基于PSO优化SVR参数的油藏产能预测

油藏产能是衡量油藏潜在产油能力的综合指标,产能的高低直接影响油藏项目的经济效益。因此,建立有效的油藏产能预测模型,对油藏的勘探开发有重要的指导意义。油藏受到渗透率、孔隙度等若干地质因素的影响,且各个因素之间关系复杂,难以建立精确的数学表达式来描述其动态的生成过程。通过使用混合粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的模型(PSO-SVR模型),建立地质因素与产能之间的非线性函数映射关系,以实现对油藏产能预测。通过对比实验,基于PSO-SVM的模型与实验数据的一致性,证实了其良好的性能。