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龙图腾网恭喜中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司石油工程技术研究院申请的专利一种出砂风险预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114117881B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010896515.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种出砂风险预测方法及系统是由廖璐璐;张洪宝;杨顺辉;田璐;金鑫;刘浩亚;牛成成设计研发完成，并于2020-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种出砂风险预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种出砂风险预测方法及系统，属于石油天然气勘探开发技术和油气田开发工程领域。该方法包括：第一步：收集和清洗目标区域的数据；第二步：建立结构化数据库，将第一步得到的数据进行存储；第三步：利用第二步存储的数据建立多种预测模型；第四步：对每种预测模型分别进行优化，然后将所有优化后的预测模型合成为最终的预测模型；第五步：利用最终的预测模型获得待预测井的出砂情况。运用本发明可以快速高效地建立面向疏松砂岩稠油油气藏的结构化数据库，建立基于不同类型机器学习算法的出砂风险预测模型，优化后的预测结果较于传统经验或地应力模型等预测方法更加精确，适应性更强。

本发明授权一种出砂风险预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种出砂风险预测方法，其特征在于：所述方法包括：第一步：收集和清洗目标区域的数据；第二步：建立结构化数据库，将第一步得到的数据进行存储；第三步：利用第二步存储的数据建立多种预测模型；第四步：对每种预测模型分别进行优化，然后将所有优化后的预测模型合成为最终的预测模型；第五步：利用最终的预测模型获得待预测井的出砂情况；所述第一步的操作包括：确定目标区域；采集目标区域内各口井的数据；对采集到的数据进行数据补齐和数据扩充；所述目标区域内各口井的数据包括自变量和因变量；所述自变量包括以下八类数据：第一类数据为井位地理信息，包括：井位坐标、储层深度和井眼尺寸；第二类数据为测井数据，包括：声波时差、密度、电阻率和自然电位；第三类数据为储层特征，包括：温度、最小水平应力方向；第四类数据为储层地质力学特征，包括：上覆岩层压力、孔隙压力、最大和最小水平地应力以及最小水平地应力方位；第五类数据为生产参数，包括：日产油、日产水、流动密度、流体粘度、溶解气油比、井底流压和井口油压；第六类数据为完井参数，包括：射孔段长、射孔段中深、射孔密度、相位角、砾石充填完井的粒度中值、绕丝筛管完井的缝宽、金属棉滤砂管的缝宽和割缝筛管的缝宽；第七类数据为注汽参数，包括：累计注气量、平均注汽温度和平均注汽压力；第八类数据为井眼轨迹，包括：水平井的井斜角和方位角信息；所述因变量为单井在某一时间节点上的出砂情况；所述第二步中建立结构化数据库的操作包括：采用二维表结构的数据库将第一步得到的所有自变量、因变量存储起来；将每一口井的自变量和因变量作为一个样本；将所有样本分成两部分，一部分为训练样本，另一部分为验证样本；所述第三步中的多种预测模型包括：贝叶斯分类模型、随机森林模型、支持向量机模型和人工神经网络模型；所述第四步的操作包括：首先，利用训练样本和验证样本对每个预测模型分别进行优化得到各个优化后的预测模型；然后，采用模型堆叠法对各个优化后的预测模型进行迭代处理得到最终的预测模型。

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