【摘 要】
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由于分层原油产能贡献与原油色谱指纹参数之间是一种极其复杂非线性关系，常规方法难以建立准确的预测模型，引入非线性函数拟合的支持向量回归方法。利用特征指纹参数和支持向量
【机 构】
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四川大学电子信息学院图象信息研究所,中国海洋石油南海西部公司研究院
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由于分层原油产能贡献与原油色谱指纹参数之间是一种极其复杂非线性关系，常规方法难以建立准确的预测模型，引入非线性函数拟合的支持向量回归方法。利用特征指纹参数和支持向量回归机建立SVR多层原油产能贡献预测模型。采用原油配比实验进行验证，预测输出与实际配方比例值的最大绝对误差为3．17％，平均误差为1．8％，同时利用实验井预测模型对相似井进行分层产能监测。实验结果表明，该模型具有较好的预测效果与较大的应用价值。
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