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基于支持向量机的矿井排水量预测
王鹏
【期刊名称】《科学技术与工程》
【年(卷),期】2009(009)013
【摘要】支持向量机是基于结构风险最小化原理的一种学习技术,具有很好泛化能力的预测工具,它有效地解决小样本、非线性、高维数、局部极小等问题.矿井排水量受降雨、河流、含水层等自然因素和煤矿开拓面积的扩大、水平的延伸等人为因素的影响,同时矿井水年排水量是非线性的时间序列.利用支持向量回归机对矿井排水量进行预测,并通过实验与文献[1]利用神经网络预测的结果进行比较,表明支持向量机具有更高的预测精度.
【总页数】3页(P3857-3859)
【作者】王鹏
【作者单位】安康职业技术学院教育系,安康,725000
【正文语种】中文
【中图分类】TP181
【相关文献】
1.基于人工神经网络的矿井水排水量预测 [J], 邵立南;何绪文;王春荣;章丽萍
2.基于分形和支持向量机矿井涌水量的预测 [J], 黄存捍;冯涛;王卫军;刘辉
3.基于粒子群优化支持向量机的矿井涌水量预测 [J], 臧大进;刘增良;曹云峰
4.基于相空间重构和支持向量机的矿井涌水量预测 [J], 黄存捍;陈魁奎;李振华;李
小军
5.基于支持向量机的矿井瓦斯浓度预测应用研究 [J], 赵华天
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测井时间序列的支持向量机回归预测WTD standardization office【WTD 5AB- WTDK 08- WTD 2C】测井时间序列的支持向量机回归预测摘要统计学习理论是针对小样本情况下的机器学习理论，其核心思想是通过控制学习机器的复杂度实现对学习机器推广能力的控制。
支持向量机能够尽量提高学习机的推广能力，即使由有限数据集得到的判别函数对独立的测试集仍能够得到较小的误差。
因此，本文把支持向量机用于测井时间序列的回归预测。
首先，介绍了时间序列和支持向量机的基础理论。
其次，详细介绍了支持向量机的回归原理和算法。
最后，本文根据石油地质勘探的实际问题，将支持向量机运用测井曲线预测储层参数——孔隙度。
结果表明，该方法预测精度高，方法稳定有效。
支持向量机较好的解决了小样本测井勘探的实际问题。
关键词：支持向量机；时间序列；回归预测Logging time series support vector machineregressionAbstract: Statistical theory is a case of machine learning theory which is based on small sample. It’s core idea is the machine by controlling the complexity of learning to achieve the promotion of the ability of learning machine control. Support vector machine to maximize the generalization ability of learning machine, even if a limited data set obtained from the discriminant function on the independent test set will be smaller still error. Therefore, the support vector machine is usd to logging time series regression. First of all, this article introduces the theory of the time-series and the basis of support vector machine. Second, it introduces detailed information on the return of support vector machine theory and , this article in accordance with the actual geological exploration of oil will be the use of support vector machine prediction of reservoir parameters logging - results show that high predictionaccuracy of the method, a stable and efficient method. Support vector machine to resolve better the small sample of the practical problems logging exploration.Keywords：support vector machines；time series； regression目录第1章前言选题意义本课题的主要目的是研究支持向量机预测储层岩性参数问题。
