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摘要：基于压裂施工参数聚类的页岩气产量预测方法，涉及油气开发技术领域，包括以下步骤：收集待预测区域气井的施工压裂参数、生产参数和日产气量进行预处理，对施工压裂参数进行降维处理和聚类划分得到多组井群，计算每组井群日产气量与施工压裂参数之间的皮尔逊相关系数，得出每组井群皮尔逊相关系数绝对值由大到小排序后的前几组施工压裂参数，使用每组井群各自的排序前几的施工压裂参数与生产参数和产气量数据输入Transformer模型，训练得出每组井群的产量预测模型并用于预测；本发明中提出的基于压裂施工参数聚类的页岩气产量预测模型将复杂的压裂工程数据与深度学习技术进行结合，能够准确捕捉非线性数据关系，有效地提高了页岩气井产量预测的准确性。

主权项：1.基于压裂施工参数聚类的页岩气产量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：收集待预测区域气井的施工压裂参数、生产参数和日产气量，并对数据进行预处理，其中，所述施工压裂参数包括井筒轨迹参数：水平井A点斜深、水平井B点斜深、水平井A点垂深、水平井B点垂深；压裂设计与实施参数：水平段长度、设计压裂段长、实际压裂段长、平均分段段长、设计段数、实际段数；压裂施工细节参数：总簇数、主体段射孔簇数、平均簇间距；流体动力学参数：排量范围、泵压极值；压裂液组成参数：总携砂液量、用液强度、总酸液量、总滑溜水量、总线性胶量、总交联液量；支撑剂参数：总砂量、加砂强度、不同粒径支撑剂总量、最高砂浓度、石英砂占比；压裂效果评估参数：平均停泵压力；所述生产参数包括：套压、生产时间、日产水量；步骤S2：对施工压裂参数进行降维处理，并对降维后的数据进行聚类划分，将待预测区域气井划分为多组井群，其中，所述降维处理的方法为主成分分析，降维处理过程为：通过主成分分析法将多维度信息压缩为两个主成分，其中，第一主成分为数据协方差矩阵的最大特征值对应的特征向量，第二主成分为数据协方差矩阵的次大特征值对应的特征向量；所述聚类划分方法为K-Means算法；步骤S3：计算每组井群日产气量与施工压裂参数之间的皮尔逊相关系数，得出每组井群皮尔逊相关系数绝对值由大到小排序后的前几组施工压裂参数；步骤S4：使用每组井群各自的前几组施工压裂参数与该组井群中气井的生产参数和产气量数据作为变量输入Transformer模型，训练得出每组井群各自对应的产量预测模型；步骤S5：判断待预测气井所属的井群，选择所属井群对应的产量预测模型对待预测气井进行预测。

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