本技術(shù)涉及油氣勘探與開發(fā)，尤其涉及一種超深氣井出砂程度預(yù)測方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、隨著全球能源需求的不斷增長，天然氣作為一種清潔、高效的能源，其需求量日益攀升。在這一背景下，超深高壓裂縫性低孔砂巖氣藏因其巨大的儲量和較高的產(chǎn)能，已成為非常規(guī)天然氣勘探開發(fā)的重要領(lǐng)域。這類氣藏通常具有儲層致密、裂縫發(fā)育以及水體活躍等特征，為天然氣的開采帶來了獨(dú)特的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。塔里木盆地庫車拗陷克拉蘇構(gòu)造帶的克深和博孜大北氣田，作為典型的超深層高壓裂縫性低孔砂巖氣藏，具有極高的開發(fā)價值。然而，在開發(fā)過程中，氣井出砂問題日益凸顯，出砂井比例已超過50%，嚴(yán)重制約了氣田的高效開發(fā)。砂埋砂堵現(xiàn)象頻繁發(fā)生，導(dǎo)致氣井減產(chǎn)甚至停產(chǎn)，給氣田的生產(chǎn)運(yùn)營帶來了巨大壓力。不同氣井的出砂程度差異顯著，這直接決定了出砂管理策略的選擇。少量出砂有時能夠改善滲流通道，降低表皮效應(yīng)，對生產(chǎn)產(chǎn)生積極影響；而嚴(yán)重出砂則會嚴(yán)重干擾正常生產(chǎn)，需采取主動防砂措施來限制砂粒進(jìn)入井筒。因此，準(zhǔn)確預(yù)測超深高壓氣井的出砂程度，對于制定科學(xué)合理的出砂管理策略、保障氣田穩(wěn)定高效生產(chǎn)具有重要意義。

2、物理模擬和數(shù)值計算方法在實際應(yīng)用中面臨諸多挑戰(zhàn)。原始地質(zhì)模型的不確定性給預(yù)測結(jié)果帶來了較大誤差，數(shù)據(jù)輸入的繁瑣復(fù)雜性增加了操作難度和成本，并且誤差隨時間累積的問題也限制了該方法的長期預(yù)測能力。

3、因此，如何克服現(xiàn)有出砂程度預(yù)測方法的局限性，提高預(yù)測準(zhǔn)確性和實用性，已成為制約超深高壓裂縫性低孔砂巖氣藏高效開發(fā)的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、在本技術(shù)實施例中，通過提供一種超深氣井出砂程度預(yù)測方法，解決了如何克服現(xiàn)有出砂程度預(yù)測方法的局限性，提高預(yù)測準(zhǔn)確性和實用性的問題。

2、第一方面，本技術(shù)實施例提供了一種超深氣井出砂程度預(yù)測方法，包括：綜合井筒砂樣、設(shè)備磨損及生產(chǎn)參數(shù)波動情況，對研究區(qū)域的氣井按照出砂程度進(jìn)行劃分，獲得出砂程度類別；其中，出砂程度類別包括未出砂、輕度出砂、中度出砂和重度出砂；收集每口氣井中的關(guān)鍵特征參數(shù)，將關(guān)鍵特征參數(shù)與出砂程度類別結(jié)合，形成樣本數(shù)據(jù)集；其中，關(guān)鍵特征參數(shù)包括地質(zhì)、完井和開發(fā)中的特征因素；度量樣本數(shù)據(jù)集中每個關(guān)鍵特征參數(shù)與出砂程度之間的相關(guān)系數(shù)值，選取相關(guān)系數(shù)值大于預(yù)設(shè)數(shù)值的特征因素作為主控因素，形成篩選數(shù)據(jù)集；對篩選數(shù)據(jù)集進(jìn)行有放回的重復(fù)隨機(jī)抽樣，以獲取多個包含不同樣本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；針對每個訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，隨機(jī)選擇特征因素，并根據(jù)預(yù)設(shè)劃分閾值將當(dāng)前節(jié)點(diǎn)所包含的樣本劃分為兩個子集；通過比較不同特征因素劃分后的臨界基尼指數(shù)，選擇使劃分后的臨界基尼指數(shù)最小的特征因素作為最優(yōu)劃分特征因素；根據(jù)最優(yōu)劃分特征因素對每個訓(xùn)練數(shù)據(jù)集構(gòu)建多個決策樹，形成分類模型；其中，分類模型基于輸入的主控因素，對氣井的出砂程度進(jìn)行預(yù)測；對分類模型的性能進(jìn)行評估，根據(jù)評估結(jié)果調(diào)整分類模型的參數(shù)以優(yōu)化分類模型的性能。

