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申请/专利权人：中国石油化工股份有限公司;中石化石油工程技术研究院有限公司
摘要：本发明提供了一种基于机器学习的页岩油气藏压裂井网‑缝网优化方法、装置、计算机可读存储介质以及电子设备，该方法获取页岩油气藏待优化的井网‑缝网参数，并根据页岩油气藏地质模型，利用油气藏模拟器计算与待优化的井网‑缝网参数对应的油气藏产值，构建数据样本集；利用数据样本集训练预配置的机器学习代理网络模型，并根据预设的误差指标优化机器学习代理网络模型的超参数，以获得满足精度要求的机器学习代理网络模型；其中，机器学习代理网络模型用于描述页岩油气藏的井网‑缝网参数与油气藏产值之间的函数关系；基于满足精度要求的机器学习代理网络模型，利用多层代理辅助的粒子群优化算法对井网‑缝网参数的组合进行优化，从而获得符合经济指标的最优井网‑缝网参数。
主权项：1.一种基于机器学习的页岩油气藏压裂井网-缝网优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S100，建立研究区块的页岩油气藏地质模型；S200，获取所述页岩油气藏待优化的井网-缝网参数，并根据所述页岩油气藏地质模型，利用油气藏模拟器计算与所述待优化的井网-缝网参数对应的油气藏产值，收集所述待优化的井网-缝网参数以及对应的油气藏产值，以构建数据样本集；S300，利用所述数据样本集训练预配置的机器学习代理网络模型，并根据预设的误差指标优化所述机器学习代理网络模型的超参数，以获得满足精度要求的机器学习代理网络模型；其中，所述机器学习代理网络模型用于描述所述页岩油气藏的井网-缝网参数与油气藏产值之间的函数关系；S400，基于满足精度要求的机器学习代理网络模型，利用多层代理辅助的粒子群优化算法对所述井网-缝网参数的组合进行优化，从而获得符合经济指标的最优井网-缝网参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国石油化工股份有限公司 中石化石油工程技术研究院有限公司 一种基于机器学习的页岩油气藏压裂井网-缝网优化方法
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