受页岩气开发成本限制,部分页岩气水平井未进行常规测井,如何有效利用钻井、录井等资料找准压裂地质—工程综合甜点,指导此类页岩气水平井压裂优化设计是实现页岩气水平井高效开发的关键。为此,以随钻伽马、全烃含量等信息作为地质甜点特征参数、机械比能作为工程甜点特征参数、米采气指数为目标函数,结合区间二型模糊隶属函数和熵权法建立了页岩气水平井储层地质—工程综合甜点评价方法,并采用无监督聚类实现了储层分类精细划分,最后结合深度神经网络(DNN)和粒子群优化算法(PSO),以米采气指数为优化目标,形成了数据驱动的页岩气水平井压裂参数智能优化方法。研究结果表明:(1)米采气指数与甜点综合得分相关系数达到0.945 1,建立的综合评价模型可实现页岩气水平井储层压裂地质—工程甜点精细表征;(2)采用粒子群优化深度神经网络超参数后,训练集和测试集的拟合优度分别达到0.973 8和0.966 9,为压裂参数优化奠定了可靠基础;(3)与相似地质条件样本段相比,现场应用井前8段米采气指数平均提升73.1%。结论认为,研究成果能够提高页岩气水平井压裂设计的针对性和效率,同时也为缺乏常规测井资料的页岩气水平井缝网压裂布缝位置优选和参数优化提供一种有效技术手段。