新一代信息技术的迅速发展,使得传统石油工业与数据挖掘技术的深度融合成为关键,通过数据分析和智能决策,行业可显著提高生产效率和资源利用率。近年来,研究者对气田开发中的气井产能规律进行了深入探讨,但仍面临诸多挑战。首先,尽管传统的时间序列预测方法在产气量分析中被广泛应用,但在处理非线性关系和复杂数据时效果有限。其次,特征选择未能充分挖掘气井生产数据中的关键特征,导致预测精度不高。此外,气井产能受地质条件、设备性能和操作管理等多重因素影响,有效识别这些因素及其因果关系对于优化产能至关重要。然而,传统的回归和相关性分析无法确立因果关系,容易引发误解。 针对以上问题,本论文研究工作如下:构建经典时间序列预测模型对气井产能进行预测、结合XGBoost模型和特征工程以及随机森林方法提出了基于随机森林和特征工程的改进XGBoost模型(improved XGBoost model based on Random forest and Feature engineering,XGBoost-RF)、基于Granger因果检验的气井产气影响因素研究。 (1)针对XGBoost模型和传统时间序列预测模型对煤层气和砂岩层气井产能预测对比研究较少问题,本文提出构建经典时间序列预测模型对气井产能进行预测,并针对预测结果比对XGBoost模型预测效果。 (2)针对气井产能预测中常规时间序列模型处理非线性关系能力不足的问题,本文提出了一种基于随机森林和特征工程的改进XGBoost模型。传统模型在捕捉复杂环境数据时存在局限,容易导致预测精度不理想。为此,本研究综合考虑气井生产产气数据受多维特征影响,采用先进的特征工程技术进行数据预处理。在特征工程阶段构建了滞后特征和滚动统计特征,这些特征被确定为关键特征,有效增强了模型的表现力。滞后特征捕捉了历史产气量对当前产气量的影响,而滚动统计特征则提供了数据的动态变化信息。通过特征工程优化的XGBoost模型,构建了XGBoost-Feature模型,通过与XGBoost模型在煤层和砂岩层气井产气数据集上的对比实验,验证了XGBoost-Feature模型的显著优势。通过将特征工程与随机森林算法结合,构建了XGBoost-RF模型,使其在处理非线性特征的气井产气时间序列时表现出色,并显著降低了模型的过拟合风险。通过XGBoost-Feature模型和随机森林算法对时间序列预测对比实验,验证了XGBoost-RF模型的显著优势,体现了其在实际应用中的巨大潜力。 (3)针对气井产气量受到多种因素影响且存在因果关系识别不足的问题,本文结合Granger因果检验深入分析影响因素,通过使用增强型Dickey-Fuller(Augmented Dickey-Fuller,ADF)检验评估时间序列数据的平稳性,确保模型建立在稳健的数据基础之上。同时,结合赤池信息量准则(Akaike information criterion,AIC)和贝叶斯信息量准则(Bayesian information criterion,BIC)选择合适的滞后期。本文构建了一种综合考虑因果关系的研究框架,这一框架不仅能够帮助优化气井的产气能力,也为气井管理提供了科学依据。通过深入分析影响气井产气量的多重因素及其相互作用关系,为提高生产效率指明了明确的研究方向。该研究的成果在理论上具有重要的价值,同时也为实际应用提供了切实可行的指导方案,有助于推动油气行业在大数据时代的智能化发展。