基于支持向量机和粒子群优化的油层开采状态识别

• 作者: 李娜 李学贵 许少华
• 来源期刊: 制造业自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 粒子群优化 开采状态识别
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 数字信号处理
• 页码范围: 8-10,37
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 2357字
• 语种: 中文

摘要

针对开发小层生产状态评价问题,基于油井套损检测信号和储层岩性、物性、生产动态等动静态数据,提出了一种支持向量机和粒子群优化相结合的判别算法,较大提高了对多学科信息的综合能力和判别的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李娜		83	214	7.0	12.0
2	许少华	山东科技大学信息科学与工程学院	30	56	4.0	5.0
3	李学贵	东北石油大学计算机与信息技术学院	16	15	2.0	3.0