基于集成学习算法的水平气井积液状态预测

随着气藏能量衰竭,苏里格气田水平井积液情况日益严重,传统气井携液临界流量预测模型难以全面考虑水平井复杂的井身结构及多相流的耦合作用,导致判断气井积液状态时误差较大。为了克服上述局限性,本文提出一种纯现场数据挖掘的气井积液状态预测模型,实例分析表明,与现有临界携液流量模型相比,集成学习算法建立的气井积液状态预测准确率较高,可有效指导苏里格水平气井积液判断与排采工艺选择。