一种致密气藏气井的EUR预测模型构建方法与系统

本发明公开了一种致密气藏气井的EUR预测模型构建方法与系统，涉及油气田开发技术与人工智能交叉技术领域，包括步骤：采集多源数据；采用三级特征筛选方法对多源数据进行筛选，剔除冗余特征；构建包括多种机器学习模型的异质集成模型，并将筛选后的特征输入异质集成模型中进行EUR预测，获得不同机器学习模型各自的预测误差，基于预测误差，结合物质平衡方程MBE、产量衰减模型DCA和裂缝网络模拟对各个EUR预测结果进行修正，并采用误差倒数加权方法对EUR预测结果修正后的各个机器学习模型进行权重分配，生成最终的组合EUR预测模型。本发明采用数据驱动与物理约束相结合的优化策略，提高了EUR预测的精度和可靠性。