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摘要:
将归一化的地层系数、油水井连通状况、连通油井数、连通井距、量化的砂体类型和措施类型以及渗透级差倒数作为输入参数,相对吸水量作为目标参数,结合支持向量机(SVM)和BP神经网络方法建立隐式非线性吸水剖面预测模型,通过模型的样本学习,建立地质、开发参数和相对吸水量之间的隐式非线性关系.实例分析表明,隐式非线性方法预测吸水剖面精度高且易于扩充模型变量数,要求样本少,更适合矿场应用.
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文献信息
篇名 用隐式非线性方法预测注水井吸水剖面
来源期刊 中国石油大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 隐式非线性方法 注水井 吸水剖面 预测
年,卷(期) 2010,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 95-98
页数 分类号 TE357
字数 2440字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-5005.2010.06.018
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李治平 中国地质大学能源学院 144 1515 20.0 32.0
2 王继强 21 192 7.0 13.0
3 叶银珠 20 170 8.0 12.0
4 隋义勇 中国地质大学能源学院 17 44 4.0 5.0
8 李彦来 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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注水井
吸水剖面
预测
研究起点
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研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
中国石油大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-5005
37-1441/TE
大16开
山东省东营市北二路271号
1959
chi
出版文献量(篇)
4211
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2
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