基于ARMA补偿LSSVM模型的油井动液面在线预测

• 作者: 黄海礁
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: ARMA补偿LSSVM模型 油井动液面 在线预测 误差补偿
• 年，卷（期）: 2016,（17）
• 所属期刊栏目: 创新实践
• 页码范围: 115-116
• 页数: 2页
• 分类号: TE33+1
• 语种: 中文
• DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2016.17.115

摘要

针对LSSVM静态模型不能精确预测动液面的问题,提出了一种基于ARMA补偿LSSVM模型的动液面在线预测方法.首先,选取建模的辅助变量,建立最小二乘支持向量机模型;然后,建立自回归滑动平均模型(ARMA)对预测出的动液面值进行误差补偿,提高预测动液面输出精度;最后,采用辽河油田某采油平台实际生产数据进行仿真实验,验证该方法的可行性和实用性.