基于响应面法和综合学习粒子群算法的压裂蓄能参数优化

卢聪; 王鑫林; 曾祺俊; 李秋月

doi:10.13809/j.cnki.cn32-1825/te.2025419

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基于响应面法和综合学习粒子群算法的压裂蓄能参数优化

青年科学家论坛 | 更新时间：2026-06-12

- 基于响应面法和综合学习粒子群算法的压裂蓄能参数优化
- Optimization of fracturing energy storage parameters based on response surface methodology and comprehensive learning particle swarm algorithm
- 油气藏评价与开发 2026年16卷第4期页码：749-759
- 作者机构：
  
  西南石油大学油气藏地质及开发工程全国重点实验室，四川成都 610500
- 作者简介：
  
  卢聪（1983—），男，博士，教授，博士生导师，从事油气藏增产改造理论与技术的教学与研究工作。地址：四川省成都市新都区新都大道8号，邮政编码：610500。E-mail：lucong@swpu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金面上项目“深层页岩压裂人工干预转向多裂缝动态扩展机制”(52374044);四川省科技计划项目“页岩气暂堵转向压裂颗粒运动机理与裂缝扩展机制”(2023JDRC0008)
- DOI：10.13809/j.cnki.cn32-1825/te.2025419
  中图分类号： TE357
- 收稿：2025-11-09，
  
  纸质出版：2026-07-26
- 稿件说明：
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卢聪, 王鑫林, 曾祺俊, 等. 基于响应面法和综合学习粒子群算法的压裂蓄能参数优化[J]. 油气藏评价与开发, 2026, 16(4): 749-759.

LU Cong, WANG Xinlin, ZENG Qijun, et al. Optimization of fracturing energy storage parameters based on response surface methodology and comprehensive learning particle swarm algorithm[J]. Petroleum Reservoir Evaluation and Development, 2026, 16(4): 749-759.
卢聪, 王鑫林, 曾祺俊, 等. 基于响应面法和综合学习粒子群算法的压裂蓄能参数优化[J]. 油气藏评价与开发, 2026, 16(4): 749-759. DOI： 10.13809/j.cnki.cn32-1825/te.2025419.

LU Cong, WANG Xinlin, ZENG Qijun, et al. Optimization of fracturing energy storage parameters based on response surface methodology and comprehensive learning particle swarm algorithm[J]. Petroleum Reservoir Evaluation and Development, 2026, 16(4): 749-759. DOI： 10.13809/j.cnki.cn32-1825/te.2025419.

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基于响应面法和综合学习粒子群算法的压裂蓄能参数优化

Optimization of fracturing energy storage parameters based on response surface methodology and comprehensive learning particle swarm algorithm

DOI：10.13809/j.cnki.cn32-1825/te.2025419