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为了准确预测西北油田顺北区块固井质量,在固井质量影响因素分析的基础上,采用机器学习方法,建立基于支持向量回归(SVR)模型的固井质量预测模型,并分别利用网格搜索法(GS)、贝叶斯优化算法(BOA)、遗传算法(GA)优选模型惩罚系数C和核函数参数g,以提高SVR预测精度.基于优化的模型结合顺北区块某井进行了实例计算,研究结果表明:相比SVR、GS-SVR、BOA-SVR算法,运用GA-SVR算法预测固井质量的均方根误差(RMSE)和平均相对误差(MRE)最低,分别为2.318和7.30％,具有较高的预测精度,可用于该区块固井质量预测.该方法为固井质量预测提供了一种有效手段,有助于固井前开展施工方案优化,提高固井质量.