基于统计学习理论的提高采收率潜力预测

将近年来在统计理论方面的最新研究成果引入到提高采收率潜力分析中，对自组织、改进型BP神经网络、支持向量机3种方法在提高采收率潜力预测中的应用进行了探讨。3种方法的对比研究表明，在所用样本较少的条件下，支持向量机方法能够兼顾模型的通用性和推广性，即由有效的训练集样本得到的小的误差能够保证对独立的测试集的误差仍保持较小，该方法具有较好的应用前景。     

一种改进的数据挖掘模糊支持向量机分类算法

针对模糊支持向量机(FSVM)应用于数据挖掘分类中存在对大样本集训练速度及分类速度慢的缺点,提出一种改进的数据挖掘模糊支持向量机分类算法.该算法首先预选有效的候选支持向量缩减训练样本集的规模提高训练速度;其次提出一种新的模糊隶属度函数,增强支持向量对构建模糊支持向量机最优分类超平面的作用,并用经过预选的训练样本集进行训练FSVM得到支持向量集;最后,运用粒子群优化算法选择最优支持向量子集,使用平均分类误差作为适应度函数,最终粒子输出时,将样本隶属度与设定阈值相比较,选择出支持向量集中相对较大隶属度的样本作为新的支持向量,提高分类速度.实验结果表明,该算法在不损失分类精度的情况下,提高了模糊支持向量机的训练速度和分类速度.     

基于支持向量机的数字水印算法综述

对基于支持向量机的数字水印算法做了概要性的介绍,由于支持向量机可以通过有限的训练集样本得到小的误差,从而提高学习的泛化能力,因此支持向量机在版权保护领域有很好的应用效果.对基于支持向量机的数字水印技术的相关概念和现有算法进行了描述与分析,另外,对基于支持向量机的数字水印技术的未来发展方向和前景进行了预测.     

基于粗糙集下近似理论的支持向量机分类方法

传统的粗糙集理论不能处理连续属性,而且得到的分类规则大多比较复杂.支持向量机理论能够得到简洁的分类规则,也能处理连续属性,但仅适用与小样本,对大样本数据集有一定的局限性.文章首先提出了针对连续属性的粗糙集下近似理论,使粗糙集理论能够应用到连续属性.基于上述理论以及支持向量机分类方法仅与支持向量有关的特性.提出了一种先由粗糙集进行预处理的支持向量机分类方法.实验表明,该方法在缩短训练时间的基础上,保留了支持向量机方法所需分类信息,提高了分类精度,克服了SVM算法的应用瓶颈.     

基于混沌最小二乘支持向量机的软测量建模

提出一种改进算法,用来解决现有最小二乘支持向量机方法在处理大规模样本软测量建模问题时出现的模型结构复杂、失去支持向量稀疏性且正规化参数和核参数难以确定等问题.对样本集进行预处理,通过计算样本间欧氏距离进行样本相似程度分析,去除样本集中1/3的样本以简化支持向量机模型结构并提高计算速度.定义了一种混沌映射构成混沌系统并分析了其遍历性.应用改进的混沌优化算法优化最小二乘支持向量机模型参数以提高模型的拟合精度和泛化能力.将改进算法用于丙烯腈收率软测量建模中,仿真实验结果表明:模型精度较高,泛化性能好,满足现场测量要求.     

引入结构信息的模糊支持向量机

模糊支持向量机是在支持向量机的基础上,通过考虑不同样本对支持向量机的作用而提出的一种分类方法,然而,该方法却忽视了给定样本集的结构信息.为此,将样本集中的结构信息引入到模糊支持向量机中,给出了一种结构型模糊支持向量机模型,利用拉格朗日求解方法,将其转换为一个具有约束条件的优化问题,通过求解该对偶问题,获得了结构型模糊支持向量机分类器.实验中选取标准数据集,验证了提出方法的有效性.     

自训练半监督加权球结构支持向量机多分类方法

针对自训练半监督支持向量机算法中的低效问题,采用加权球结构支持向量机代替传统支持向量机,提出自训练半监督加权球结构支持向量机。传统支持向量机需要求解二次凸规划问题,在处理大规模数据时会消耗大量存储空间和计算时间,特别是在多分类问题上更加困难。利用球结构支持向量机进行多类别分类,大大缩短了训练时间,降低了算法复杂度。球结构支持向量机在不同类别样本数目不均衡时训练分类错误倾向于样本数目较小的类别,通过权值的引入,降低了球结构支持向量机对样本不均衡的敏感性,补偿了类别差异对算法推广性能造成的不利影响。在人工数据集和UCI(university of california irvine)数据集上的实验结果表明,该方法对有标记样本的鲁棒性较好,不仅能够提高效率,且分类精度也有显著提高。     

基于边界支持向量的自适应增量支持向量机

该文提出一种基于边界支持向量的自适应增量支持向量机,对每轮训练的样本集提取其边界支持向量,从而减少训练向量数目,提高训练效率.通过自适应调整参数,可以更好地适应新增样本.采用UCI(University of California Irvine)机器学习数据库和Statlog数据库对本文方法进行验证,实验结果表明本文方法的训练时间优于标准支持向量机和一般增量支持向量机.其分类精度也明显优于一般增量支持向量机,在训练数据较少时,其分类精度与标准支持向量机相差不大,但随着训练数据的增加,分类精度逐渐超越标准支持向量机.该文的方法更适合大规模数据集的增量学习.     

