基于机器学习集成模型与Fluent仿真的固井顶替效率优化研究

本文创新性地将Fluent数值模拟与机器学习（ML）集成模型（包括随机森林RF、极端随机树ERT、人工神经网络ANN和支持向量机SVM）相结合，通过Stacking元模型融合算法优化固井顶替效率。研究验证了CFD仿真与现场测井数据的吻合性，采用L-BFGS等优化算法实现宽/窄环空顶替效率分别提升3.74%和5.46%，预测误差控制在3.5%以内，为复杂工况下固井参数全局优化提供了跨学科解决方案。

　　

Highlight

通过融合Fluent仿真与机器学习集成模型，本研究成功构建了固井顶替效率的精准预测体系。随机森林(RF)和极端随机树(ERT)算法展现出卓越的计算精度，而Stacking集成模型进一步将预测误差压缩至3.5%以内。结合L-BFGS优化算法，宽环空和窄环空的顶替效率分别实现3.74%和5.46%的显著提升。

Conclusion

1. 基于多组固井顶替数值模拟构建数据集，采用随机森林(RF)、极端随机树(ERT)、人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)等机器学习方法进行预测。通过决定系数和平均误差比较，发现RF和ERT算法具有更高准确性。

2. 为提升预测精度，采用Stacking集成方法融合优势模型，有效克服单一模型在特定数据结构下的偏差问题。优化后的模型在宽/窄环空工况下顶替效率预测值与实际模拟值偏差均小于3.5%，证实了该跨学科方法的工程适用性。

（注：根据要求已去除文献引用标识，保留专业术语英文缩写及^{/_{格式，未使用HTML转义符）}}