致密砂岩储层孔隙度小、渗透率低、含气饱和度低,基本上没有自然产能,需要进行压裂,因此进行压裂产能的预测很有必要。笔者研究了鄂尔多斯盆地苏里格东部地区盒8段致密砂岩气层的压裂产能及等级预测。利用反映储层流动性质的测井参数(电阻率、自然伽马、声波时差、中子、密度)与反应压裂施工情况的压裂施工参数(单位厚度砂体积、砂比、砂质量浓度、单位厚度排量、单位厚度入井总液量),选择数学统计方法神经网络法进行致密砂岩气层压裂产能等级预测。分析比较Elman神经网络、支持向量回归(SVR)、广义回归神经网络(GRNN)3个神经网络预测致密砂岩气层压裂产能模型的网络结构参数、回判及预测精度以及运行耗费时间。结果表明:3个模型中,GRNN网络参数只有1个,回判和预测精度最高,运行时间小于1s。因此,选择GRNN模型预测致密砂岩气层压裂产能,并用于苏里格东部地区致密砂岩气层压裂产能的等级预测。等级预测准确率达到90%。