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提高非常规天然气产量预测速度和准确性是科学高效开发非常规资源的关键。现有的基于传递机制的预测方法对模型进行了假设和简化，难以全面准确地评估产能主控因素，导致产量预测误差较大。本文提出了一种基于人工智能（AI）和数据挖掘技术的非常规天然气井产能预测方法。利用皮尔逊相关系数和灰色关联分析筛选出主控因素，通过训练和比较多种常用的机器学习方法，优选出最佳产量智能预测模型。本文以加拿大阿尔伯塔省致密气田为例，说明该方法的有效性和实用性。
人工智能技术在非常规领域的应用
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