基于神经网络模型的页岩气钻井成本预测研究
页岩气作为一种典型的低品位边际油气资源,钻井成本居高不下成为制约其大规模开发的主要瓶颈之一.随着产能建设任务加重、投资及结算分析数据量增加,传统数据处理模式难以满足处理庞大数据的时效性和准确性要求,对油气钻井成本进行准确预测,有助于做出科学的决策和评估.本文以川南地区Q页岩气区块已结算井的成本及工程参数为研究基础,建立了基于主成分分析的BP神经网络模型,实现了单井钻井成本的精确预测.研究结果显示通过主成分分析能有效提取页岩气钻井成本预测因子的有用信息,即压裂段数、钻井周期、井深、压裂支撑剂总量、水平段等是
页岩气、主成分分析、钻井成本预测、神经网络模型、程序系统
2024-01-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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