基于支持向量机算法的注水管道剩余寿命预测

支持向量机是在统计学习理论的基础上发展而来的一种新的模式识别方法, 在解决有限样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。鉴于此, 针对注水管道的使用寿命和腐蚀影响因素之间复杂的映射关系, 在注水管道的剩余寿命预测研究中引入基于统计学习理论的支持向量机算法。研究了胜利油田某实验区注水水质腐蚀的影响因素, 应用LibSVM软件建立了注水管道的剩余寿命预测模型, 从而提供了一种预测注水管道剩余寿命的新方法。实际应用结果表明, 用支持向量机算法预测注水管道剩余寿命在样本有限的情况下具有明显优势。     

基于GWO-LSSVM算法的海底管道腐蚀预测模型研究

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...     

基于PCA-WNN模型的油田回注水管道腐蚀速率预测

针对油田回注水管道的腐蚀问题,对引起回注水管道腐蚀的相关因素进行系统分析,建立PCA-WNN模型,使用PCA (主成分分析)算法对回注水管道腐蚀影响因素进行优选,使用WNN (小波神经网络)算法对回注水管道的腐蚀速率进行预测,将预测结果与实际腐蚀速率、PCA-BP神经网络和PCA-GM (1, m)模型的预测结果进行对比,并计算每种算法预测结果的平均绝对误差和数据训练时间,以此验证该模型应用的可行性。研究表明:管道内涂层完好性和CO_2含量对管道腐蚀速率的影响较大,而回注水压力对管道腐蚀速率的影响较小;PCAWNN模型预测结果的平均绝对误差仅为1.35%,远小于其他两个模型预测的平均绝对误差,模型学习时间仅为2.39 s,远小于其他两个模型的学习时间,证明该模型可用于油田回注水管道腐蚀速率预测。     

基于灰色支持向量机的套管腐蚀速率预测研究

东辛油田套管腐蚀损坏严重,各影响因素相互关联,很难判断各影响因素的主次关系。应用灰关联分析原理讨论了注入水水质、土壤参数对套管腐蚀速率的影响,针对套管腐蚀速率和影响因素之间复杂的映射关系,在套管腐蚀速率预测研究中引入支持向量机算法,建立了基于灰色支持向量机的套管腐蚀速率预测模型。研究结果认为,东辛油田套管腐蚀的主要因素是注入水pH值、土壤pH值、注入水含氧量、土壤含盐量和土壤含水量;采用灰色支持向量机法建立的套管腐蚀速率预测模型简单,计算速度快,预测精度高,预测的最大相对误差为9.09%,平均相对误差为5.96%。     

基于支持向量机的分层注水效果预测模型设计与实现

将影响分层注水效果的井控储量、渗透率变异系数、连通率、原油粘度、月产油量、含水率、连通油井数、分注的分段数作为输入参数,将评价分层注水效果好坏的无因次增油量作为输出参数,建立了基于支持向量机的分层注水效果预测模型。选用油田实施井例建立了支持向量机的学习样本和检验样本,使用支持向量机的回归训练算法对学习样本进行学习训练,然后对检验样本进行预测运算,结果表明支持向量机方法能够达到较高的预测精度。与油藏数值模拟法和BP神经网络法计算结果进行对比,表明了支持向量机方法的预测精度高于其他两种方法,可以用来预测分层注水的效果,指导油田进行分层注水选井工作。     

基于支持向量机的交互检验储层预测

基于统计学习理论的支持向量机(support vector machine,SVM)是有限样本情况下的机器学习方法,具有严格的理论基础,能较好地解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等问题。在地震储层预测中,影响支持向量机应用效果的主要因素在于惩罚因子及核函数参数的设置,其值设置过小或过大,都会使估计函数的泛化能力变差,降低储层预测精度。为提高支持向量机在储层预测中的应用效果,将已知样本随机划分为若干组,依次选其中的一组作为检验样本,其余样本作为学习样本,交互检验惩罚因子及核函数参数对储层预测精度的影响;优选惩罚因子及核函数参数,提高支持向量机储层预测精度。通过实际资料应用,验证了方法的有效性。     

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。     

基于支持向量机的气井新井产能预测

运用基于统计学习理论的支持向量机方法,建立了影响因素与气井新井产能之间的预测模型,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。与传统的神经网络方法预测结果进行对比表明,支持向量机方法能够达到较高的预测精度,是一种有效的预测气井新井产能的数据建模方法。     

基于最小二乘支持向量机的油气水层识别方法

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。     

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。     

注水管道内腐蚀影响因素分析的新方法——二层改进遗传神经网络法和灰色关联分析法

将遗传算法和传统的BP神经网络有机结合起来,提出了一种对注水管道水质腐蚀影响因素进行大小排序的新方法,即二层改进遗传神经网络法。对某实验区注水水质腐蚀的影响因素进行示例分析,结果表明,二层改进遗传神经网络法得到的影响因素排序结果比灰色关联得到的排序准确一些,更能反映腐蚀的实际情况。提出的二层改进遗传神经网络法和灰色关联分析法具有相同的应用范围。该试验区注水水质的主要影响因素排序为:溶解氧(0.877)>pH值(0.856)>SRB(0.84)>温度(0.811)>压力(0.78)>CO_2(0.76)>流速(0.736)>0.7。     

