TY -的A2 - Ma,鑫盟——赵Chaochao AU - Min,曹国伟AU - Wang Chuanfei AU -林,延锋盟——长,Mengshu PY - 2021 DA - 2021/05/05 TI -重油蒸汽吞吐的预测基于数据驱动和机理模型SP - 5547288六世- 2021 AB -重油中、晚期的发展,制定科学合理的采矿计划是提高油田效率的关键。目前,蒸汽吞吐仍然是主要的重油开发方法。确定锅炉的生产不仅限于条件,表面管道,和井筒条件还蒸汽吸收能力的形成。因此,局部分析不能达到最好的效果在整个生产过程中蒸汽吞吐。机理模型是最常用的方法来预测重油产量,但是太多理想化的假设使预测的结果与实际生产情况有很大不同。随着机器学习的快速发展,人们可以通过现场数据实现快速生产预测。然而,当实际参数的范围很小,模型的泛化能力弱,出现过度拟合。基于上述背景,本文进行耦合研究表面蒸汽管道流,注汽井筒流动,形成流从数据驱动的角度。首先,基于相关系数和随机森林的特征选择,影响液体生产特点和水的重要性排名的内容。其次,通过五个典型的机器学习算法的比较,我们选择最优预测模型和最优特征适合本文的示例。 Finally, because of the poor generalization ability of the prediction model, we sampled the mechanism model and increased the diversity of steam dryness samples. We find that the accuracy of the optimal prediction model is improved and the generalization ability of the model is improved after the training of new samples. This paper provides a new idea for the production prediction of heavy oil steam stimulation reservoirs, which is helpful for the efficient development of heavy oil reservoirs. SN - 1024-123X UR - https://doi.org/10.1155/2021/5547288 DO - 10.1155/2021/5547288 JF - Mathematical Problems in Engineering PB - Hindawi KW - ER -