基于支持向量机的压裂井层优选

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压裂是油田重要的增产措施,合理选择压裂井层是一项十分复杂的工作。在对影响压裂效果的各种因素综合分析的基础上,提出了基于支持向量机技术的压裂效果预测方法。采用该方法,利用油田开发动、静态数据,构建了压裂井层优选的支持向量机模型,对大庆油田采油八厂样本进行处理,符合率达89%以上,并在不同数目学习样本的情况下同模糊神经网络作了比较,性能远优于模糊神经网络,可很好地克服过学习问题。
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