基于支持向量回归机及混沌理论的气田监测预警技术

作     者：陈敬龙 赵江平 刘德绪 Chen Jinglong;Zhao Jiangping;Liu Dexu

作者机构：西安建筑科技大学劳动安全卫生研究所 中国石化中原设计公司 

基　　金：国家科技重大专项"大型油气田及煤层气开发"(2011ZX05017-004) 

出 版 物：《油气田地面工程》 (Oil-Gas Field Surface Engineering)

年 卷 期：2016年第35卷第2期

页      码：1-3,11页

摘      要：针对气田开发过程中安全监测预警问题,结合支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)和相空间重构,提出了气田监测预警方法。对训练样本进行相空间重构,提取用于SVR离线训练的自变量和因变量。通过遗传算法获取最佳SVR参数,采用序列最小优化算法(Sequential Minimal Optimization,SMO)算出Lagrange乘子,构造在线预测模型,对监测信号进行预测,判别未来10个时间步长内监测值是否超出安全范围,在时间相对较充足的情况下采取有效措施,避免事故的发生。现场应用表明,所述方法在混沌信号预测方面具有较高精度,可为气田监测提供准确的预警信息。

主 题 词：气田开发 预警 支持向量回归机 混沌理论 遗传算法 监测 

学科分类：0820[工学-航空航天类] 08[工学] 082002[082002] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1006-6896.2016.2.001

馆 藏 号：203147400...