Resumen

La fracturación ácida es el método de estimulación más importante en el yacimiento de carbonato. Debido al alto costo y alto riesgo de la fracturación ácida, es necesario predecir la productividad del yacimiento antes de la fracturación ácida, lo que puede proporcionar apoyo para optimizar los parámetros de la fracturación ácida. Sin embargo, la productividad de un solo pozo se ve afectada por varios parámetros de construcción y condiciones geológicas. Puede ocurrir sobreajuste al realizar tareas de predicción de productividad en el conjunto de datos de fracturación ácida de alto dimensionamiento y tamaño pequeño. Por lo tanto, este estudio desarrolló un modelo de conjunto heterogéneo apilado con una estrategia de selección de características basada en envoltura híbrida para pronosticar la productividad del yacimiento, resolver el problema de sobreajuste y mejorar la predicción de productividad. En comparación con otros modelos de referencia, se encontró que el modelo propuesto tiene el mejor rendimiento predictivo en el conjunto de pruebas y trata ef

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Fracturamiento ácido; Productividad del yacimiento; Parámetros; Sobreajuste; Modelo de conjunto; Selección de características
• Keywords:Acid fracturing; Reservoir productivity; Parameters; Overfitting; Ensemble model; Feature selection