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申请/专利权人：新疆石油管理局有限公司;中国石油天然气集团有限公司

摘要：本发明公开了一种连续油管压裂工艺注入程序、参数优化方法及装置，该方法包括：基于传感器获取注入过程中的参数；对参数进行清洗和预处理；获取与改造效果相关的特征；基于机器学习算法，建立改造效果与工艺参数之间的关系模型；进行模型训练，优化改造效果；基于部分参数和评估指标对关系模型进行评估及优化；优化注入程序及工艺参数，并且选择工艺参数组合。该方法通过将传感器数据与预设的目标值进行比较，可以实时判断注入过程是否达到预期效果；通过机器学习算法对不同地质条件下的改造效果进行预测和优化，进一步提升改造效果，确保注入过程可以预期效果，且提高工作效率和安全性。

主权项：1.一种连续油管压裂工艺注入程序、参数优化方法，其特征在于，所述连续油管压裂工艺注入程序、参数优化方法包括：S10,基于传感器获取注入过程中的参数；S20,对所述参数进行清洗和预处理；S30,获取与改造效果相关的特征；S40,基于机器学习算法，建立改造效果与工艺参数之间的关系模型；S50,进行模型训练，优化改造效果；S60,基于部分所述参数和评估指标对所述关系模型进行评估及优化；S70,优化注入程序及工艺参数，并且选择工艺参数组合；在所述基于机器学习算法，建立改造效果与工艺参数之间的关系模型之前，所述方法包括：获取用于建立所述模型的数据集，包括改造效果和工艺参数的数据；基于实际情况和领域知识，选择与改造效果相关的工艺参数作为特征；选择回归算法用于建模；所述回归算法包括线性回归、多项式回归和支持向量回归，且基于所述参数的特点和模型的复杂度要求选择回归算法；所述线性回归包括：数据准备并将所述数据表示为训练集，其中，每个数据点包含一个改造效果和个工艺参数x0,x1……xp，所述训练集如下： ；基于如下公式建立模型： （1）上式中：b0,b1,b2……bp是回归系数，表示工艺参数对改造效果的影响；基于最小二乘法进行模型训练，求解出最佳的回归系数，最小二乘法具体如下式所示： （2）上式中：是回归系数的向量，是包含工艺参数的矩阵，是包含改造效果的向量，表示矩阵的转置，表示逆矩阵；基于评估指标评估模型的性能，所述评估指标为均方误差，所述均方误差基于以下公式计算： （3）上式中：MSE是均方误差，n是数据点的数量，y是真实的改造效果，是模型预测的改造效果；基于评估结果，对所述模型进行优化，优化方法包括添加更多的工艺参数、调整学习率和使用其他回归算法；所述其他回归算法包括岭回归方法，所述岭回归方法包括：数据准备，所述数据包括改造效果和工艺参数的数据；基于岭回归模型公式建立模型，所述岭回归模型公式如下式所示： 4上式中：b0,b1,b2……bp是回归系数，表示工艺参数对改造效果的影响，是正则化系数；基于最小二乘法进行模型训练，求解出最佳的回归系数，所述最小二乘法具体如下式所示： 5上式中：是回归系数的向量，是包含工艺参数的矩阵，是包含改造效果的向量，表示矩阵的转置，表示逆矩阵，表示单位矩阵；基于评估指标评估模型的性能，所述评估指标为均方误差；模型优化，调整正则化系数的值以控制模型的拟合程度和复杂度；在所述调整正则化系数的值之前，所述方法还包括：准备数据集，包括改造效果和工艺参数的数据；预设正则化系数；构建矩阵和向量；基于岭回归模型建立改造效果与工艺参数之间的关系，获取回归系数；在所述调整正则化系数的值之后，所述方法还包括：基于调整后的所述正则化系数的值和所述回归系数的值，建立改造效果与工艺参数之间的关系模型。

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