一种基于支撑向量机学习预测井眼轨迹的新方法

对影响井眼轨迹的几个主要因素进行了分析,提出了一种利用小样本统计学习理论中的支撑向量机来进行井眼轨迹预测的新方法,介绍了用于非线性回归估计的支撑向量机的基本原理,通过对一口或几口已钻井的轨迹数据、钻进方式和底部钻具组合结构参数进行学习训练支撑向量机,建立了井眼轨迹的支撑向量机预测模型,并利用多口实钻井的轨迹数据进行了验证。结果表明,这种新方法的预测精度远高于传统的定曲率几何预测方法。     

基于支持向量机的地震储层参数预测方法初探

支持向量机方法基于结构风险最小化原理,克服了常规统计方法的局限性,能够在有限的样本集基础上兼顾模型的通用性和推广性,具有较高的预测精度。本文利用支持向量机方法对地震储层参数进行了预测,并与BP神经网络预测结果进行了对比分析。结果表明,支持向量机方法预测效果好,值得推广使用。     

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。     

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。     

基于统计学习理论的山前构造带推覆带钻具失效预测

山前构造带推覆带钻具失效影响因素多,隐蔽性强。应用统计学习理论和支持向量机技术,建立了基于统计学习理论的山前推覆带钻具失效学习模型,通过对小样本数据的学习进行优化,分析钻具失效问题。应用该模型对现场钻井数据进行模拟,获得了和实际情况相一致的预测结果。     

基于最小二乘支持向量机的固井质量预测

提出利用最小二乘支持向量机进行固井质量预测方法,采用小波包分解方法提取地层回波信息信号,并将其作为最小二乘支持向量机的输入量,将样本的固井质量状态作为输出量,对样本的输入量和输出量进行不断的训练学习,得到最小二乘支持向量机模型,利用该模型进行固井质量预测。研究结果表明:基于最小二乘支持向量机模型的计算结果与测试样本拟合精度较高,可以用于现场固井质量预测。     

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。     

统计学习理论在预测注水管道腐蚀速率中的研究与应用

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。文章针对注水管道中腐蚀速率和腐蚀影响因素之间复杂的映射关系,在注水管道腐蚀速率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,并应用LibSVM软件建立了注水管道腐蚀速率预测模型,从而提供了一种注水管道腐蚀速率预测新方法。实际应用结果表明,用支持向量机算法进行注水管道腐蚀速率的预测在样本有限的情况下具有明显的优势。