基于支持向量机的水平井产能预测方法

近年来水平井技术在国内得到了广泛应用,水平井在油气田开发中的作用越来越显著.水平井产能预测是水平井油藏工程必不可少的研究内容.目前的水平井产能预测方法多是基于解析方法,在假设条件下推导出水平井产能计算公式,各方法计算结果差异较大.在数值模拟研究的基础上,利用支持向量机方法进行了水平井产能计算研究,并将其应用于关家堡开发区水平井产能预测.实践证明该方法预测精度高,具有良好的应用前景.     

支持向量回归机在气井产能预测中的应用

气井产能预测是气藏工程研究中用于指导气田合理生产的重要工作和任务, 它在气田的整体评价和高效开发进程中具有很强的预见性和主动性。以测井解释结果为基础, 引入近年来预测效果较好的支持向量回归机技术, 建立了气井产能预测的基本模型, 用来对无动态资料的气井进行产能预测。实例分析表明, 该方法预测精度与传统的神经网络技术方法相比有明显提高, 它是一种较为适用和可靠的气井产能预测评价方法。     

基于支持向量机的甲醇精馏预测控制器设计

针对甲醇精馏过程动态反应慢、机理复杂、参数间耦合严重等问题,设计了一种基于支持向量模型的预测控制器。通过建立支持向量机模型的结构,利用历史数据对模型进行训练,模型训练完成后作为系统的控制器。通过Matlab软件对该模型进行仿真,试验结果表明:该方法控制精度高,具有良好的抗干扰性能,同时该模型具有自学习能力,可以更快地提供甲醇产品估算值,改善控制效果,对解决甲醇精馏控制中遇到的系统复杂、非线性高、机理建模误差大的问题,有一定的改善作用。     

基于灰狼算法优化的支持向量机产能预测

针对常规的线性回归以及经验公式等油井初期产能预测方法应用范围有限、预测误差较大,并且难以表征初产在多因素影响下的非线性变化规律等问题,提出了基于机器学习算法的产能预测方法。以某特低渗油田为例,从地质、开发和工程3个方面,选择了影响初期产能的10种因素,采用皮尔逊相关关系分析了各因素之间的线性相关性,使用随机森林方法确定了初期产能的主控因素,首次采用灰狼算法（GWO）优化的支持向量机（SVM）建立了油井初期产能的预测模型。结果表明：特低渗油田初期产能的主控因素为：压裂加砂量,射孔段厚度,初始含水饱和度,油层有效厚度和加砂强度;与多元线性回归模型和网格寻优的支持向量机模型相比,灰狼算法优化的支持向量机初期产能预测模型精度高而且运算速度快。研究结果可为油井初期产能评估提供参考。     

基于支持向量机的钻井风险实时预测方法

钻井过程具有高度的复杂性、井下状态的不确定性以及一些参数测量的不准确性,导致对于钻井过程的状态和潜在的风险无法及时作出正确的判断,有时甚至导致重大的事故。文中提出一种基于支持向量机的钻井过程风险预测方法。统计学习理论是基于小样本的统计学习方法。支持向量机是统计学习理论中最有效的方法,可以通过较小的样本建立准确度较高的数学模型,有很强的现实意义。通过支持向量机方法将钻井过程中实测的各种参数进行数据融合并训练相应的风险预测数学模型,通过此模型实现钻井过程中实时状态监测的目的。以某钻井过程的16个数据样本为例,其中8个数据样本作为训练样本,8个数据样本作为测试样本,验证结果说明了文章提出的基于支持向量机的钻井过程风险预测方法的有效性。     

