利用PVT实验和机器学习判断气窜的方法及装置

摘要

本发明提供一种利用PVT实验和机器学习判断气窜的方法及装置，方法包括：通过PVT实验获得地层流体样品在不同注入体积、不同压力下的特征参数及对应的气窜判断结果，得到PVT实验数据；获取从各井的井口监测的特征参数及对应的气窜判断结果，得到监测历史数据；结合PVT实验数据和监测历史数据形成初始训练样本，通过机器学习方法对初始训练样本进行训练得到预测模型；向预测模型输入井口监测的新的特征参数，得到对应的气窜判断结果。本发明可以利用井口监测数据即可得到准确的气窜判断结果，降低预测成本。