摘要
本发明提供了一种注采井检管周期预测方法,属于石油天然气工业领域。所述方法包括:首先收集多口注采井的实际检管周期及相关生产数据和状态数据,并对相关状态数据赋值,构建数据集;其次预处理数据集;而后筛选主控因素;接着利用极端梯度提升树构建注采井检管周期预测模型并调整超参数;再利用预处理后的注采井实际检管周期及其主控因素的样本数据对注采井检管周期预测模型进行训练;计算注采井检管周期预测模型的评价指标进行性能评估;然后获取在役注采井检管周期主控因素的数据;最后利用训练完成的注采井检管周期预测模型对在役注采井的检管周期进行预测。采用本方法,可精准预测注采井检管周期,优化生产决策,保证生产安全。
技术关键词
周期预测方法
梯度提升树模型
超参数
随机森林模型
构建决策树
样本
数据
石油天然气工业
贪婪算法
油管
热力图
误差
措施
指标
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