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基于机器学习的压裂优化(压前)

doramart 2022-03-29 19:06:01 解决方案与产品740
基于机器学习的压裂优化(压前)

压裂工艺参数优化


前置液比

(%)

施工排量

(m3/min)

每米加砂强度

(m3)

平均砂比

(%)

米采液指数

(m3•d-1•MPa-1•m-1)

产能提升

实际施工

32.9

3.1

6.67

16.91

0.1663

59.8%

优化后的施工

32.7

3.5

11.3

19.8

0.2657(预测值)

image.png

优化模型结构是一样的

优化结果的分析及验证——施工参数

优化前后相似的前置液比基本能满足需求

适当增大的施工排量有利于压裂施工更好地造缝,实现更大的改造体积

加砂强度的增加会在一定程度上增加铺砂浓度,便于对已形成裂缝进行更好地支撑,有利于产出

AH2-1优化后的施工参数理论上会得到更好的裂缝形态和裂缝导流能力,能实现更好的压裂效果

image.png

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