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申请/专利权人：西南石油大学
摘要：本发明涉及一种低渗透储层压后产量智能预测方法，引入径向基函数和多项式函数加权组合混合核函数，采用改进的螳螂优化算法结合混合核函数支持向量机构建MDBO‑SVM模型；以影响产量的主控因素为输入参数，储层压后产量为输出，对MDBO‑SVM模型进行训练，利用训练好的MDBO‑SVM模型对低渗透储层压后产量进行预测。本发明方法能更精确、高效地预测水平井初期产能，产量的整体预测效果更好；且对于不同储层下压后产量预测有着更高的预测精度，以及更强的泛化能力；在储层特征较多时，本发明通过进行特征筛选并结合多种相关性分析方法，能够更准确、合理地筛选出影响储层压后产量的主控因素；本发明有效地保留原始数据的分布特征，从而实现对数据的有效扩充。
主权项：1.一种低渗透储层压后产量智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：构建用于预测压后产量的机器学习预测模型；以影响产量的主控因素为输入参数，储层压后产量为输出，对所述机器学习预测模型进行训练，利用训练好的机器学习预测模型对低渗透储层压后产量进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南石油大学 一种低渗透储层压后产量智能预测方法
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