[发明专利]一种基于机器学习的油田剩余油饱和度分布的预测方法有效

专利信息
申请号: 201910951088.8 申请日: 2019-10-08
公开(公告)号: CN110807544B 公开(公告)日: 2020-10-13
发明(设计)人: 宋洪庆;张启涛;李正一;都书一;王九龙 申请(专利权)人: 北京科技大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/02;G06N20/00
代理公司: 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 代理人: 张仲波
地址: 100083*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明涉及一种油田剩余油饱和度分布的预测方法,其包括如下步骤:(1)从油田区块的历史数据获取样本数据集,包括动态样本数据和静态样本数据;(2)对样本数据集进行归一化处理;(3)对归一后的样本数据集中的静态样本数据进行特征关联性压缩;(4)在保留时间维度的基础上对已归一压缩的样本数据集进行降维处理;(5)分割已归一压缩并降维处理的样本数据集以获得训练集和测试集;(6)构建训练集的输入集和测试集的输入集;(7)使用机器学习方法对训练集输入集的权值矩阵和偏置项进行训练,并对关键数据单元进行强化训练,以获得最优训练模型;(8)根据最优训练模型获得测试集输出集,并进行逆归一化和升维处理。该方法可应用于目前复杂地质情况下的剩余油开采能力快速预测,其预测准确率及适应能力较强。
搜索关键词: 一种 基于 机器 学习 油田 剩余 饱和度 分布 预测 方法
【主权项】:
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