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  • 专辑

    • 基于机器学习的煤层气井产能预测与压裂参数优化

    • Machine learning-based coalbed methane well production prediction and fracturing parameter optimization

    • 沁水盆地南部煤层气区块储层非均质性强,气井产能预测难度大,且压裂施工缺乏针对性设计,导致压裂后井间生产效果差异显著。专家基于多任务学习策略的随机森林算法,优化压裂参数,为沁水盆地南部煤层气高效开发提供理论支持和实践参考。
    • 2025年15卷第2期 页码:266-273   

      收稿:2024-08-29

      纸质出版:2025-04-26

    • DOI: 10.13809/j.cnki.cn32-1825/te.2025.02.011     

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  • 胡秋嘉, 刘春春, 张建国, 等. 基于机器学习的煤层气井产能预测与压裂参数优化[J]. 油气藏评价与开发, 2025, 15(2): 266-273. DOI: 10.13809/j.cnki.cn32-1825/te.2025.02.011.
    HU Qiujia, LIU Chunchun, ZHANG Jianguo, et al. Machine learning-based coalbed methane well production prediction and fracturing parameter optimization[J]. Petroleum Reservoir Evaluation and Development, 2025, 15(2): 266-273. DOI: 10.13809/j.cnki.cn32-1825/te.2025.02.011.
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