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申请/专利权人：西南石油大学
摘要：本发明公开了数据挖掘与机理模型融合驱动的水平井破裂压力预测方法，包括：通过岩石力学实验获得岩石力学静态参数和动态参数，并建立岩石力学动静态转换模型；通过机理模型建立机理预测模型并得到机理样本数据；获取现场样本数据，通过机器算法建立算法预测模型；将机理样本数据融合到现场样本数据中以建立数据挖掘与机理预测模型融合驱动的水平井破裂压力预测融合模型，用来解决机理预测模型迭代计算效率慢、难以全面反映致密砂岩储层复杂的地质情况，以和纯现场样本数据建立的算法预测模型存在泛化能力弱且过拟合现象的问题。
主权项：1.数据挖掘与机理模型融合驱动的水平井破裂压力预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集目标区块的岩石，通过岩石力学实验获得岩石力学静态参数，S2：通过岩石力学静态参数计算岩石动态参数，并建立岩石力学动静态转换模型，S3：通过机理模型建立机理预测模型并得到机理样本数据，S4：获取现场样本数据，通过机器算法建立算法预测模型，S5：将机理预测模型与算法预测模型相结合获得水平井破裂压力预测融合模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南石油大学 数据挖掘与机理模型融合驱动的水平井破裂压力预测方法
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