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测井解释过程中的油气水层识别实质是一个模式识别问题。基于统计学习理论发展起来的新一代小样本学习算法——支持向量机,是至今模式识别问题的强有力解决方法之一。本文针对现有方法在解决油气水层识别问题中的不足,提出了最小二乘支持向量机(LSSVM)的油气水层识别方法。该方法依据测井所得到的小样本、不适定性等数据信息建立并归一化数据样本集;通过网格搜索法选择LSSVM训练参数C和σ2,用交叉验证法对目标函数进行寻优找到最佳的参数;通过训练学习数据样本和测试数据样本,建立最小二乘支持向量机分类器识别模型。用本文提出的新方法研究了大庆油田某油藏的油气水层识别问题,结果表明最小二乘支持向量机的油气水层识别方法较人工神经网络和标准支持向量机的油气水层识别方法具有更快的运算速度和准确率,是一种值得进一步研究及推广使用的方法。 相似文献
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在水平井开发可行性论证及水平井优化设计中,产能预测是重要依据,常规产能预测方法,由于样本较少和影响因素多,预测精度难以保证。为此,采用最小二乘支持向量机方法回归出预测模型进行水平井产能预测。最小二乘支持向量机对标准支持向量机进行了改进,把不等式约束改为等式约束,把误差平方和损失函数作为训练集的经验损失,把解二次规划问题转化为求解线性方程组问题,较好地解决了水平井产能预测样本少、影响因素多的问题。引入粒子群优化算法来优选最小二乘支持向量机中的参数组合,〖JP〗既克服了交叉验证法耗时长的缺点,又发挥了最小二乘支持向量机的小样本学习能力强和计算简单的特点。以大庆油田某一区块10口水平井的生产资料作为样本,采用最小二乘支持向量机方法回归出预测模型,对该区块两口水平井的产能进行了预测,结果表明,预测产能与实际产能的最大相对误差小于15%,能够满足工程需要。 相似文献
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目的 针对海底管道腐蚀影响因素存在信息叠加与相互耦合、作用机理复杂、腐蚀速率预测难度大的问题,提出一种灰狼优化(GWO)算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的腐蚀速率预测新模型.方法 该模型利用灰狼优化算法对最小二乘支持向量机的核参数与惩罚因子进行迭代寻优,减少参数选择的盲目性,提升预测精度,应用该模型对海水挂片腐... 相似文献
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基于主成分分析的最小二乘支持向量机岩性识别方法 总被引:5,自引:1,他引:4
测井解释过程中的岩性识别实质是多个指标数据的模式识别问题。常规测井解释方法很难表征储层的真实特性。提出一种基于主成分分析的最小二乘支持向量机的岩性识别预测模型(PCA—LSSVM);介绍了主成分分析法和最小二乘支持向量机原理。通过主成分分析方法对测井数据进行分析并提取影响岩性识别的主要因素.依据分析结果建立基于最小二乘支持向量分类机的岩性识别模型。云南陆良盆地3口井的117个地层的识别结果与实际取心资料的符合率达到92.5%。应用表明,将主成分分析结合最小二乘芰持向量机进行岩性识别.简化了网络结构.具有更快的运算速度和准确率.是一种值得推广使用的方法。 相似文献
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大孔道的发育造成大量注入水低效、无效循环,降低了开发效果,如何定量计算大孔道已成为高含水期油田开发中亟待解决的问题。为此文中提出利用最小二乘支持向量机方法定量计算大孔道参数。从大孔道形成前后的动、静态响应特征出发,选取了大孔道的控制因素作为最小二乘支持向量机的输入,对应的大孔道参数定量解释结果作为最小二乘支持向量机的输出,通过统计训练学习,建立了大孔道与控制因素相关的定量计算模型,进而得到大孔道的定量计算结果。结果表明,支持向量机模型的计算结果与样本值拟合精度较高,能较好且客观地反映各控制因素对大孔道的影响。在岔15断块试验区应用后发现,模型的计算结果与实际监测值误差较小,满足矿场应用要求,具有较高的应用价值。 相似文献
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为了快速准确地测量原油的密度、酸值和硫质量分数等重要性质,采用红外光谱技术结合非线性化学计量学定量校正算法建立校正模型。结果表明,分别使用最小二乘支持向量机算法(LSSVM)和核偏最小二乘(KPLS)两种基于核函数的非线性校正算法建模预测原油密度、酸值和硫质量分数的预测标准偏差分别为00065 g/cm3、019 mgKOH/g和038%以及00089 g/cm3、023 mgKOH/g和040%,预测结果的重复性与再现性等同或优于标准方法。与经典偏最小二乘(PLS)方法相比,KPLS算法准确性更高,而LSSVM具有更快的训练速率、更小的测量偏差等优点。 相似文献
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低孔低渗油藏油水关系复杂,测井响应特征不明显,常规的人工经验性油水解释已不能满足实际开发需要。研究采用最小二乘支持向量机分类理论,选取多种相对独立的测井参数对低孔低渗储层流体性质识别分析,以工区试油已证实含油水类型的层位作为训练样本进行训练,建立不同流体性质储层的分类器相应支持向量机和分类面,通过已建立分类器的分类函数,可对待识别的层位进行识别分析。通过对工区的样本学习和预测,并与实际试油资料进行对比,符合率达到91.7%,从而表明,最小二乘支持向量机在油水识别中可获得良好的应用。 相似文献