大庆石油学院学报
大慶石油學院學報
대경석유학원학보
JOURNAL OF DAQING PETROLEUM INSTITUTE
2011年
2期
51-55
,共5页
钟仪华%李榕%朱海双%张志银
鐘儀華%李榕%硃海雙%張誌銀
종의화%리용%주해쌍%장지은
动态预测%水淹层识别%主成分分析%最小二乘支持向量机
動態預測%水淹層識彆%主成分分析%最小二乘支持嚮量機
동태예측%수엄층식별%주성분분석%최소이승지지향량궤
针对高含水期水淹层变化的动态特性,提出一种基于主成分分析的最小二乘支持向量机水淹层动态预测方法.该方法应用数据挖掘方法与改进的支持向量机方法,研究高含水期水淹层的分类识别问题,找到测井参数曲线与水淹级别之间的非线性映射关系,建立适合高含水期水淹特征的动态识别模型.它不仅充分考虑各种影响因素,而且利用主成分分析法准确提取影响水淹级别划分的测井参数曲线,避免模型输入参数间存在相关性导致划分精度低以及模型求解复杂、训练速度慢的缺点.结果表明,该方法较其他方法具有更快的运算速度和更高的识别符合率,其运算速度为43s,识别符合率达到97.0%,能体现高含水油田水淹层的动态变化特征.
針對高含水期水淹層變化的動態特性,提齣一種基于主成分分析的最小二乘支持嚮量機水淹層動態預測方法.該方法應用數據挖掘方法與改進的支持嚮量機方法,研究高含水期水淹層的分類識彆問題,找到測井參數麯線與水淹級彆之間的非線性映射關繫,建立適閤高含水期水淹特徵的動態識彆模型.它不僅充分攷慮各種影響因素,而且利用主成分分析法準確提取影響水淹級彆劃分的測井參數麯線,避免模型輸入參數間存在相關性導緻劃分精度低以及模型求解複雜、訓練速度慢的缺點.結果錶明,該方法較其他方法具有更快的運算速度和更高的識彆符閤率,其運算速度為43s,識彆符閤率達到97.0%,能體現高含水油田水淹層的動態變化特徵.
침대고함수기수엄층변화적동태특성,제출일충기우주성분분석적최소이승지지향량궤수엄층동태예측방법.해방법응용수거알굴방법여개진적지지향량궤방법,연구고함수기수엄층적분류식별문제,조도측정삼수곡선여수엄급별지간적비선성영사관계,건립괄합고함수기수엄특정적동태식별모형.타불부충분고필각충영향인소,이차이용주성분분석법준학제취영향수엄급별화분적측정삼수곡선,피면모형수입삼수간존재상관성도치화분정도저이급모형구해복잡、훈련속도만적결점.결과표명,해방법교기타방법구유경쾌적운산속도화경고적식별부합솔,기운산속도위43s,식별부합솔체도97.0%,능체현고함수유전수엄층적동태변화특정.
