基于大数据挖掘技术的页岩气井压裂液产出规律分析

基于大数据挖掘技术的页岩气井压裂液产出规律分析

论文摘要

为了准确分析页岩气井压裂液产出规律,通过大数据的筛选和分析对影响页岩气井生产的26个因素进行得分排序,得出影响页岩气气井压裂液产出率的主控因素为地质储量、平均单段砂量、孔隙度、A靶点和B靶点深度。通过主成分分析和多元线性回归建立气井压裂液产出规律预测数学模型,计算表明,压裂液产出率的预测值与实际生产数据相比,预测精确度在90%。

论文目录

  • 1 页岩气气井大数据分析因素选取
  • 2 数据的分析处理
  •   2.1 数据标准化
  •   2.2 建立标准化矩阵的相关系数矩阵
  •   2.3 确定主成分的个数以及贡献率α
  •   2.4 计算各主成分关系式
  •   2.5 计算主成分载荷
  •   2.6 计算主成分得分和各因素与压裂液产出率相关性强弱排序
  • 3 压裂液产出率方程的建立及预测验证
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 李思辰,张公社,纪国法

    关键词: 页岩气气井,压裂液产出率,大数据挖掘,主成分分析,多元线性回归

    来源: 科学技术与工程 2019年25期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技

    专业: 石油天然气工业,计算机软件及计算机应用

    单位: 长江大学非常规油气湖北省协同创新中心油气钻采工程湖北省重点实验室

    基金: 国家自然科学基金(51804042),油气资源与勘探技术教育部重点实验室项目(K2018-09)资助

    分类号: TE377;TP311.13

    页码: 130-134

    总页数: 5

    文件大小: 138K

    下载量: 263

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