| 基于支撑向量机的井眼轨迹预测新方法 |
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| 引用本文： | 王延江,杨培杰,史清江,孙正义.基于支撑向量机的井眼轨迹预测新方法[J].石油大学学报(自然科学版),2005,29(5):50-53,61. |
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| 作者姓名： | 王延江 杨培杰 史清江 孙正义 |
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| 作者单位： | [1]中国石油大学信息与控制工程学院,山东东营257061 [2]胜利油田钻井工艺研究院钻井信息中心,山东东营257017 |
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| 基金项目： | 中国石油化工集团公司科技攻关项目（JP03009） |
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| 摘 要： | 提出了一种利用支撑向量机（SVM）进行井眼轨迹预测的新方法，它基于小样本统计学习理论，通过对一口或几口已钻井的轨迹数据进行学习训练支撑向量机，建立井眼轨迹的支撑向量机预测模型。对多口井的实验结果分析表明，该方法估计精度高且易于现场推广使用。
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| 关 键 词： | 地质导向钻井 随钻测量 井眼轨迹预测 支撑向量机 统计学习 |
| 文章编号： | 1000-5870（2005）05-0050-04 |
| 收稿时间： | 2004-12-28 |
| 修稿时间： | 2004-12-28 |
Novel wellbore trajectory prediction method based on support vector machine |
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| WANG Yan-jiang, YANG Pei-jie, SHI Qing-jiang, SUN Zheng-yi.Novel wellbore trajectory prediction method based on support vector machine[J].Journal of the University of Petroleum,China(Edition of Natural Science),2005,29(5):50-53,61. |
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| Authors: | WANG Yan-jiang YANG Pei-jie SHI Qing-jiang SUN Zheng-yi |
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| Affiliation: | 1.College of Information and Control Engineering in China University of Petroleum, Dongying 257061, China ; 2. Drilling Information Center of the Drilling Technology Research Institute , Shengli Oilfield, Dongying 257017, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | geosteering drilling measurement while drilling wellbore trajectory prediction support vector machine statistical learning |
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