科技导报
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과기도보
SCIENCE & TECHNOLOGY REVIEW
2010年
17期
72-76
,共5页
金宝强%童凯军%孙红杰%轩红彦
金寶彊%童凱軍%孫紅傑%軒紅彥
금보강%동개군%손홍걸%헌홍언
时间序列%相空间%G-P法%混沌-SVM模型%油井产量
時間序列%相空間%G-P法%混沌-SVM模型%油井產量
시간서렬%상공간%G-P법%혼돈-SVM모형%유정산량
油井产量随时间的变化关系受多种因素的影响,它们之间是一种极其复杂的非线性关系,常规油藏工程研究方法往往受相关参数的不确定性所限,预测误差偏大.分析认为油井产量数据具有时间序列特征,引入相空间重构技术,利用G-P法求出最佳嵌入维数,对油井产量构成的时间序列进行混沌特性识别.在此基础上,利用支持向量机(SVM)方法,构建具有时变特性的混沌-SVM耦合模型,该模型对中、短期的油井产量预测具有很高的精度,在实际应用中,可以不断补充新的历史数据,进行滚动预测,可靠性更高.实例W8-5井的应用效果也表明,预测结果平均相对误差仅为7%,显示出模型具有较好的预测效果和实用价值.
油井產量隨時間的變化關繫受多種因素的影響,它們之間是一種極其複雜的非線性關繫,常規油藏工程研究方法往往受相關參數的不確定性所限,預測誤差偏大.分析認為油井產量數據具有時間序列特徵,引入相空間重構技術,利用G-P法求齣最佳嵌入維數,對油井產量構成的時間序列進行混沌特性識彆.在此基礎上,利用支持嚮量機(SVM)方法,構建具有時變特性的混沌-SVM耦閤模型,該模型對中、短期的油井產量預測具有很高的精度,在實際應用中,可以不斷補充新的歷史數據,進行滾動預測,可靠性更高.實例W8-5井的應用效果也錶明,預測結果平均相對誤差僅為7%,顯示齣模型具有較好的預測效果和實用價值.
유정산량수시간적변화관계수다충인소적영향,타문지간시일충겁기복잡적비선성관계,상규유장공정연구방법왕왕수상관삼수적불학정성소한,예측오차편대.분석인위유정산량수거구유시간서렬특정,인입상공간중구기술,이용G-P법구출최가감입유수,대유정산량구성적시간서렬진행혼돈특성식별.재차기출상,이용지지향량궤(SVM)방법,구건구유시변특성적혼돈-SVM우합모형,해모형대중、단기적유정산량예측구유흔고적정도,재실제응용중,가이불단보충신적역사수거,진행곤동예측,가고성경고.실례W8-5정적응용효과야표명,예측결과평균상대오차부위7%,현시출모형구유교호적예측효과화실용개치.
