基于XGBoost算法的苏里格致密砂岩气井动静态一体化分类模型构建与应用

本研究针对苏里格气田传统气井分类方法存在的动静态参数不一致、人工分类效率低等问题，创新性地建立了基于XGBoost算法的致密砂岩气井动静态一体化分类模型。通过整合初始日产气量(Qi)、有效气层厚度(h)、渗透率(k)等8项关键参数，模型实现了93.33%的分类准确率，显著优于传统2D-CNN方法（86.67%）。研究成果为气田开发策略优化提供了数据驱动的新范式。

　　

1 引言

苏里格致密砂岩气藏具有低孔（孔隙度<10%）、低渗（渗透率<1mD）和强非均质性特征，导致单井产量差异显著。传统分类方法如静态储层参数法、测试无阻流量法存在动态响应缺失、人工权重主观性强等缺陷。随着机器学习发展，XGBoost算法因其出色的高维数据处理能力和抗噪声特性，成为解决动静态参数融合分类的理想工具。

2 模型建立

2.1 XGBoost算法原理

该算法通过梯度提升决策树（GBDT）框架，将多个弱分类器加权集成。其核心公式为预测值?_i=∑^K_k=1f_k(x_i)，通过迭代拟合残差提升模型精度。相比支持向量机（SVM）和随机森林，XGBoost对缺失数据容忍度更高，计算效率提升40%。

2.2 数据处理

研究采用450口气井数据，通过StandardScaler标准化处理，使特征参数符合N(0,1)分布。热力图分析显示初始日产气量与无阻流量呈强相关（r=0.82），而气层厚度与孔隙度呈弱负相关（r=-0.31）。箱线图检测出饱和度(S_g)和渗透率存在显著异常值，经Z-score标准化后消除量纲影响。

2.3 模型构建

输入8维特征包括h、φ、k、S_g、P_i、Q_AO、Q_i和P_c，经网格搜索优化后确定关键超参数：学习率0.05、树深度5、子采样率0.8。训练集（n=360）与测试集（n=90）的F₁值分别达0.98和0.936，AUC达0.995，表明模型具有清晰的分类边界。

3 模型验证

对苏里格S区块30口专家分类井进行盲测，结果显示XGBoost模型准确率（93.33%）显著高于2D-CNN（86.67%）。特别对Ⅲ类井识别率达100%，而2D-CNN在Ⅰ类井存在2口误判。特征重要性排序揭示Q_i（权重0.38）、h（0.25）、k（0.18）为前三关键因子，与达西渗流理论高度吻合。

4 结果讨论

4.1 分类特征

553口井应用显示：Ⅰ类井（24.23%）具有h>8m、k>0.5mD、Q_i>1×10⁴m³/d特征；Ⅱ类井（47.56%）参数居中；Ⅲ类井（28.21%）呈现h<3m、Q_i<0.5×10⁴m³/d的典型低产特征。值得注意的是，渗透率对Ⅰ/Ⅱ类井区分度达72%，而气层厚度对Ⅲ类井判别贡献率达65%。

4.2 生产对策

• Ⅰ类井：采用阶梯式配产（0.8-1.5×10⁴m³/d），压力降速控制在<0.04MPa/d，7年累计产气量可达2,346×10⁴m³。
• Ⅱ类井：泡沫排水（浓度0.5%-1%）结合氮气增压，使稳产期延长至5年。
• Ⅲ类井：采用间歇生产与CO₂泡沫驱协同，日产气量提升40%。典型井S6-40-12通过2mm油嘴调控，积液问题得到显著改善。

5 结论

本研究构建的XGBoost分类模型实现了致密砂岩气井动静态参数的智能融合，分类准确率突破90%技术瓶颈。提出的"特征驱动-分类优化-差异开发"技术路线，为同类气田数字化管理提供了可复制范式。未来可结合LSTM算法提升时序动态预测能力。