基于机器学习的气井产量预测方法
孟雅蕾;贺姗;关晓琳
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2024(20)9
【摘要】气井产量评价预测对气田高效开发具有重要意义。
由于不同气井储层物性及生产特征存在较大差异,因此开发策略急需改善。
针对这一问题,文章提出了一种基于机器学习的气井产量预测方法。
首先,通过对特征参数进行皮尔逊相关分析,筛选出用于气井产量预测的12种储层特征。
然后,采用改进的ID3算法建立基学习器,并采用随机森林算法对基学习器进行优化组合。
其次,利用训练集数据完成模型训练并调整参数。
最后,对相关区块的储层进行气井产量预测。
研究结果表明,文章提出的气井产量预测方法预测结果良好,准确率为95.3%。
该预测方法提高了气井产量预测的实效性,降低了人为判断的主观性,对气田产量预测和开发策略的制订具有一定的指导意义。
【总页数】4页(P119-121)
【作者】孟雅蕾;贺姗;关晓琳
【作者单位】西安工程大学计算机科学学院;西安工程大学实验室管理处
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于多变量时间序列及向量自回归机器学习模型的水驱油藏产量预测方法
2.基于机器学习的页岩气井产量评价与预测
3.基于物理经验模型约束的机器学习方法在页岩油产量预测中的应用
4.基于机器学习的高含水期油井产量预测方法
5.基于机器学习的短生产周期碳酸盐岩气井产量预测研究
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基于支持向量机的钻井液高温高压静态密度预测模型基于支持向量机的钻井液高温高压静态密度预测模型摘要：钻井液的高温高压静态密度是关键的物性参数之一，对于钻探作业的成功与否至关重要。
因此，建立一个准确的预测模型是十分必要的。
本文基于支持向量机（SVM）理论，采用大量的实验数据进行训练，建立了一种钻井液高温高压静态密度预测模型。
实验结果表明，该模型在预测精度和稳定性方面均得到了很好的提升，具有较高的应用价值。
关键词：支持向量机；钻井液；静态密度；高温高压一、引言钻井液是钻探作业中不可或缺的一个环节，其性能的好坏直接影响到钻井效率和成功率。
钻井液的高温高压静态密度是评价其性能的重要指标之一，因此准确地预测其密度非常关键。
目前，传统的基于回归分析和灰色系统理论的预测方法已经被广泛采用，但是这些方法可能存在精度不高、稳定性差等问题。
针对这些问题，采用支持向量机（SVM）进行建模，可以有效提高预测精度和稳定性。
二、支持向量机的原理SVM是一种基于统计学习理论的监督学习方法，它能够建立一个非线性的分类模型，并且具有很好的预测能力。
SVM通过将输入样本转化为高维空间中的向量，然后在该空间中找到一个最优的划分超平面来进行分类。
该超平面具有最大间隔，因此可以有效避免过拟合的情况，并且可以具有很好的泛化能力。
三、建立预测模型本文采用实验数据进行训练，建立一个基于SVM的钻井液高温高压静态密度预测模型。
首先，将输入变量进行归一化处理，然后将数据集分为训练集和测试集。
在训练过程中，采用径向基函数核函数，并根据交叉验证法优化参数。
最后，预测结果通过均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）进行评价。
实验结果表明，建立的预测模型可以有效地预测钻井液高温高压静态密度。
采用50组测试数据作为验证集，该模型的RMSE和MAE分别为0.0071 g/cm³和0.0042 g/cm³，表明其具有较高的预测精度和稳定性。
ISSN1008-9446承德石油高等专科学校学报第23卷第1期，2021年2月CN13-1265/TE Journal of Chengde Petroleum College Vol.23,No.1,Feb.2021基于PSO-SVM的煤层气储层测井产能预测研究乔磊1O,陈立海匕王平“，季新杰“，崔友1O,袁孟伟(1•承德石油高等专科学校o•仪器仪表工程技术研究中心；b•热能工程系，河北承德067000；2•承德医学院附属医院南院，河北承德067000)摘要：以沁水盆地某研究区的测井、实验测试和排采资料为基础，围绕煤层气储层产能预测技术开展研究0煤层气产能受煤层气储层自身特性和排采制度等多种因素的影响，是各种影响因素综合作用的结果，是开采过程中系统内在变化的反映"而利用测井方法获取的储层参数，主要反映的是储层静态特征"利用测井方法评价储层产能，就是力图利用这种通过测井方法获取的静态的储层参数来预测储层的产能"利用通过测井方法计算的煤层的厚度、埋深、碳分、灰分、含气量、裂缝孔隙度和渗透率7个因素作为输入参数!