【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及页岩油套变预测，特别是指一种基于机理模型的页岩压裂套变机器学习预测方法。
技术介绍
1、在页岩油井水平段储层压裂改造过程中，水力裂缝尖端诱导应力改变弱结构面周围原始地应力状态，从而在一定概率内激活弱结构面，造成弱结构面滑移破坏，引发剪切型套变；套变发生后，由于压裂管串不能下放到指定位置，导致部分井段不得不放弃压裂改造，因此套管变形问题严重影响了页岩油的高效开发；
2、目前对于页岩油井压裂过程引发的套变现象，大多采用数值模拟的方法对滑移引发的套变量进行求解，在建模过程中，往往为了达到更加精准的效果，采用三维建模，以实现模拟实际弱结构面与井身相对位置关系；但三维建模过程中，存在以下问题：①井身与弱结构面相对位置不固定，每次计算套变量均需重新建立模型，过程繁琐；②三维数值模型求解过程复杂，求解时间长；③更换求解的初始及边界条件时，模型可能出现不收敛的情况，导致无法求解；④弱结构面几何结构复杂，可能出现网格无法构建的情况；综上所述，利用数值模拟直接求解不同工程、地质参数下的套变风险及套变量虽然可以提供较为精准的结果，但...
【技术保护点】
1.一种基于机理模型的页岩压裂套变机器学习预测方法，包括：
2.根据权利要求1所述的基于机理模型的页岩压裂套变机器学习预测方法，其特征在于，所述获取符合采集标准的目标页岩油储层的目标待处理模拟数据集的过程包括：
3.根据权利要求2所述的基于机理模型的页岩压裂套变机器学习预测方法，其特征在于，所述基于数据标记结果确定单一采集情况的过程包括：
4.根据权利要求3所述的基于机理模型的页岩压裂套变机器学习预测方法，其特征在于，所述基于数据标记结果确定单一采集情况的过程还包括：
5.根据权利要求4所述的基于机理模型的页岩压裂套变机...
【技术特征摘要】
1.一种基于机理模型的页岩压裂套变机器学习预测方法，包括：
2.根据权利要求1所述的基于机理模型的页岩压裂套变机器学习预测方法，其特征在于，所述获取符合采集标准的目标页岩油储层的目标待处理模拟数据集的过程包括：
3.根据权利要求2所述的基于机理模型的页岩压裂套变机器学习预测方法，其特征在于，所述基于数据标记结果确定单一采集情况的过程包括：
4.根据权利要求3所述的基于机理模型的页岩压裂套变机器学习预测方法，其特征在于，所述基于数据标记结果确定单一采集情况的过程还包括：
5.根据权利要求4所述的基于机理模型的页岩压裂套变机器学习预测方法，其特征在于，所述根据所述单一采集情况确定开启整体分析模式，或，开启重新采集模式，或，开启预处理模式的过程包括：
6.根据权利要求5所述的基于机理模型的页岩压裂套变机器学习预测方法，其特征在于，根据所述实际合格集合个数结合所述总集合个数计...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡萌，张楠，马文海，李俊亮，王鹏，黄伟明，张晓川，张洪涛，蒋成刚，王清铎，张季，徐广云，
申请(专利权)人：大庆油田有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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