[发明专利]一种基于时间序列的抽油井停井时间集成预测方法

摘要

本发明属于石油技术领域，具体提供了一种基于时间序列的抽油井停井时间集成预测方法，包括如下步骤：1)利用历史抽油井停井时间数据集；2)将抽油井停井时间数据集{xi}进行相空间重构，得到时间序列模型；3)采用集成预测方法，即分别由基于ELM方法、ESN方法和LSSVM方法以并行的方式同时对抽油井停井时间的时间序列模型进行预测；4)对于抽油井停井时间的时间序列，由三种方法所得到的预测值求平均值，得到最终结果。本发明所提出的方法，可以降低油藏条件变化、人力干扰等对抽油井生产过程的影响，原理简单，计算复杂性低，准确度高，可以有效降低模型参数不确定性对预测结果的影响。

主权项

一种基于时间序列的抽油井停井时间集成预测方法，其特征在于，包括如下步骤：1)利用历史抽油井停井时间数据集为{xi，i＝1，2，...，n}，n为数据点的个数；2)将抽油井停井时间数据集{xi}进行相空间重构，得到时间序列模型，输入表示为：Xt＝[xt，xt+τ，…，xt+(m‑1)τ]，其中，t＝1，2，...，M，m为嵌入维数，τ为延迟时间，M＝n‑(m‑1)τ，n为数据集中数据的个数；将每个时间序列的输出表示为：Yt＝xt+1+(m‑1)τ；3)采用集成预测方法，即分别由基于ELM方法、ESN方法和LSSVM方法以并行的方式同时对抽油井停井时间的时间序列模型进行预测；4)对于抽油井停井时间的时间序列，由三种方法所得到的预测值求平均值，得到最终结果；计算公式如下：Y=13·(yiELM+yiESN+yiLSSVM)---(30)]]>其中，表示由ELM方法得到的预测值；表示由ESN方法得到的预测值；表示由LSSVM方法得到的预测值。