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基于K-means与SVR组合的致密油藏水平井压裂产能预测方法与应用

726   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-05 00:40:06
本发明涉及一种基于k‑means的支持向量回归(SVR)组合的致密油藏水平井压裂产能组合预测方法与应用，属于油气勘探开发技术领域。该方法包括获取有关影响产能数据集；进行数据清洗、数据预处理；主成分分析算法计算特征权重并进行特征加权；灰度关联分析算法找出主控因素；对地质因素和物性因素根据K‑means聚类分析算法进行聚类；根据聚类结果结合压裂施工数据进行SVR算法模型建立，寻找出最优精度模型来进行预测；利用SVR模型对低产油井进行压裂施工建议指导。本发明由于采取以上技术方案，可以更好的解决由于压裂施工设计等原因造成油井低产的主要因素和巨大经济损失，为致密油产能预测提供一种新的产能组合预测方式。
声明：
“基于K-means与SVR组合的致密油藏水平井压裂产能预测方法与应用” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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