基于支持向量机的属性优选和储层预测

本文采用基于支持向量机(SVM)的特征选择方法进行地震属性优选,根据油井的产油气情况将油井分为高产井和低产井,利用SVM对这些样本进行训练,然后根据每个属性对应的权值进行筛选,便可以选取对油气敏感的属性,进而更好地预测储层。具体过程为:①提取一定量的地震属性;②根据已知井的信息,获得训练样本,训练线性SVM;③计算各个特征的权值;④选取较大权值绝对值对应的多个属性;⑤将支持向量回归机(SVR)应用于优选出的属性,获得储层预测的结果。实际资料应用结果表明,文中方法不仅能筛选出有效的地震属性,还能够有效地预测储层。     

基于支持向量机的压裂效果预测方法研究

压裂效果受多种因素的影响,不同的井况参数和施工参数对压裂效果的影响具有许多非线性的规律。运用基于统计学习理论的支持向量机方法,建立了影响因素与压裂效果之间的预测模型,利用其训练算法对模型进行训练,然后对检验样本进行预测,结果表明支持向量机方法能够达到较高的预测精度。把支持向量机的计算结果与灰色关联分析法和模糊神经网络法结果进行对比,显示其预测精度高于后两种方法。实践证明,该方法用于压裂效果预测具有良好的适应性和实用性,可以用来指导压裂选井选层和压裂施工工艺。     

基于支持向量机的调剖效果预测方法研究

在统计分析大量已实施的调剖效果基础上,提出了基于支持向量机的调剖效果预测方法。通过分析影响调剖效果因素,运用支持向量机理论建立调剖效果预测模型。检验结果表明,基于支持向量机的调剖效果预测方法准确率较高,科学可行,应用前景广泛。     

基于支持向量机的致密油藏水平井体积压裂初期产能预测

水平井产能预测和评价是致密油藏合理有效开发的关键环节.由于体积压裂后,缝网分布复杂且相互干扰,传统经验公式法和数学解析法在低渗-致密油藏的产能预测普遍误差较大.本文基于大庆油田M2区块20口水平井体积压裂的钻遇、压裂和试油数据,首先采用皮尔森系数、斯皮尔曼系数和肯德尔系数进行了主控因素分析,筛选和评价了7个主要参数.在...     

基于支持向量机的储层厚度预测方法及应用

储层厚度的预测是隐蔽圈闭识别、油气藏描述中的一项关键性技术，而储层厚度和地震信息之间的非线性关系是通常的数学统计方法难以拟合的。支持向量机方法能够解决小样本情况下非线性函数拟合的通用性和推广性问题，是求复杂的非线性拟合函数的一种有效的技术。模型及实例表明，该方法对储层厚度的预测是有效的。     

应用支持向量机方法预测砾石充填防砂井产能

影响砾石充填防砂井产能的因素很多。关系非常复杂．常规理论方法难以建立准确、适用的预测模型。为此,对防砂井产能的主要影响因素进行分析。引入支持向量机方法,与自然产能比方法相结合。建立了防砂井产能预测模型。该模型通过有限经验数据的学习。能够导出防砂前后采油指数与其影响因素的非线性关系。分别使用支持向量机模型和BP神经网络模型对砾石充填防砂井产能进行预测对比结果表明,支持向量机模型有着更高的预测精度．在小样本的模式识别方面,有着自身独特的优势。     

应用支持向量机方法预测储层敏感性

介绍了支持向量机的基本理论;通过单相关分析找出影响储层敏感性的主要因素,应用测井资料提取这些敏感性参数,使用支持向量机算法,以影响敏感性的主要因素作为支持向量机网络的输入层,预测储层的敏感性.分别使用支持向量机和BP神经网络2种方法对×油田的测井资料进行了处理、分析.对比结果表明,用支持向量机得到的速敏、水敏、盐敏的预测结果具有更高的预测精度.这说明支持向量机预测储层敏感性是一种切实可行的方法.     

