基于MI-CNN-RF模型的压裂措施井增产能力研究

曲建芳

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基于MI-CNN-RF模型的压裂措施井增产能力研究

更新时间：2026-06-12

- 基于MI-CNN-RF模型的压裂措施井增产能力研究
- Vol. 31, Issue 6, Pages: 75-81(2026)
- 作者机构：
  
  大庆油田有限责任公司井下作业分公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TE357;TP18
- Published：2026
- 稿件说明：
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曲建芳. 基于MI-CNN-RF模型的压裂措施井增产能力研究[J]. 2026, 31(6): 75-81.
DOI：

曲建芳. 基于MI-CNN-RF模型的压裂措施井增产能力研究[J]. 2026, 31(6): 75-81. DOI：

摘要

为准确预测压裂施工井的压裂后日增油量，用以辅助压裂设计的优化，构建了以互信息(MI)-卷积神经网络(CNN)-随机森林(RF)为路径的压裂增油研究方法。采用MI明确各基础指标与压裂后日增油量的相关性，利用CNN对基础指标信息进行二次池化并提取，进而进行RF拟合回归。含油饱和度、含水率、储层渗透率、压裂层厚度、压裂前日产量5项指标与压裂后日增油量间的互信息值高，显示出它们对压裂后日增油量影响的重要性。采集6348条历年压裂数据进行拟合回归，验证集均方误差为1.8741、决定系数为0.9620。与CNN回归和RF回归相比，CNN-RF模型均方误差和决定系数指标值更优，有更佳的拟合预测能力。采用蚁群搜索算法，以产量最大化为目标，对CNN-RF模型进行参数优化，9口试验井实际增油量与预测增油量结果十分接近，证明了模型预测的准确性。

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关键词

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