基于支持向量机建模法预测原油系统pvt参数

《基于支持向量机建模法预测原油系统pvt参数》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、大连理工大学研究生考查课作业ForecastingPVTpropertiesofcrudeoilsystemsbasedonsupportvectormachinesmodelingscheme基于支持向量机建模方案预测原油系统PVT参数课程名称：电信学部专业英语导师：赵珺研究生姓名：李德祥学号：20909173作业成绩：任课教师(签名)交作业日时间：2010年12月17日17基于支持向量机建模方案预测原油系统PVT参数摘要：PVT参数在油储工程计算中发挥着重要的作用。目前有许多种方法用来预测各种PVT参数，例如经验公式法，计算机智能法。神经网络的成就为数据挖掘建模技术打开了一扇们，同时它在

2、石油工业中起到了重要的作用。然而不幸的是，由于仓储流体的一些特性，现有神经网络方法在其上的应用存在许多缺点和限制。本文提出了一种新的智能模型——支持向量机用来预测原油系统的PVT参数，该方法解决了现有神经网络预测的大部分缺点。文中简要介绍了预测步骤和建模算法，同时从神经网络，非线性回归以及经验公式法中分别选择了一种方法与支持向量机回归建模法进行了比较。结果表明支持向量机方法更加准确，可靠，同时优于大多数现有的公式法。这说明支持向量机建模法具有光明的前景，我们建议将其用于解决其他石油和煤气工业问题，诸如渗透率和孔隙率预测，确定持液量流动区和其他油储特性。关键字：支持向量回归机(SVR);PVT

3、参数预测;神经网络;1引言储层流动参数在石油工程计算中是非常重要的，例如物质平衡计算，试井分析，储量预测，向井流动态计算以及油藏数值模拟。众所周知，准确的PVT数据对物质平衡计算是非常重要的。这些PVT参数包括起泡点压力()，石油形成层参数()，这个被定义储存石油的容积。的准确预测在储量和产量计算中至关重要，同时在储量动态计算，生产操作和设计以及构成评估的计算中，PVT参数也是非常重要的。这个流程的经济效益也取决与这些参数的准确预测。现存的PVT仿真器在预测储藏流体的物理参数时，其预测精度随使用模型的类型，流体特性以及当时环境的变化而变化。因此他们在预测准确性方面都存在极大的缺陷。理想情况下

4、，PVT参数通过对取自井底或者表面的样本进行试验研究而获得，但这样做获取试验数据代价昂贵。因此，现在多采用状态等式，统计回归，图解法以及经验公式法来预测PVT参数。用于PVT计算的相关方法一直是研究的重点，并发表了许多论文。过去十年间，有人提出了几种确定和的图解法和数学方法。这些研究都基于这样一个假设，和都是油气比，油藏温度，煤气比重以及石油比重的强函数。尽管如此，这些状态等式包含了大量的数据计算,其中需要知道储藏流体的详细成分，而得到它们即费力又费时。另外，这些方法在预测中是 不可靠的，它取决与原始应用数据的变化程度以及相似流体成分和API油比重的地理区域。此外PVT参数以基于容易测量的现

5、场数据为基础，诸如储存压力，储存温度和石油比重。近年来，人工神经网络(ANNs)被用于解决许多煤气和石油工业方面的问题，其中包括渗透率和孔隙率预测，岩相类型鉴定，地震模式识别，PVT参数预测，油管及油井中压降估计以及井产量预测。在机器学习和数据挖掘领域最流行的神经网络方法是前向神经网络(FFN)和多层感知器（MLP）。它们在石油和煤气工业中应有广泛。尽管如此，这些神经网络建模方法存在许多缺点，诸如识别可能因果关系的能力受到限制，在后向传播算法的构造中比较耗时，这些缺点将导致过拟合和评价函数收敛于局部极小点。另外，前向神经网络的结构参数也需要提前估计，诸如前向传播神经网络的隐层数量和大小，多层

6、神经元之间的传递函数类型。同时，训练算法参数通过估计初始随机权重，学习率和动量而获得。本研究的主要目的是了解支持向量机回归算法在模型化原油系统PVT参数方面的能力，同时解决上述神经网络存在的一些问题。大量的用户介入不仅减缓了模型开发，也违背了让数据说话的原则。在工作中，我们精确的研究了基于核函数的支持向量机回归算法在模型化和17参数的能力，试验数据来源与全世界已出版的PVT数据库。我们也从神经网络，非线性回归以及各种不同的经验公式中分别选取了一种方法与支持向量机回归法进行了比较研究。高原油采收率的预测是采收率分析的基础，这也保证了分析结果的可靠性。在统计学习理论中，建立一个高采收率预测模型属

7、于函数逼近问题的范畴。根据Vapnik结构风险最小化原则,提高学习机的泛化能力即是对于有效训练样本的小误差能够保证相对独立的测试样本的小误差。近几年，最新的统计理论的研究结果首次运用到高采收率的分析。我们讨论了改进的后向传播人工神经网络和支持向量机。我们将神经网络同三个不同的经验公式法以及前向传播神经网络进行了对比研究，结果表明支持向量机无论在可靠性和效率上都优于大多数目前流行的建模方法。为了说明支持向量机回