出砂有时能够改善渗流通道，降低表皮效应，对生产产生积极影响；而严重出砂则会严重干扰正常生产，需采取主动防砂措施来限制砂粒进入井筒。因此，准确预测超深高压气井的出砂程度，对于制定科学合理的出砂管理策略、保障气田稳定高效生产具有重要意义。
2、物理模拟和数值计算方法在实际应用中面临诸多挑战。原始地质模型的不确定性给预测结果带来了较大误差，数据输入的繁琐复杂性增加了操作难度和成本，并且误差随时间累积的问题也限制了该方法的长期预测能力。
3、因此，如何克服现有出砂程度预测方法的局限性，提高预测准确性和实用性，已成为制约超深高压裂缝性低孔砂岩气藏高效开发的问题。
技术实现思路
>1、在本申请实施例中，通过提供一种超深气井出砂程度预测方法，解决了如何克服现有出砂程度预测方法的局限性，提高预测准确性和实用性的问题。2、第一方面，本申请实施例提供了一种超深气井出砂程度预测方法，包括：综合井筒砂样、设备磨损及生产参数波动情况，对研究区域的气井按照出砂程度进行划分，获得出砂程度类别；其中，出砂程度类别包括未出砂、轻度出砂、中度出砂和重度出砂；收集每口气井中的关键特征参数，将关键特征参数与出砂程度类别结合，形成样本数据集；其中，关键特征参数包括地质、完井和开发中的特征因素；度量样本数据集中每个关键特征参数与出砂程度之间的相关系数值，选取相关系数值大于预设数值的特征因素作为主控因素，形成筛选数据集；对筛选数据集进行有放回的重复随机抽样，以获取多个包含不同样本的训练数据集；针对每个训练数据集，随机选择特征因素，并根据预设划分阈值将当前节点所包含的样本划分为两个子集；通过比较不同特征因素划分后的临界基尼指数，选择使划分后的临界基尼指数最小的特征因素作为最优划分特征因素；根据最优划分特征因素对每个训练数据集构建多个决策树，形成分类模型；其中，分类模型基于输入的主控因素，对气井的出砂程度进行预测；对分类模型的性能进行评估，根据评估结果调整分类模型的参数以优化分类模型的性能。
3、在一种可能的实现方式中，所述综合井筒砂样、设备磨损及生产参数波动情况，对研究区域的气井按照出砂程度进行划分，获得出砂程度类别之前，还包括：确定研究区域的储层位置和岩石类型。
4、在一种可能的实现方式中，所述度量样本数据集中每个关键特征参数与出砂程度之间的相关系数值，包括：根据公式度量样本数据集中每个关键特征参数与出砂程度之间的相关系数值；其中，为关键特征因素与出砂程度之间相关系数值，为关键特征因素和出砂程度之间的协方差，为第i个样本中关键特征因素的观测值，为第i个样本中出砂程度的观测值，为关键特征因素在样本数据集中的平均值，为出砂程度在样本数据集中的平均值，n为样本数据集中气井的数量，为关键特征因素的标准差，为出砂程度的标准差。
5、在一种可能的实现方式中，所述根据预设划分阈值将当前节点所包含的样本划分为两个子集，包括：根据特征因素的取值是否为预设划分阈值，将当前节点所包含的样本划分为两个子集；其中，第一子集包括所有在特征因素上取值为预设划分阈值的样本，第二子集包括剩余样本。
6、在一种可能的实现方式中，所述通过比较不同特征因素划分后的临界基尼指数，选择使划分后的临界基尼指数最小的特征因素作为最优划分特征因素，包括：通过计算第一子集和第二子集的基尼指数，并比较不同特征因素划分后的临界基尼指数大小，选择使划分后的临界基尼指数最小的特征因素作为最优划分特征因素。
7、在一种可能的实现方式中，临界基尼指数的计算方式为：；其中，为临界基尼指数，表示特征因素使用预设划分阈值划分子集后，衡量筛选数据集的分类不确定的一个指标，为总样本数量，为第一子集的大小，为第二子集的大小，为第一子集的基尼指数，为第二子集的基尼指数。
8、在一种可能的实现方式中，所述根据最优划分特征因素对每个训练数据集构建多个决策树，形成分类模型，包括：在决策树的构建过程中，每个节点都会根据当前的最优划分特征因素作为划分标准进行划分，节点中的样本按照最优划分特征因素的不同取值分为不同的子节点，直至满足停止条件；所述停止条件为节点中的样本数量达到预设阈值；在每个训练数据集上，采用随机森林分类算法对决策树进行独立训练，对于每一个训练数据集，生成一个包含多个决策树的随机森林；对于每一个测试样本，将其输入到所有生成的随机森林中进行预测，每个随机森林中的每个决策树都会给出一个预测结果；统计预测结果中每个出砂程度类别所获得的票数，保留投票数多的决策树，并将它们集合形成一个由多个决策树组成的最终随机森林，将最终随机森林作为分类模型。
