基于支持向量机的二氧化碳非混相驱效果预测

作     者：王杰祥 陈征 靖伟 陆国琛 牛志伟 Wang Jiexiang;Chen Zheng;Jing Wei;Lu Guochen;Niu Zhiwei

作者机构：中国石油大学(华东)石油工程学院山东青岛266580 中海石油天津分公司渤海石油研究院天津300452 中国石化东北油气分公司开发处吉林长春130062 

基　　金：国家高技术研究发展计划("863"计划)项目"CO2驱油的油藏工程设计技术研究"(编号:2009AA063402)部分研究内容 

出 版 物：《石油钻探技术》 (Petroleum Drilling Techniques)

年 卷 期：2015年第43卷第2期

页      码：84-89页

摘      要：目前国内缺乏一种快速、准确预测CO2非混相驱油效果的方法,为了解决这一问题,选取剩余地层压力与混相压力之比、孔隙度、渗透率、油藏中深、地层平均有效厚度、地层温度、原油相对密度、含油饱和度、原油黏度、渗透率变异系数、注采比、注入速度和水气交替注入比等13个地质及工程参数作为输入参数,平均单井日增油量作为输出参数构建了预测CO2非混相驱效果的支持向量机预测模型。以国内6个CO2非混相驱项目和1个CO2混相驱项目为学习样本,2个CO2非混相驱项目和1个CO2混相驱项目为检测样本检测了支持向量机预测模型的准确度,结果表明,3个检测样本的预测值与实际值的平均相对误差为5.57%,满足工程要求。利用该模型预测了腰英台油田CO2非混相驱井组的增产效果,与实际增产效果相比,相对误差仅为1.30%。这表明,采用支持向量机方法对CO2非混相驱油效果进行预测可行且有效。

主 题 词：二氧化碳驱 非混相驱 支持向量机 效果预测 腰英台油田 support vector machine (SVM ) 

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

D　O　I：10.11911/syztjs.201502015

馆 藏 号：203505262...