基于PSO-RF的深层油气藏固井质量评价方法研究

【作者】 石悦； 孙劲飞； 李早元； 黄盛； 刘健； 苏东华；

【机构】 西南石油大学油气储层地质与开发国家重点实验室； 西南石油大学石油与天然气工程学院； 西南石油大学理学院； 西南石油大学人工智能研究院；

【摘要】 随着全球能源需求的持续增长,超深层油气资源的勘探与开发已成为石油行业的关键挑战。然而,超深层地质的复杂性与多样性使得传统固井质量评估方法难以满足现代工程的精确需求。因此,提出了一种结合粒子群优化与随机森林(PSO-RF)的固井质量评估模型,旨在提升预测的精度与稳定性。研究过程包括对数据进行预处理,运用孤立森林算法剔除异常值,并通过ANOVA方差分析选择关键特征,使用PSO算法优化RF模型的参数和结构。实验结果显示,模型的预测准确率达到91.89%,显著优于传统方法,表明了其在超深层固井质量评估中的应用潜力。该模型为超深层固井质量的精准评估提供了有效工具,也为油气井的安全稳定运营提供了重要的技术支持。更多还原