基于PSO-SVM的油田注水动态预测模型

• 作者: 尚水英 黄继宏
• 来源期刊: 环球市场信息导报（理论）
• 学科: 经济
• 关键词: 油田开发 注水 产量预测 PSO-SVM
• 年，卷（期）: 2011,（7）
• 页码范围: 51
• 页数: 1页
• 分类号: F426.471

摘要

分析油田注水开发的动态过程中产油量与各注水开发影响因素之间的复杂非线性关系对实现油田最优控制开采及预测开发指标具有实际意义。通过引入粒子群算法（PSO）对支持向量机（sVM）的参数进行优化，提出了一种基于PSO—SVM的油田注水动态预测模型。该模型利用SVM来建立注水开发影响因素和产油量之间的复杂非线性关系；同时利用PSO对SVM参数进行全局寻优，避免了参数选择的盲目性。将该模型应用于实际工程，结果表明，模型的预测结果与实际具有很好的一致性，预测精度高，可实现油田注水开发过程的动态预测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄继宏	克拉玛依石化公司销售总公司	3	0	0.0	0.0
2	尚水英		3	3	1.0	1.0