基于Python机器学习的A环空压力状态判别

随着油气勘探开发技术的发展,大量油气井在开发过程中相继出现持续环空带压现象。持续环空带压严重影响气井的产量降低采收率,对气田开发后续作业造成不利影响。持续环空带压不突出时,会增加压力监测与井口放压的成本;严重时需要关井,有时会导致整口井报废。传统环空异常的判别方法基于对气藏气井的整体认识,通过对各单井各单井生产动态的跟踪分析,总结归纳出判断A环空压力异常的规律。传统方法较耗时耗力,受局限性强。本文探索运用支持向量机机器学习技术,对多因素非线性影响下的A环空压力状态进行判别,并举实例通过Python实现。