基于支持向量机的深层地应力预测模型

特种油气藏

基于支持向量机的深层地应力预测模型

赵小龙

（中国石化胜利油田分公司，山东东营 257000）

出版日期:2016-02-25 发布日期:2016-11-22
作者简介:赵小龙（1982-），男，工程师，2005年毕业于重庆大学矿物资源工程专业，2012年毕业于西南石油大学油气井工程专业，获博士学位，现从事岩石力学及压裂完井工艺研究。
基金资助:
国家科技重大专项“胜利油田薄互层低渗透油田开发示范工程”（2011ZX05051）

Online:2016-02-25 Published:2016-11-22

摘要/Abstract

摘要： 为解决工程中利用测试或计算的少量地应力资料来反演计算深井地层应力场问题，运用建立在统计学习理论基础上的支持向量机（SVM）理论建立计算模型，利用井场实测的水平最大地应力和孔隙压力场数据进行了拟合，并对拟合计算中核函数的影响进行了对比分析。研究结果表明：SVM预测模型所预测的水平最大地应力值相对真实值的最大误差为5.1%，SVM预测模型所预测的孔隙压力值相对真实值的最大误差为1.553%，模拟结果误差较小；与滑动最小二乘法的模拟结果相对比，SVM预测值与实测数据吻合度较高；拟合计算中RBF核函数计算精度较好。研究结果表明基于支持向量机的深层应力场预测模型的精度可满足工程需求。

关键词: 地应力, 孔隙压力, 支持向量机, 回归预测, 核函数

赵小龙. 基于支持向量机的深层地应力预测模型[J]. 特种油气藏.

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