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摘要
准确识别煤层气井压裂效果的主控因素，进而有效指导重复压裂方案优化，是煤层气井提升重复压裂产能的关键。依托研究区块的地质及工程大数据，利用基于Copula互信息的特征选择和交叉验证算法(CBFS-CV)识别影响压裂效果的主控因素，并结合梯度提升回归模型进行产能预测检验，形成了一种改进的煤层气井压裂效果主控因素识别算法。该算法可有效减少冗余性特征且增大相关性，并确定最佳特征数目。结果表明：煤体结构、储层参数(含气量、含气饱和度和临储比)和施工排量参数(最大施工排量)是影响研究区块压裂效果的3个主控因素，通过梯度提升回归模型验证CBFS-CV算法所识别出的主控因素的预测符合率达88%，证明了该算法的有效性。利用结果对该区块典型井进行主控因素分析，采用氮气泡沫解堵方案解决煤体结构差、煤粉堵塞等问题，现场施工后日产气量由288 m3/d增至805 m3/d，压裂效果明显改善。
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单位西南石油大学; 油气藏地质及开发工程国家重点实验室
