本发明涉及致密油气藏开发技术领域,具体涉及一种基于机器学习的水力压裂投产效果评价方法,先获取区块的地质数据、工程数据和产能数据;再把这些数据集随机划分为训练数据块、验证数据块和测试数据块,并应用多种机器学习算法对这些数据块进行处理,选出预测误差最小的机器学习算法;再根据选出的算法按照影响产能数据重要度的预设值得出影响产能的主要数据;令工程数据服从概率分布,结合选取的机器学习算法以及影响产能的主要数据,应用蒙特卡罗模拟产生单井产能概率分布曲线;再根据该曲线分别获取若干概率所对应的单井产能值;对比单井的实际产能值和从概率曲线得到的单井产能值,对该井压裂效果进行评价,进一步可实现区块的压裂效果评价。
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