9、第二方面，本申请实施例提供了一种超深气井出砂程度预测装置，包括：获得出砂程度类别模块，用于综合井筒砂样、设备磨损及生产参数波动情况，对研究区域的气井按照出砂程度进行划分，获得出砂程度类别；其中，出砂程度类别包括未出砂、轻度出砂、中度出砂和重度出砂；形成样本数据集模块，用于收集每口气井中的关键特征参数，将关键特征参数与出砂程度类别结合，形成样本数据集；其中，关键特征参数包括地质、完井和开发中的特征因素；形成筛选数据集模块，用于度量样本数据集中每个关键特征参数与出砂程度之间的相关系数值，选取相关系数值大于预设数值的特征因素作为主控因素，形成筛选数据集；获取训练数据集模块，用于对筛选数据集进行有放回的重复随机抽样，以获取多个包含不同样本的训练数据集；划分模块，用于针对每个训练数据集，随机选择特征因素，并根据预设划分阈值将当前节点所包含的样本划分为两个子集；比较模块，用于通过比较不同特征因素划分后的临界基尼指数，选择使划分后的临界基尼指数最小的特征因素作为最优划分特征因素；构建模块，用于根据最优划分特征因素对每个训练数据集构建多个决策树，形成分类模型；其中，分类模型基于输入的主控因素，对气井的出砂程度进行预测；评估模块，用于对分类模型的性能进行评估，根据评估结果调整分类模型的参数以优化分类模型的性能。
10、第三方面，本申请实施例提供了一种超深气井出砂程度预测服务器，包括存储器和处理器；所述存储器用于存储计算机可执行指令；所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，以实现第一方面或本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种超深气井出砂程度预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的超深气井出砂程度预测方法，其特征在于，所述综合井筒砂样、设备磨损及生产参数波动情况，对研究区域的气井按照出砂程度进行划分，获得出砂程度类别之前，还包括：确定研究区域的储层位置和岩石类型。
3.根据权利要求1所述的超深气井出砂程度预测方法，其特征在于，所述度量样本数据集中每个关键特征参数与出砂程度之间的相关系数值，包括：
4.根据权利要求1所述的超深气井出砂程度预测方法，其特征在于，所述根据预设划分阈值将当前节点所包含的样本划分为两个子集，包括：
5.根据权利要求4所述的超深气井出砂程度预测方法，其特征在于，所述通过比较不同特征因素划分后的临界基尼指数，选择使划分后的临界基尼指数最小的特征因素作为最优划分特征因素，包括：
6.根据权利要求5所述的超深气井出砂程度预测方法，其特征在于，临界基尼指数的计算方式为：；其中，为临界基尼指数，表示特征因素使用预设划分阈值划分子集后，衡量筛选数据集的分类不确定的一个指标，为总样本数量，为第一子集的大小，为第二子集的大小，为第一子集的基尼指数，为第二子集的基尼指数。
7.根据权利要求1所述的超深气井出砂程度预测方法，其特征在于，所述根据最优划分特征因素对每个训练数据集构建多个决策树，形成分类模型，包括：
8.一种超深气井出砂程度预测装置，其特征在于，包括：
9.一种超深气井出砂程度预测服务器，其特征在于，包括存储器和处理器；
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有可执行指令，计算机执行所述可执行指令时能够实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
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【技术特征摘要】
1.一种超深气井出砂程度预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的超深气井出砂程度预测方法，其特征在于，所述综合井筒砂样、设备磨损及生产参数波动情况，对研究区域的气井按照出砂程度进行划分，获得出砂程度类别之前，还包括：确定研究区域的储层位置和岩石类型。
3.根据权利要求1所述的超深气井出砂程度预测方法，其特征在于，所述度量样本数据集中每个关键特征参数与出砂程度之间的相关系数值，包括：
4.根据权利要求1所述的超深气井出砂程度预测方法，其特征在于，所述根据预设划分阈值将当前节点所包含的样本划分为两个子集，包括：
5.根据权利要求4所述的超深气井出砂程度预测方法，其特征在于，所述通过比较不同特征因素划分后的临界基尼指数，选择使划分后的临界基尼指数最小的特征因素作为最优划分特征因素，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：任龙，赵聪，孙健，景成，陈明强，周德胜，马小鹏，史益，
申请(专利权)人：西安石油大学，
类型：发明
国别省市：
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