基于K-means与SVR的致密油藏水平井压裂产能预测研究
刘新平
邓杰
杨鹏磊
中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院 青岛 266580
摘要：水平井体积压裂是致密油藏高效开采的主要技术手段,准确预测产能对油田施工方案编制具有重要的指导意义,开采效果受地层因素、原油物性因素、压裂施工因素等影响,基于机理计算公式的传统预测方法存在一定局限性,提出一种基于K-means聚类与支持向量回归的产能预测组合模型,采用主成分分析算法解决K-means中欧氏距离对所有特征贡献程度一致性问题,K-means聚类结果与压裂施工参数结合作为SVR预测样本,有效解决不同区域间差异较大等问题.通过实验对比SVR、BP神经网络,预测准确性和稳定性优于单一模型,具有较高的合理性,可为致密油田高效开发提供指导性建议.
关键词：致密油藏产能预测K-means支持向量回归主成分分析
分类号：TE34(油气田开发与开采)
资助基金：国家自然科学基金(61801517)中央高校基本科研业务专项(19CX02029A)中央高校基本科研业务专项(19CX02027A)
论文发表日期：2023-09-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 1949-1953 )
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