3、在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述綜合井筒砂樣、設(shè)備磨損及生產(chǎn)參數(shù)波動情況，對研究區(qū)域的氣井按照出砂程度進(jìn)行劃分，獲得出砂程度類別之前，還包括：確定研究區(qū)域的儲層位置和巖石類型。

4、在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述度量樣本數(shù)據(jù)集中每個關(guān)鍵特征參數(shù)與出砂程度之間的相關(guān)系數(shù)值，包括：根據(jù)公式度量樣本數(shù)據(jù)集中每個關(guān)鍵特征參數(shù)與出砂程度之間的相關(guān)系數(shù)值；其中，為關(guān)鍵特征因素與出砂程度之間相關(guān)系數(shù)值，為關(guān)鍵特征因素和出砂程度之間的協(xié)方差，為第i個樣本中關(guān)鍵特征因素的觀測值，為第i個樣本中出砂程度的觀測值，為關(guān)鍵特征因素在樣本數(shù)據(jù)集中的平均值，為出砂程度在樣本數(shù)據(jù)集中的平均值，n為樣本數(shù)據(jù)集中氣井的數(shù)量，為關(guān)鍵特征因素的標(biāo)準(zhǔn)差，為出砂程度的標(biāo)準(zhǔn)差。

5、在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述根據(jù)預(yù)設(shè)劃分閾值將當(dāng)前節(jié)點(diǎn)所包含的樣本劃分為兩個子集，包括：根據(jù)特征因素的取值是否為預(yù)設(shè)劃分閾值，將當(dāng)前節(jié)點(diǎn)所包含的樣本劃分為兩個子集；其中，第一子集包括所有在特征因素上取值為預(yù)設(shè)劃分閾值的樣本，第二子集包括剩余樣本。

6、在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述通過比較不同特征因素劃分后的臨界基尼指數(shù)，選擇使劃分后的臨界基尼指數(shù)最小的特征因素作為最優(yōu)劃分特征因素，包括：通過計算第一子集和第二子集的基尼指數(shù)，并比較不同特征因素劃分后的臨界基尼指數(shù)大小，選擇使劃分后的臨界基尼指數(shù)最小的特征因素作為最優(yōu)劃分特征因素。

7、在一種可能的實現(xiàn)方式中，臨界基尼指數(shù)的計算方式為：；其中，為臨界基尼指數(shù)，表示特征因素使用預(yù)設(shè)劃分閾值劃分子集后，衡量篩選數(shù)據(jù)集的分類不確定的一個指標(biāo)，為總樣本數(shù)量，為第一子集的大小，為第二子集的大小，為第一子集的基尼指數(shù)，為第二子集的基尼指數(shù)。

8、在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述根據(jù)最優(yōu)劃分特征因素對每個訓(xùn)練數(shù)據(jù)集構(gòu)建多個決策樹，形成分類模型，包括：在決策樹的構(gòu)建過程中，每個節(jié)點(diǎn)都會根據(jù)當(dāng)前的最優(yōu)劃分特征因素作為劃分標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行劃分，節(jié)點(diǎn)中的樣本按照最優(yōu)劃分特征因素的不同取值分為不同的子節(jié)點(diǎn)，直至滿足停止條件；所述停止條件為節(jié)點(diǎn)中的樣本數(shù)量達(dá)到預(yù)設(shè)閾值；在每個訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上，采用隨機(jī)森林分類算法對決策樹進(jìn)行獨(dú)立訓(xùn)練，對于每一個訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，生成一個包含多個決策樹的隨機(jī)森林；對于每一個測試樣本，將其輸入到所有生成的隨機(jī)森林中進(jìn)行預(yù)測，每個隨機(jī)森林中的每個決策樹都會給出一個預(yù)測結(jié)果；統(tǒng)計預(yù)測結(jié)果中每個出砂程度類別所獲得的票數(shù)，保留投票數(shù)多的決策樹，并將它們集合形成一個由多個決策樹組成的最終隨機(jī)森林，將最終隨機(jī)森林作為分類模型。