延迟焦化开工线腐蚀机理及温度模型预测

以某延迟焦化装置为研究对象,明确了延迟焦化装置开工线发生的低温湿硫化氢(H2S)腐蚀问题并分析了腐蚀机理,在此基础上确立了开工线温度作为腐蚀失效的表征参量;由于开工线温度直接测量有延迟、成本高,且延迟焦化生产中各环境变量具有较强的非线性、时变性和复杂性,在高斯过程回归(GPR)模型的基础上,提出了基于引力搜索算法(GSA)优化的复合核函数高斯过程回归(GSA-CKGPR)模型,实现了开工线温度的软测量。通过对实际延迟焦化过程数据的训练预测分析,表明该预测模型相比于单核GPR模型、支持向量回归机(SVR)模型以及其他启发式优化算法具有更好的预测精度和稳定性,相对GPR模型均方根误差降低了47.3%,有利于延迟焦化开工线温度的精准预测,可为该装置的工艺操作参数优化及安全稳定运行提供理论支撑。     

安塞油田集输管道内腐蚀防护技术研究与应用

安塞油田开发区域土壤呈湿陷性,含水率低,管道外腐蚀较弱。但由于含水率、矿化度含量、CO2和H2S等腐蚀因子影响,管道内腐蚀情况较为严重。针对管道腐蚀破漏频繁的问题,通过开展管道腐蚀机理研究,评价管道内腐蚀;针对不同属性管道,开展纤维增强复合防腐、高密度聚乙烯等内衬技术,初步建立管道腐蚀防护体系,现场应用效果显著。管道失效率下降70%,每条管道使用寿命平均延长了7.8a,节约成本,达到降本增效的目的。     

基于支持向量机的腐蚀管线应力软测量方法

针对含腐蚀凹坑管线的应力计算问题 ,提出了基于支持向量机的软测量分析方法。通过对影响管线应力的因素进行分析 ,运用支持向量机建立含腐蚀凹坑管线的管线应力支持向量机模型。由腐蚀管线应力模型可以看出 ,用SVM建立模型比较简单 ,对原始数据不需要处理即可直接输入 ,避免了繁琐的计算公式和计算过程。由于SVM是通过一个凸二次规划来求解 ,因此得到的解是全局最优解 ,结果具有很高的精度 ,在工程上有广泛的应用前景     

Predicting corrosion remaining life of underground pipelines with a mechanically-based probabilistic model

A methodology is presented for predicting corrosion remaining life of underground pipelines with a mechanically-based probabilistic model by taking effect of randomness into account in pipeline corrosion. Monte Carlo simulation technique is employed to calculate the remaining life and its cumulative distribution function (CDF). The sensitivity analysis is performed to identify the most important parameters that affect pipeline failure. The results show that the corrosion defect depth and radial corrosion rate are the key factors influencing pipeline failure probability and remaining life. The pipeline remaining life can be prolonged greatly by reducing mean value of corrosion defect depth and radial corrosion rate. CDF is more appropriate to characterize the pipeline failure probability compared to probability density function (PDF) and reliability index.     

利用BP神经网络预测注水管道的腐蚀速率

利用人工神经网络的自适应、自组织学习能力 ,通过对训练样本集的学习 ,预测了注水管道的腐蚀速率。通过实例 ,采用 4种不同的预测腐蚀速率的方法 ,即采用传统的预测腐蚀速率的CVDA— 84规范、传统的BP神经网络、改进的Rumelhart和MBP神经网络计算注水管道的腐蚀速率。CVDA— 84规范偏保守 ,采用BP以及改进的BP神经网络预测的腐蚀速率和观测值基本一致。但采用BP人工神经网络预测时 ,迭代次数比CVDA大得多 ,采用改进的Rumel hart和MBP神经网络能有效地提高预测速度 ,改善网络的收敛性 ,并且使预测精度有所提高     

注水管道的腐蚀影响分析及其适用性评价软件研制

注水管道由于水质不合格经常发生腐蚀穿孔现象,严重地降低注水管道的剩余强度、承压能力、剩余寿命和安全运行可靠性。本文从胜利油田某试验区水质对注水管道的腐蚀状况出发,编制了注水管道的腐蚀影响分析及其适用性评价技术软件。该软件具有覆盖范围广、操作方便、解释能力强以及计算精度高等特点。该软件的开发对提高了注水管道的腐蚀影响分析及其适用性评价技术效率和油田整个注水系统研究都具有重要的指导意义。