随机森林算法在煤层气井产气量预测中的应用与效果评估

本文主要探讨了基于随机森林算法的煤层气直井产气量模型在煤层气开发中的应用。煤层气产量的准确评估和预测对于工程决策至关重要，而随机森林算法作为一种高效且精确的机器学习方法，被选用来解决这一问题。影响煤层气井产能的因素多元，包括地质参数、工程措施和排采工艺参数。 地质参数分为静态和动态两种，静态参数如煤层埋深、厚度和地应力，由煤层的基本特性决定，而动态参数如储层压力、渗透率则会随开采过程改变。排采工艺参数如井底流压、套压、动液面深度、冲次和冲程，这些通常由人工操作控制，对生产阶段的产气量影响显著。 研究者针对沁水盆地郑村区块15#煤层的8口直井，运用随机森林算法分析了地质参数和排采工艺参数对产气量的具体影响，并通过排序得出结论，即在排采工艺参数中，流压的影响最大，其次是套压，然后是动液面深度、冲次、冲程，最后是煤层的埋深。为了建立产量模型，作者采用历史生产数据进行预处理，包括缺失值处理和异常值检测，然后将处理后的数据输入到R语言环境中，利用随机森林进行历史产气量的拟合分析。 模型的核心在于综合考虑排采工艺参数的动态变化以及历史产气量趋势，以此预测煤层气井的日产气量。通过随机森林的分枝优度准则，该模型能够根据不同排采方案预测未来产出，与实际测试样本的对比显示，预测值与实际产量之间的误差在95%以上的数据中都小于5%，这证明了基于随机森林算法的煤层气直井产气量模型具有很高的准确性和预测能力。 总结来说，本文的研究成果为煤层气井的产能评价和预测提供了创新的方法，不仅有助于提高决策效率，还能优化生产计划，从而提升整体的经济效益。这种结合随机森林算法的模型将在煤层气开采领域发挥重要作用，推动技术进步和行业标准的提升。