相应的每口井的平均日产气量作为输出参数,建立粒子群优化的支持向量模型对煤层气储层的产能进行预测"并通过实际储层的产能级别数据验证，该模型的具有很好的预测效果"关键词：煤层气储层；产能预测；支持向量机；粒子群优化中图分类号:P618.13文献标志码:B文章编号：1008-9446(2021)01-0016-05Productivity Prediction by Logging Data in Coalbed Methane ReservoirBased on PSO-SVMQIAO Lei1a,CHEN Li-hoi1b,WANG Ping1a,JI Xin渐c1o,CUI You1a,YUAN Meng-wei2 (1o.Research Centea of Instrument Engineering Technology； b.Department of Thermal Engineering,Chengde Petroleum Colleee,Chengde067000,Hebei,Chino；2.South Hospital District of Affiliated Hospital of Chengde Medical University,Chengde067000,Hebei,China)Abstract:Based on the coalbed logging data,experimentoi data and productivity data of a study os-ee in Qinshui Basin,the coalbed methane aserveir productivity level foacosted by looging i systematically studied.Coalbed methane exploitation process i a very complex system,which c alected by many foctoa such os the characteristics of coalbed methane aseaeir and drainaoe.The reservec po-rametea obtained by looging on aeect the static characteristics of the reserveir.So it on be applied to foacast the aseaeir productivity.The foctoa of coo I seem thickness,buried depth,corbon ooneene,ash ooneene,gasooneene,eea oeu ee po eosi ey and peemeabiieyoaou aeed by ogging me ehod are used os input parameterr,and the corresponding overaae daily gas production of each weH is taken os output parameter.The suppoV vector modd(SVM)optimized by paVicle swarm optimization(PSO)is established te predict the productivita of coalbed methane reserveir.The predicted a-sults are weH interrelated te the octuoi results.Key wordt:coalbed methane reserveir；productivita prediction；suppoV vector machine；particie swarm optimization收稿日期：2020-09-09第一作者简介：乔磊(1984-)，男，河北承德人，讲师，博士，主要从事工程中的数值模拟与仿真研究,E-mli：qiaa-lei19841001@。
基于支持向量机的水平井产能预测方法
张志英;姜汉桥;郭虎;程远方;李静
【期刊名称】《大庆石油地质与开发》
【年(卷),期】2010(029)001
【摘要】近年来水平井技术在国内得到了广泛应用,水平井在油气田开发中的作用越来越显著.水平井产能预测是水平井油藏工程必不可少的研究内容.目前的水平井产能预测方法多是基于解析方法,在假设条件下推导出水平井产能计算公式,各方法计算结果差异较大.在数值模拟研究的基础上,利用支持向量机方法进行了水平井产能计算研究,并将其应用于关家堡开发区水平井产能预测.实践证明该方法预测精度高,具有良好的应用前景.
【总页数】3页(P78-80)
【作者】张志英;姜汉桥;郭虎;程远方;李静
【作者单位】中国石油大学,北京,102249;中国石油大学,山东,青岛,266555;中国石油大学,北京,102249;西安石油大学石油工程学院,陕西,西安,710065;中国石油大学,山东,青岛,266555;大港油田勘探开发研究院,天津,大港,300280
【正文语种】中文
【中图分类】TE319
【相关文献】
1.最小二乘支持向量机在水平井产能预测中的应用 [J], 刘科;张琥;贾纯柯;王英
2.M1-1油田厚陡窄复杂油藏水平井产能预测方法研究 [J], 李展峰; 张占女; 王树
涛; 陈善斌; 张振杰
3.压裂水平井产能预测方法研究进展 [J], 李旭飞
4.涪陵页岩气藏水平井初始产能预测方法 [J], 唐军;彭超
5.焦石坝水平井产能预测方法思考 [J], 王璟
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基于GWO-SVM算法的油气井产能预测模型研究
