基于支持向量机的水力压裂返排率优化

水力压裂返排率的确定一直缺乏有效的方法,而数据挖掘为此提供了一种新的研究手段。首先,结合相关性分析和主成分分析降低变量维度;其次,建立压后产量与其影响因素的支持向量机模型,并以十折交叉验证优选最佳模型参数;最后,以M油藏为案例,确定了油井压裂的最优返排率。结果表明,压后产量随返排率先增大后减小,存在着一个最优返排率。当返排率较低时,储层易发生水敏、水锁伤害;当返排率过高时,易产生固相微粒堵塞。模型预测3#井以最优返排率77%生产时,产油13.59 t/d,准确率93.8%。因此,数据挖掘水力压裂最优返排率是可行的,且成本低、准确度高,具有可推广性。