申请/专利权人：中国石油天然气股份有限公司

申请日：2021-05-25

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN113153286B

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;E21B49/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2022.12.16#著录事项变更;2021.08.10#实质审查的生效;2021.07.23#公开

摘要：本发明公开了基于决策树的页岩气开发主控因素分析方法，包括步骤：S1，获取页岩气开发数据集；S2，基于获取的页岩气开发数据集，建立决策树模型；S3，训练决策树模型；S4，基于训练后的决策树模型，计算特征重要性S5，根据特征重要性分析判断主控因素等；本发明可以避免基于数值模拟方的诸多问题，有效提高页岩气开发主控因素判断的准确性等。

主权项：1.基于决策树的页岩气开发主控因素分析方法，其特征在于，包括步骤：S1，获取页岩气开发数据集；S2，基于获取的页岩气开发数据集，建立决策树模型；S3，训练决策树模型；S4，基于训练后的决策树模型，计算特征重要性；S5，根据特征重要性分析判断主控因素；在步骤S1中，包括标记步骤：将获取的页岩气开发数据集标记为数据集D，且数据集D中每一个样本为一口页岩气井的数据，包括地质参数、工程参数和生产指标，并将每一个地质参数和工程参数称为一个特征，标记为A；在步骤S2中，所述决策树模型采用CART回归树，在选定的某一决策树节点，对于任意划分的特征A，对应的任意划分点s，数据集D划分成数据集D1和D2，作如下和方差计算处理： 其中，为样本输入，为样本输出，c1为D1数据集的样本输出均值，c2为D2数据集的样本输出均值；然后，设定节点最小样本个数阈值、节点划分最小和方差阈值和树的最大深度作为CART回归树终止标准；在步骤S3中，训练决策树模型时，输入为训练集，节点最小样本个数阈值、节点划分最小和方差阈值和树的最大深度；从根节点开始，用训练集递归地建立CART回归树；用训练集递归地建立CART回归树，包括如下步骤：S31，对于当前节点，如果树的最大深度达到设定值，当前节点停止递归；S32，对于当前节点的数据集，如果样本个数小于节点最小样本个数阈值，当前节点停止递归；S33，计算样本集的和方差，如果和方差小于节点划分最小和方差阈值，当前节点停止递归；S34，计算当前节点现有的各个特征的各个划分点对数据集D的和方差，选择和方差最小的特征A和对应的划分点s；根据这个最小特征和划分点，把数据集划分成两部分D1和D2，同时建立当前节点的左右子节点，左子节点的数据集为D1，右子节点的数据集为D2；S35，重复步骤S31~S34，依此递归下去，直到达到终止标准；在步骤S4中，包括步骤：S41，计算节点j的重用性，计算公式如下： 其中，代表节点j的和方差，代表到达节点j的加权样本数量，通过达到节点j的样本数除以样本总数来计算，、分别代表左子节点和右子节点的和方差，，分别代表左子节点和右子节点的加权样本数量；S42，计算特征i的重要性，计算公式如下： 其中， ；在步骤S5中，包括步骤：基于计算所得的各特征的特征重要性进行排序，得到任一数量内的页岩气开发主控因素。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国石油天然气股份有限公司 基于决策树的页岩气开发主控因素分析方法

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