【摘 要】
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采用传统方法对油藏物性参数进行拟合时,计算过程复杂度较高,拟合开销较大,提出一种基于粒子群和支持向量机算法的油藏物性参数拟合方法.对油藏物性参数的数据结构特征进行分
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采用传统方法对油藏物性参数进行拟合时,计算过程复杂度较高,拟合开销较大,提出一种基于粒子群和支持向量机算法的油藏物性参数拟合方法.对油藏物性参数的数据结构特征进行分析,采用粒子群差分扰动进化算法,进行油藏物性参数的聚类处理和特征提取,通过支持向量机算法完成参数的特征重组和最小二乘拟合,实现对油藏物性参数特征量的准确挖掘,提高拟合精度.仿真结果表明,采用该方法进行油藏物性参数的数据特征分析和拟合,准确性较好,提取的参数特征能有效反应油藏的物理特性,在指导油田勘探和石油开采中,具有较好的应用价值.
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