用灰色支持向量机进行储层油气、水模式识别

在石油天然气开发中,储层油气、水判别属于典型的模式识别问题。为了克服传统的学习方法存在的过于简单、对经验较强的依赖、涉及人为因素多、易陷入局部最小值、存在过学习问题等缺陷,同时也为了适应油气储层样本属性特征差异小,属性特征信号信噪比不够高的特点,在研究灰色关联和支持向量机原理的基础上提出灰色支持向量机模型,用于储层油气、水模式识别。与单纯的支持向量机识别方法相比较该模型判别油气、水属性的正确率高。研究结论可用于油气勘探储层精细评价和油气勘探二次开发。     

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气井稳定试井解释的原理和解释方法要求必须在测试工艺上满足稳定的测试条件，而在实际产能测试中，由于各种原因的影响，导致测试的产量和井底压力并未稳定就录取资料，此时所测出的稳定试井资料在二项式产能分析曲线上表现为斜率为负值，这种产能测试资料无法分析应用，特别是低渗透气藏，由于产能测试所需的稳定时间较长，必然造成测试成本较高。文章针对测试的产量或井底压力不稳定的情形，将其考虑为变产量稳定试井，从理论上推导出快速求取气井产能方程的新方法，并将该方法应用于分析实际产能测试资料，使原来无法解释的测试资料得到了解释，获得了气井的产能方程和无阻流量。实践证明，文章提出的气井产能分析新方法具有实用价值。     

压裂气井产能预测新方法研究

压裂气井产能预测是气井开发方案设计的重要基础,引入拟压力和拟时间函数建立封闭气藏点源渗流模型,采用源汇积分方法得到了无限导流垂直裂缝井井壁压力解析式,运用渐进分析及多元回归方法得到了拟稳态解析公式,同时利用Duhamel褶积通过数值反演得到了Fetkovich/Arps无限导流垂直裂缝井联合产量递减图版,并引入积分平均概念,进而得到了Fetkovich产量积分平均图版,最后对这种新的图版拟合方法的使用进行了实例说明,得到了产能预测参数,为压裂气井的产能预测提供了一种新方法。     

单点法试气预测气井产能方法的补充

在气井二项式产能方程的基础上，提出了利用单点测试资料建立气井产能方程、确定气井绝对无阻流量的新方法。与以往单点测试方法相比，该方法不依赖于一个气田的α统计值(平均值)就可以得到与常规多点稳定试井法相同的气井产能方程和绝对无阻流量，也可以对气井的产能进行连续性预测。     

重复压裂气井产能模拟研究

由于重复压裂气井原有裂缝的失效程度难以评价。导致重复压裂气井的产能预测常常有很大的误差。为此，根据重复压裂气井的压前产量和舍水率，拟合了原有裂缝的有效率，在考虑新裂缝和原有裂缝共同作用的情况下，建立了气、水两相平面二维的裂缝-油藏数学模型，通过对模型的数值求解，对重复压裂气井进行了产能评价。研究表明，在考虑新、老裂缝共同作用下的产能评价方法，能更为准确地预测重复压裂后的生产动态情况，对压裂时机的确定、压后经济效益的预测都具有重要的指导意义。     

筛管砾石充填油井产能预测研究（II）—复杂条件下的修正

在基本产能预测模型的基础上，考虑砾石充填井的各种特殊情况对其进行了修正，这些特殊情况包括，近井污染，射孔压实，地层非均质性，井斜，多油层及自由气影响等，通过算例修正结果进行了分析。     

基于支持向量机的天然气组成多维光谱定量分析方法

针对天然气中甲烷、乙烷、丙烷、正丁烷、异丁烷等气体的特征吸收谱线严重重叠的问题,将支持向量机(SVM)用于天然气组成多维光谱分析中,提出了一种新的基于多维光谱的天然气组成定量分析方法。利用SVM核函数变换,将天然气的多维光谱数据进行高维空间变换后求得SVM回归函数,得出天然气组成。实验结果表明,该方法的检验组成最大偏差为2.28%,与传统的方法相比,具有分析速度快、可实时在线分析、不限制光谱数据维数等优点,具有重要的理论和应用价值。