油田异常井组合预警模型研究

• 作者: 汪旭颖
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 油田 预警 k-均值 支持向量回归机 组合预警
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 算法与分析
• 页码范围: 1339-1341
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 2193字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn1672-9722.2014.08.008

摘要

由于油田生产数据具有高度的非线性和时变性,单一的预警模型无法达到在异常初期进行及时、准确预警的要求,为提高预警准确度,论文提出一种油田异常井组合预警模型——k-SVR预警模型.k-SVR预警模型是用k均值模型先对数据进行聚类,再用支持向量回归机模型对聚类后的数据进行边缘数据界定和处理,从而得到较为精确的预警信息,达到在异常初期进行预警的目的.通过组合预警模型对油田已有历史生产数据进行仿真实验,结果表明:相较于单一的预警模型,组合预警模型取得了较精确的预警结果,验证了模型的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪旭颖	东北石油大学计算机与信息技术学院	3	3	1.0	1.0