在石油井中的酸裂处理中使用组合方法对断裂导电性预测的比较研究

科学领域:

• 石油工程是石油工程中的一个.
• 地质化学 地质化学
• 机器学习 机器学习

背景情况:

• 酸性压裂对于提高碳酸盐储库的产量至关重要.
• 断裂导电性受到岩石溶解,蚀刻,强度和闭合应力的影响.
• 在不同的条件和岩石类型下预测导电性是一项挑战.

研究的目的:

• 开发一个可靠的模型来预测在不同关闭应力下酸断裂导电性.
• 评估 XGBoost 机器学习在预测多洛米特和石灰岩导电性的性能.
• 为了确定影响断裂导电性的关键因素,以优化酸性压裂操作.

主要方法:

• 利用XGBoost,一个机器学习算法,来建模酸断电导率.
• 在多洛米特和石灰岩构成中在各种关闭应力下评估模型性能.
• 分析了关闭应力,岩石溶解率 (DREC) 和岩石强度对导电性的影响.

主要成果:

• 与之前的研究相比,XGBoost在预测酸骨折导电性方面表现出卓越的准确性.
• 该模型有效地预测了多洛米特和石灰岩在不同处理条件下的导电率变化.
• 关闭应力,DREC和岩石强度被证实是影响断裂导电性的关键因素.

结论:

• XGBoost提供了一个强大的和多功能工具,用于优化碳酸储中的酸裂处理.
• 对于不同类型的岩石,如多洛米特和石灰岩,进行单独的建模对于精确的操作优化至关重要.
• 精确预测断裂导电性可以提高井生产率.