一种基于支撑向量机学习预测井眼轨迹的新方法

• 作者: 史清江 孙正义 杨培杰 王延江
• 来源期刊: 石油学报
• 学科: 工学
• 关键词: 井眼轨迹 预测模型 支撑向量机 结构参数 统计学习理论
• 年，卷（期）: 2005,（5）
• 所属期刊栏目: 石油工程
• 页码范围: 98-101
• 页数: 4页
• 分类号: TE243
• 字数: 3392字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-2697.2005.05.022

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王延江	中国石油大学信息与控制工程学院	31	201	7.0	13.0
3	杨培杰	中国石油大学信息与控制工程学院	9	160	6.0	9.0
4	史清江	中国石油大学信息与控制工程学院	2	19	2.0	2.0
5	孙正义	胜利油田钻井工艺研究院钻井信息中心	4	34	2.0	4.0