通过采用改进的堆叠集成学习算法，开发出新型的增强型石油回收筛选方法

《Geoenergy Science and Engineering》：Novel Enhanced Oil Recovery Screening Methodologies by Implementing Improved Stacking Ensemble Learning Algorithms

提高采收率（EOR）筛选中数据不平衡和模型过拟合问题阻碍了机器学习模型的预测准确性。本研究提出改进的Stacking集成学习模型，通过双层元分类器结构有效缓解上述问题。实验采用六种传统机器学习模型（随机森林、XGBoost、人工神经网络等）进行基础模型筛选，结合优化后的集成策略构建新型EOR筛选模型。评估结果显示，新模型在准确率（96.87%）、Kappa系数（0.955）和MCC（0.955）等指标上显著优于传统方法，为储层工程师提供了更精准、高效的EOR技术筛选支持。

　　
本研究针对提高注水开发油田中经济有效型三次采油技术筛选精度的问题，提出基于改进Stacking集成学习的多模型融合筛选方法。传统筛选方法存在技术匹配模糊、预测模型易过拟合等缺陷，而现有机器学习模型在处理类别不平衡数据时存在预测偏差。本研究通过构建四类集成筛选模型，显著提升了预测准确性和评估可靠性，为油气田工程师提供了更精准的技术选型依据。

传统筛选方法存在三个关键局限性：首先，静态筛选参数难以适应复杂多变的地质条件，特别是当多个技术参数同时满足某储层特征时，传统方法无法区分技术适用性优先级；其次，基于单一机器学习模型的预测存在过拟合风险，特别是在训练集与测试集分布差异较大时；最后，技术实施效果数据分布严重不均衡，导致传统准确率评估指标失效。以某油田2020-2023年实施的三次采油项目为例，化学驱技术占比达78%，而微生物采油等小众技术仅占2.3%，这种结构性失衡导致传统模型对小众技术的识别准确率不足65%。

本研究创新性地将集成学习中的Stacking算法进行双重优化：在基础模型层整合六种机器学习算法（随机森林、XGBoost、人工神经网络、决策树、支持向量机、逻辑回归），通过特征重要性排序构建差异化权重分配机制。具体而言，针对每类技术实施特征筛选，优先采用对特定技术识别度高的特征组合，例如化学驱技术筛选中，油藏渗透率、流体黏度等参数权重较其他技术组合提升40%以上。这种动态特征加权机制有效解决了传统集成学习忽视特征差异化的问题。

在集成层采用双层元分类器结构，第一层元分类器基于类别分布特征进行动态加权，第二层元分类器通过概率转换机制平衡预测结果。实验表明，这种双阶段修正机制可将类别不平衡指数（BI）从传统Stacking的2.8降至1.2，同时将小众技术识别准确率从68%提升至89%。以微生物采油技术为例，通过引入地质构造复杂度、微生物活性等8个新特征，模型识别率从原始数据的42%跃升至91%。

评估体系方面，除常规准确率、召回率指标外，特别引入Kappa系数和Matthews相关系数（MCC）构建多维评价体系。Kappa系数0.955表明模型具有高度一致的预测结果，MCC值0.955则显示对各类别具有均衡预测能力。对比实验显示，传统单一模型在数据不平衡场景下准确率波动范围达±15%，而改进后的集成模型将波动范围控制在±3.8%以内。

数据预处理阶段采用三级标准化流程：首先通过热图分析消除23个冗余特征，构建特征关联矩阵；其次应用SMOTE-ENN混合采样技术，将数据不平衡指数从4.2优化至1.5；最后采用分块交叉验证法，确保不同技术实施区域的地质特征分布均衡性。某北海油田应用实例显示，该预处理流程使模型泛化能力提升37%，训练时间缩短52%。

在模型优化过程中，创新性地引入动态超参数调整机制。通过构建包含12个核心参数和38个辅助参数的搜索空间，采用混合搜索策略（随机搜索+网格搜索）进行联合优化。实验表明，动态调整可使模型在训练集和测试集上的预测稳定性提升29%，特别是对低频次技术（如氮气驱）的预测稳定性改善最为显著。

研究团队在模型验证阶段开发了四维评估体系：技术匹配度（反映模型对特定技术的识别能力）、实施效果预测（考虑经济效益和技术可行性）、环境适应性（评估技术在不同地质条件下的适用性）和长期稳定性（预测技术实施后的持续效果）。通过某中东油田的三年跟踪数据显示，改进模型的技术实施成功率预测误差从传统方法的18%降至5.3%，技术经济评价误差控制在8%以内。

实际应用案例表明，该模型在多个油田的应用中展现出显著优势。以我国胜利油田为例，传统方法推荐的聚合物驱技术实施后采收率仅提升3.2%，而基于本研究的模型筛选出的化学复合驱技术，在相同地质条件下采收率提升达6.8%，成本效益比提高23%。在北海油田的现场应用中，模型成功识别出适用于深层碳酸盐岩储层的纳米驱技术，经实施后单井产量提升41%，创造了该技术首次在北海应用的突破。

研究还建立了技术筛选知识图谱，将68项地质参数、42种技术特征和19个实施效果指标进行关联分析。通过知识图谱中的路径推理，可快速定位储层特征与技术的最佳匹配路径。某页岩油区块应用该图谱后，技术筛选周期从平均14天缩短至72小时，同时减少了32%的无效试验。

在模型部署方面，开发了轻量化边缘计算解决方案。通过将集成模型转换为API接口，可在现场设备（如井下传感器、注采泵站控制终端）上实现毫秒级响应。在某智能油田的试点中，该部署方案使技术决策响应时间从分钟级缩短至秒级，设备运行稳定性提升19%，每年减少无效技术试验成本约1200万元。

研究还特别关注了技术迭代带来的模型适应性挑战。通过构建动态更新机制，模型每季度可自动纳入10-15个最新技术案例和3-5个地质参数更新。实验证明，这种持续学习机制可使模型保持95%以上的预测准确率，较传统年度更新模型的性能保持率提升40%。

最后，研究团队在技术筛选流程中引入了风险控制模块。通过蒙特卡洛模拟预测技术实施可能遇到的环境风险，如聚合物驱中的化学剂相容性风险，模型可提前识别并给出规避建议。在某气田应用中，成功规避了3次可能导致储层伤害的技术误选，避免直接经济损失约8600万元。

该研究的技术突破体现在三个方面：一是构建了多尺度特征融合机制，通过分层特征提取技术将储层参数、流体性质、技术特性等不同维度的特征有效整合；二是开发了自适应权重分配算法，可根据不同技术类型的实施条件动态调整各基础模型的贡献度；三是建立了闭环优化系统，从数据采集到模型部署形成完整技术闭环，实现全流程智能化管理。

在工业应用层面，研究团队与中石油采油工程研究院合作开发了EOR-Screening 2.0系统。该系统已在新疆油田、长庆油田等12个主要油气田部署，累计完成技术筛选超过5000次，技术决策正确率稳定在92%以上。系统运行数据显示，单次筛选平均耗时从传统方法的45分钟降至8.2分钟，技术方案迭代周期缩短60%，为油气田企业创造了显著的经济效益。

未来研究将重点拓展至以下方向：首先开发多模态数据融合技术，整合地质勘探、生产动态和实时监测数据；其次构建数字孪生模型，实现技术筛选与油田开发的动态协同；最后探索联邦学习框架下的分布式模型训练机制，解决跨油田数据共享难题。这些技术突破将推动EOR筛选从经验驱动向数据智能驱动的根本转变。