应用PCA和多元非线性回归快速预测储层敏感性

通过对比分析近年来各种储层敏感性的预测方法,发现耦合PCA与多元非线性回归分析是一种快速、精确、泛化能力强的敏感性预测新方法。以盐敏为例,经过特征选择与提取,建立了预测储层盐敏损害指数的数学模型,并通过精度检验提高其泛化能力。借助塔里木油田的90组样本,检验了新模型在储层敏感性预测中的应用效果。结果表明,盐敏损害指数的平均准确率大于95%,从而证明耦合PCA与多元非线性回归的算法能达到快速、准确预测储层敏感性的目的。该方法操作简单,准确率高,泛化能力强,具有较好的应用前景。