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基于大数据建模的井筒压力温度梯度预测
基于大数据建模的井筒压力温度梯度预测
作者:
乔志杰
田赤中
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
大数据建模
压力温度梯度
随机森林
分析预测
摘要:
本文运用大数据建模技术,选取塔里木盆地顺北油田生产井相关数据,使用线性回归、随机森林、XGBoost三种方法,利用VSAI大数据分析平台来预测单井井筒压力梯度和温度梯度,并与其测压数据实际值相比较.结果表明,随机森林模型和xgboost模型能够较准确的预测压力梯度和温度梯度的趋势变化,与xgboost模型相比,随机森林模型更加准确一些.因此可将随机森林模型作为顺北油田井筒压力梯度和温度梯度预测模型,可为该油田井筒压力评价和开采方案调整优化提供依据.
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篇名
基于大数据建模的井筒压力温度梯度预测
来源期刊
信息技术与信息化
学科
关键词
大数据建模
压力温度梯度
随机森林
分析预测
年,卷(期)
2021,(1)
所属期刊栏目
数据科学与技术
研究方向
页码范围
225-228,231
页数
5页
分类号
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1672-9528.2021.01.069
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大数据建模
压力温度梯度
随机森林
分析预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
信息技术与信息化
主办单位:
山东电子学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1672-9528
CN:
37-1423/TN
开本:
大16开
出版地:
山东省济南市历下区趵突泉水路24号414
邮发代号:
43031
创刊时间:
1976
语种:
chi
出版文献量(篇)
9484
总下载数(次)
61
总被引数(次)
19267
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