杨毅;赵洪绪;袁胜斌
【期刊名称】《能源与环保》
【年(卷),期】2024(46)2
【摘要】油气井产能对于油藏完井方式选择及相关作业起着决定性作用,是油气藏开发的关键指标之一。
当前基于机器学习算法的油气井产能预测过程中预测结果受样本数据影响明显。
针对支持向量机方法和灰狼算法在处理小数据样本时的特征及优势,将支持向量机与灰狼算法相结合,形成了灰狼算法—支持向量机算法(GWO-SVM算法)。
利用某油田数据实际井数据对优化前后的算法及当前常用的机器学习算法进行对比测试,结果表明,优化后的GWO-SVM算法在计算速度和计算精度上表现出了明显优势,能更准确地确定油气井产能。
研究结果对油气井产能预测具有一定指导意义。
【总页数】6页(P178-183)
【作者】杨毅;赵洪绪;袁胜斌
【作者单位】中法渤海地质服务有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TE988.2
【相关文献】
1.基于GWO-SVM的财务困境预测模型研究
2.基于GWO-SVM算法的物联网入侵检测研究
3.基于GWO-SVM算法的工业互联AI入侵检测方法研究
4.基于GWO-SVM岩爆分级预测模型
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基于支持向量机的地震属性优选及煤层气预测李艳芳;程建远;王成【摘要】为了充分发挥地震属性分析技术的优势，针对地震勘探中的小样本事件，阐述了支持向量机原理，开展了基于支持向量机的煤田地震属性非线性优选的方法研究，并在煤层气含量预测中取得了良好的效果。
结果表明：基于支持向量机(SVM)属性优选的煤层气预测效果比运用钻孔插值的效果更精确，较好地解决了小样本的学习问题，可作为煤层气预测的一种有效方法。
%10.3969/j.issn.1001-1986.2012.06.017【期刊名称】《煤田地质与勘探》【年(卷),期】2012(000)006【总页数】4页(P75-78)【关键词】支持向量机;属性优选;煤层气预测【作者】李艳芳;程建远;王成【作者单位】中煤科工集团西安研究院,陕西西安 710077;中煤科工集团西安研究院,陕西西安 710077;中煤科工集团西安研究院,陕西西安 710077【正文语种】中文【中图分类】P631随着地震属性技术的发展，其属性数量和种类不断增多，各种属性信息间的组合方式以及每种属性对储层特征的灵敏度都具有很大的不确定性。
为了减少地震属性解释的多解性，提高构造解释和岩性预测精度，除了依靠岩石物理研究成果和井孔数据对地震属性进行标定外，还可利用多种优化属性进行联合分析、相互验证，以提高预测精度，降低勘探开发风险[1-4]。
利用地震属性进行预测是在某种单一属性与储层的参数之间建立某种关系。
用线性关系来优选属性方法简单，但预测精度不高，在此情况下需要考虑非线性优选。
人工神经网络算法对确定两个测量变量之间的非线性函数关系，具有速度快、容错性好、误差小的优点，在地震勘探方面的研究较为广泛。
运用神经网络进行多属性优选，通常以较大的训练样本量为基础，但随着样本数量的增加，有可能出现“过拟合”现象[1，5]。
但在实际工作中又经常出现已知样本数目偏少的情况。
针对该实际情况，本文采用基于支持向量机方法进行非线性地震属性优选。
最小二乘支持向量机在水平井产能预测中的应用刘科;张琥;贾纯柯;王英【摘要】随着油气勘探开发技术的发展,水平井以其泄油面积大、油气流动阻力小的突出优点越来越受到人们的重视.通过对水平井的产能预测,可以预测该水平井的开发效益及经济回报,因此对水平井的产能研究变得尤为重要.鉴于水平井产能影响因素的复杂性,本文运用最小二乘支持向量机技术,对多因素非线性影响下的水平井产能进行预测,并通过实例说明该方法的实用性.【期刊名称】《内蒙古石油化工》【年(卷),期】2010(036)014【总页数】3页(P115-117)【关键词】水平井;产能预测;最小二乘支持向量机【作者】刘科;张琥;贾纯柯;王英【作者单位】西南石油大学,四川,成都,610500;西南石油大学,四川,成都,610500;西南石油大学,四川,成都,610500;西南石油大学,四川,成都,610500【正文语种】中文【中图分类】TE357水平井技术20世纪80年代相继在美国、加拿大、法国等得到工业化应用,由此形成水平井研究技术的高潮。
准确有效地预测水平井产能,是进行油藏工程分析和采油工艺设计的重要基础。
目前,水平井产能预测方法分为解析法与半解析法。
解析法主要以Joshi产能计算公式为代表。
黄世军等人基于微元线汇理论与势的叠加原理,建立了油藏与井筒耦合条件下的水平井稳态产能评价半解析模型[6]。
因为不同油藏的复杂性,此类方法均表现出不同程度的不适应性,导致计算结果与实际误差较大,需要不断的进行调整。
因此,需要建立一种能综合考虑各种影响因素,并且预测精度高、预测速度快的水平井产能预测模型。
支持向量机是由V apnik领导的A T&TBell实验室研究小组在1963年提出的一种新的非常有潜力的分类技术,SVM 是一种基于统计学习理论的模式识别方法,主要应用于模式识别领域。
与传统的神经网络相比,支持向量机算法最终将转化为一个二次型寻优问题,从理论上讲得到的将是全局最优点,解决了在神经网络中无法避免的局部极小值问题。
