摘要：准确预测致密气藏分段压裂水平井产能是压裂效果评价和优化设计的关键环节。现有的产能预测方法,引入了过多的假设和简化,很难全面反映致密储层流体多尺度的运移机理和复杂物理过程,导致产能预测误差较大。提出一种基于机器学习的致密气藏分段压裂水平井产能预测方法,该方法综合利用已收集的地质、压裂水平井产能及钻完井等多类型数据,通过机器学习算法直接挖掘数据内部规律,建立产能预测模型。此外,为解决常规机器学习模型的“黑盒子”问题,还利用SHAP(SHapley Additive exPlanations)方法对建立的机器学习模型进行全局和局部解释,分析影响产能的主要因素,增加了模型的可信性和透明度。以苏里格气田苏东示范区为例,验证了该方法的有效性和实用性。与油气藏数值方法相比,该方法不仅提高了产能预测的精度,而且缩短了建模周期,加快了计算速度。

摘要：越来越多的开发实践显示,对于多隔夹层型致密砂岩气藏,并不是有效储层钻遇率越高,产能越高。为搞清鄂尔多斯盆地苏里格气田盒8段储层部分低钻遇率水平井(钻遇率小于60%,最低仅31%)压裂改造效果好、产能较高(初期产能最高可达7.5×10^(4) m^(3)/d)的原因,文中综合储层发育特征、岩石力学参数并结合数值模拟方法,讨论了压裂缝高度对隔夹层发育的致密砂岩气储层水平井产能的影响。结果表明:对于隔夹层发育的致密砂岩气储层,隔夹层被压穿,使得纵向多套气层通过压裂缝与井筒连通投产,是低钻遇率水平井高产的主要原因,压裂缝高度对水平井产能有重要影响;对于隔夹层不发育的单一厚层致密砂岩气储层,随压裂缝高度增加,水平井产能并无明显变化。因此,对于长水平段(大于100 m)连续钻遇薄隔夹层的水平井,可根据致密砂岩气储层纵向砂体及气层发育情况,考虑在非有效储层段射孔压裂,并尽可能压穿纵向多套隔夹层,以明显提高气井产能。这对鄂尔多斯盆地内外类似致密砂岩气储层水平井压裂优化设计和水平井单井产能提高具有重要指导意义。