集成回归分析在基于色谱指纹的原油产能预测中的应用

• 作者: 何友松 何艳 吴炜 杨晓敏
• 来源期刊: 四川大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 合采井 产能贡献 色谱指纹 广义可加模型 集成回归
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 电子信息科学
• 页码范围: 79-84
• 页数: 6页
• 分类号: TE122.1
• 字数: 4680字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0490-6756.2013.01.016

摘要

运用色谱指纹技术对原油进行产能预测越来越得到油田等相关部门的重视.如何有效地建立原油色谱指纹与产能贡献的模型一直以来是基于色谱指纹的产能预测面临的问题.先前研究者提出的产能预测方法都是基于单一回归模型方法,但是单一的回归方法性能有限,近年来有关回归集成的理论的研究受到了极大的重视,是目前回归领域研究的前沿方向.另外广义可加模型是一种广泛使用的非线性回归模型,不仅适合于建立线性数据的模型,也适合建立非线性数据的模型.因此本文提出对广义可加模型进行集成的方法,使用集成广义可加模型来建立色谱指纹与产能贡献关系的模型.对原油产能预测的实验结果表明,本文提出的方法相对于以前的预测方法的性能有较大的提升,具有较好的预测效果,为解决石油产能预测问题提供了有效的途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴炜	四川大学电子信息学院	82	916	17.0	25.0
2	何艳	四川大学电子信息学院	24	150	5.0	11.0
3	杨晓敏	四川大学电子信息学院	77	789	17.0	24.0
4	何友松	四川大学电子信息学院	3	20	2.0	3.0