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2024年第12期勘探开发
基于大数据的页岩气井产能主控因素分析系统开发与应用
韩星
江汉油田分公司信息中心 湖北 潜江 433124
摘要：页岩气藏产能递减快，准确厘清产能主控因素对其生产开发具有重要意义。以生产分析应用
场景为需求导向，集成页岩气勘探、开发、工程、压裂、试气、生产等成果数据，按照大数据分析应用
思路建立页岩气井产能主控因素分析系统，通过数据挖掘技术和机器学习算法开展数据粒度细化、数据
统计分析、数学建模及模型应用，实现分区、分时段产能主控因素自动分析，为井位部署、压裂参数优
化设计等提供信息技术支持。
关键词：页岩气 大数据 数据挖掘 产能主控因素 无阻流量预测
HanXing
JianghanOilfieldBranchInformationCenter，Qianjiang433124
Abstract：Theproductivityofshalegasreservoirdecreasesrapidly，soitisimportanttoclarifythemaincontrol
factorsofproductivityforitsproductionanddevelopment.Inthispaper，thedemand-orientedproductionanalysis
applicationscenario，integratedshalegasexploration，development，engineering，fracturing，gastesting，
productionandotherresultsdata，accordingtothethoughtofbigdataanalysisandapplication，themaincontrol
factoranalysissystemofshalegaswellproductivityisestablished，throughdataminingtechnologyandmachine
learningalgorithmtocarryoutdatagranularityrefinement，datastatisticalanalysis，mathematicalmodeling
andmodelapplication，toachievetheautomaticanalysisofthemainfactorsofproductioncapacitydividedintozones
andtimeperiods，itprovidesinformationtechnologysupportforwelllocationdeploymentandfracturingparameter
optimizationdesign.
Keywords：Shalegas；Bigdata；DataMining；Maincontrolfactorsofproductioncapacity；Openflow
prediction
1 系统架构特征差异性较大的特点，在进行产能评价之前，
需要对气田页岩气井进行分类数据分选，从而为
系统自下而上由数据层、评价服务层和应用
[5]
后续数据分析和数据挖掘提供高质量的数据集。
层组成，评价服务层在后台服务建立数据分析与
初级会计持证人
专注于经营管理类文案的拟写、润色等，本人已有10余年相关工作经验，具有扎实的文案功底，尤善于各种框架类PPT文案，并收集有数百万份各层级、各领域规范类文件。欢迎大家咨询！
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