基于多算法集成优化与交互效应可视化的深层页岩气地质工程参数协同作用对产能影响研究

来自泸州区块的研究人员针对页岩气最终可采量(EUR)预测难题，创新性地构建了集成XGBoost、CatBoost和LightGBM算法的多模型协同预测框架，结合贝叶斯超参数优化技术，首次实现基于可解释性技术的参数交互效应可视化分析。该研究将预测误差率降至13.7%，并通过边际效应分析明确了地质工程参数最优区间，为页岩气开发提供全新优化范式。

　　

这项突破性研究开创性地将机器学习三巨头——极限梯度提升(XGBoost)、类别梯度提升(CatBoost)和轻量梯度提升机(LightGBM)进行集成，犹如组建了一支"算法特战队"。通过引入贝叶斯超参数优化这个"智能调参师"，在泸州区块页岩气藏数据有限的情况下，使LightGBM模型展现出13.7%误差率的惊艳表现，比传统单模型方法更精准地预测最终可采量(EUR)。

研究团队运用可解释性技术这个"参数显微镜"，首次清晰呈现了地质参数与工程参数间的复杂"双人舞"——通过单因素及双因素边际效应分析，不仅量化了各特征对EUR的贡献度，更绘制出区块内获取高产的最优参数"藏宝图"。这项研究为页岩气地质工程一体化优化提供了全新的"导航系统"，让复杂的参数交互关系变得可视化、可量化。