9、第二方面，本技術(shù)實施例提供了一種超深氣井出砂程度預(yù)測裝置，包括：獲得出砂程度類別模塊，用于綜合井筒砂樣、設(shè)備磨損及生產(chǎn)參數(shù)波動情況，對研究區(qū)域的氣井按照出砂程度進(jìn)行劃分，獲得出砂程度類別；其中，出砂程度類別包括未出砂、輕度出砂、中度出砂和重度出砂；形成樣本數(shù)據(jù)集模塊，用于收集每口氣井中的關(guān)鍵特征參數(shù)，將關(guān)鍵特征參數(shù)與出砂程度類別結(jié)合，形成樣本數(shù)據(jù)集；其中，關(guān)鍵特征參數(shù)包括地質(zhì)、完井和開發(fā)中的特征因素；形成篩選數(shù)據(jù)集模塊，用于度量樣本數(shù)據(jù)集中每個關(guān)鍵特征參數(shù)與出砂程度之間的相關(guān)系數(shù)值，選取相關(guān)系數(shù)值大于預(yù)設(shè)數(shù)值的特征因素作為主控因素，形成篩選數(shù)據(jù)集；獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集模塊，用于對篩選數(shù)據(jù)集進(jìn)行有放回的重復(fù)隨機(jī)抽樣，以獲取多個包含不同樣本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；劃分模塊，用于針對每個訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，隨機(jī)選擇特征因素，并根據(jù)預(yù)設(shè)劃分閾值將當(dāng)前節(jié)點(diǎn)所包含的樣本劃分為兩個子集；比較模塊，用于通過比較不同特征因素劃分后的臨界基尼指數(shù)，選擇使劃分后的臨界基尼指數(shù)最小的特征因素作為最優(yōu)劃分特征因素；構(gòu)建模塊，用于根據(jù)最優(yōu)劃分特征因素對每個訓(xùn)練數(shù)據(jù)集構(gòu)建多個決策樹，形成分類模型；其中，分類模型基于輸入的主控因素，對氣井的出砂程度進(jìn)行預(yù)測；評估模塊，用于對分類模型的性能進(jìn)行評估，根據(jù)評估結(jié)果調(diào)整分類模型的參數(shù)以優(yōu)化分類模型的性能。

10、第三方面，本技術(shù)實施例提供了一種超深氣井出砂程度預(yù)測服務(wù)器，包括存儲器和處理器；所述存儲器用于存儲計算機(jī)可執(zhí)行指令；所述處理器用于執(zhí)行所述計算機(jī)可執(zhí)行指令，以實現(xiàn)第一方面或第一方面任一種可能的實現(xiàn)方式所述的方法。

11、第四方面，本技術(shù)實施例提供了一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)存儲有可執(zhí)行指令，計算機(jī)執(zhí)行所述可執(zhí)行指令時能夠?qū)崿F(xiàn)第一方面或第一方面任一種可能的實現(xiàn)方式所述的方法。

12、本技術(shù)實施例中提供的一個或多個技術(shù)方案，至少具有如下技術(shù)效果：

13、本技術(shù)實施例提供了一種超深氣井出砂程度預(yù)測方法，通過綜合井筒砂樣、設(shè)備磨損及生產(chǎn)參數(shù)波動情況劃分出砂程度類別，能夠科學(xué)、準(zhǔn)確地劃分研究區(qū)域內(nèi)氣井的出砂程度，為后續(xù)的預(yù)測工作提供了堅實的基礎(chǔ)。通過度量樣本數(shù)據(jù)集中每個關(guān)鍵特征參數(shù)與出砂程度之間的相關(guān)系數(shù)值，并選取相關(guān)系數(shù)值大于預(yù)設(shè)數(shù)值的特征因素作為主控因素，能夠有效地篩選出對出砂程度具有顯著影響的特征因素。采用有放回的重復(fù)隨機(jī)抽樣方法獲取多個包含不同樣本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，可以充分利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)資源，增加分類模型的多樣性。同時，隨機(jī)選擇特征因素進(jìn)行樣本劃分，進(jìn)一步增強(qiáng)了分類模型的泛化能力，使其在面對新數(shù)據(jù)時能夠保持穩(wěn)定的預(yù)測性能。通過比較不同特征因素劃分后的臨界基尼指數(shù)，選擇使劃分后的臨界基尼指數(shù)最小的特征因素作為最優(yōu)劃分特征因素，能夠構(gòu)建出結(jié)構(gòu)更加合理、預(yù)測性能更優(yōu)的決策樹。多個決策樹的組合則進(jìn)一步提高了分類模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性?；谳斎氲闹骺匾蛩?，本技術(shù)構(gòu)建的分類模型能夠?qū)饩某錾俺潭冗M(jìn)行高效、準(zhǔn)確的預(yù)測。通過評估模型的性能并根據(jù)評估結(jié)果調(diào)整參數(shù)，可以不斷優(yōu)化模型的預(yù)測精度和效率，為氣井的開采和管理提供有力的技術(shù)支撐。解決了如何克服現(xiàn)有出砂程度預(yù)測方法的局限性，提高預(yù)測準(zhǔn)確性和實用性的問題。