本发明公开了一种页岩气产能非确定性预测方法,包括以下步骤:1)基于Pearson相关系数和最大信息系数MIC的综合相关性分析,确定影响页岩气产能的主要地质、工程因素;2)基于机器学习算法及步骤1)确定的主要影响因素,预测页岩气产能指标,对产量进行确定性预测,并确定产能指标先验分布;3)基于Bayes理论、蒙特卡洛—马尔科夫链模拟,利用步骤2)产能指标先验分布及确定性产量预测数据,估计产能指标后验分布,对页岩气产能进行非确定性预测。不同于已有基于历史拟合的页岩气井产能非确定性预测方法,本发明可用于页岩气井钻井之前产能的非确定性预测,即可以在钻井之前对页岩气井的产能给与不同概率水平下的预测,降低了页岩气的钻井风险。
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