机器学习理论在压裂分析中的应用研究

陈新浩

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压裂工艺是低渗透油田开发的一项关键技术.国内每年实施压裂近万井次,为压裂分析积累了大量的实践经验.传统的建模方法是基于力学理论,模型复杂,对专业要求非常高.用机器学习技术.可以从已有的数据中抽取有用的信息,建立有效的数学模型.传统的机器学习算法只有在已知样本数无限多时才有效,而实际应用中压裂分析的已知样本数非常有限.目前常用的机器学习算法有拟合、聚类、决策树、神经网络、遗传算法、支持向量机等,本文针对其中的四种算法开展了现场应用,并对各种算法进行了分析,指出了算法的特点和应用条件.通过对机器学习算法的分析表明,各种算法可信度高,使用方便,可以进行选井选层、压裂效果预测、优化压裂设计.

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来源
《内蒙古石油化工》 |2010年第2期|17-20|共4页
作者
陈新浩;
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作者单位

中国石化胜利油田分公司采油工艺研究院,山东,东营,257000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TE357.1+4;
关键词
压裂; 机器学习; 神经网络; 遗传算法; 支持向量机;

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