鲁棒最小二乘支持向量机及其在软测量中的应用

针对最小二乘支持向量机在利用产生于工业现场的非理想数据集进行建模预测时,稀疏化模型鲁棒性差的问题,提出了一种基于模糊C均值聚类和密度加权的稀疏化方法.首先通过模糊C均值聚类将训练样本划分为若干个子类;然后计算每个子类中各样本的可能贡献度,依次从每个子类中选取具有最大可能贡献度的样本作为支持向量;最后更新每个样本的可能贡献度,继续从各个子集中增选支持向量,直至稀疏化后的模型性能满足要求.仿真结果和磨机负荷实际应用表明,该方法能够兼顾模型在整体样本集和各工况子集上的性能,在实现模型稀疏化的同时,能够显著改善最小二乘支持向量机模型的鲁棒性.     

基于支持向量机的冰塞水位预测

支持向量机方法基于结构风险最小化原理,克服了常规统计方法的局限性,能够在有限的样本集基础上兼顾模型的通用性和推广性,预测精度更高。文章利用支持向量机方法对冰塞水位进行了预测,预测结果与实际情况吻合。与BP神经网络预测结果进行对比分析,结果表明,采用支持向量机方法预测的效果较好,是一种值得推广的方法。     

油气生产过程综合能耗混合建模方法

为准确预测油气生产过程中的能源消耗,通过对油气生产过程分析,确定了过程的主要能耗指标,提出了一种机理模型与最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的混合建模方法.通过对油气生产过程及各子过程之间关系的分析,建立了该过程综合能耗的机理模型,并利用LS-SVM对机理模型不能描述的误差特性进行补偿.仿真结果表明,该方法能够准确地预测油气生产过程的综合能耗,其预测性能优于机理模型和LS-SVM构建的数据模型,且具有较好的稳定性和可靠性,将其应用到某采油作业区的实际生产过程,取得了满意的效果.     

基于拒识的误差编码车辆分类

基于支持向量机的误差编码分类已经成功应用到多类分类问题中,但通常是以错误率来衡量误差编码分类器的优劣,具有较大的局限性。在实际应用中,错分结果往往会带来一定的风险代价,为了在一定程度上减少这种代价,本文提出了一种带有拒识功能的误差编码分类方法。文中利用纠错编码把多类分类问题转换成多个两类分类,再将拒识的方法应用到每个分类器中,最后结合编码矩阵投票表决得到分类结果,从而提高分类可靠性。     

北美超低渗致密油藏提高采收率技术现状

在过去的十年中，北美致密油气的开发技术日渐成熟，其中，最具代表性的技术是水力压裂和水平钻井技术的结合。然而，现有依靠天然能量的衰竭式开发只能采出超低渗储层中的少部分原油（采出程度低于10%），导致致密储层中仍存在大量剩余油。因此，非常规超低渗油藏提高采收率技术的研究日趋重要。目前，全世界90%以上的致密油产量来自美国，其开采技术在非常规致密油的开发领域具有明显优势。并且，在过去的十年间，北美的石油公司已经对针对致密低渗油藏的提高采收率（EOR）技术进行了许多现场测试。鉴于美国在非常规致密油的勘探开发中具有领先地位，重点对北美致密油资源开发中提高采收率措施的现场经验进行了总结和评价，并指出了其目前面临的主要困难和挑战。此项研究对于中国未来超低渗致密油藏提高采收率技术的发展具有指导和借鉴意义。     

基于支持向量机的信用评估模型及风险评价

运用基于支持向量机理来建立一个新的个人信用评估预测模型,以期取得更好的预测分类能力.并对SVM分类结果与三层全连接BPN分类结果进行了比较.结果表明,在判别潜在的贷款申请者中支持向量的判别结果比神经网络的要好.为了减小训练集偏差及为了验证两种方法的鲁棒性,基于两种策略(平衡样本与非平衡样本)交叉验证来进一步评价SVM分类准确性,并对两种方法基于两种策略的误分类作了风险代价分析.     

基于支持向量机的中国石油需求量预测研究

根据1990—2011年中国历年石油消费量相关数据构造输入和输出向量,选用径向基函数(RBF)作为其函数,在MATLAB2.10工具箱中设置相应变量进行参数寻优,从而建立基于支持向量机的石油需求量预测模型.为了验证其效果,同时做出了最小二乘意义下的3种预测拟合曲线,数据误差分析结果表明,支持向量机模型的预测精度高、结果更为可靠.用支持向量机模型预测了2012—2015年我国的石油需求量.     

东辛油田特高含水期提高采收率的实践

复杂断块油田因其构造的复杂性和储层物性、流体性质的巨大差异性,严重制约着油田开发管理水平和油田采收率的提高。层系概念模糊和层系划分太粗,又直接影响着中低渗透油层的潜力发挥。1997年以来,胜利油田东辛采油厂综合运用细分开发、攻欠增注、不稳定注水等多种方法,对东辛油田辛16断块区进行综合调整,增加可采储量56万吨,采收率从32.55%提高到37.79%,探索出了一整套复杂断块油藏特高含水期提高采收率的配套技术和方法,对复杂断块油藏提高采收率具有重要的指导和借鉴意义。     

GA-SVM和神经网络组合模型预测充填钻孔寿命

 充填钻孔是充填料浆从地表输送到井下采场的咽喉工程,是矿山正常运转的保障,因此对矿山充填钻孔使用寿命进行预测十分重要。通过建立支持向量机（SVM）和BP神经网络组合预测模型,用训练集对模型进行训练,以验证集预测值的均方误差作为SVM适应度函数,通过遗传算法（GA）对SVM模型参数进行优化选择,应用优化得到的SVM模型进行预测,并结合BP神经网络进行残差修正,最终得到预测结果。以某矿为例,通过GA得到SVM模型最优参数：适应值（均方误差mse）=0.0111,惩罚系数C=47.0768,核函数参数σ=2.2638。通过优化的SVM模型,对预测集充填钻孔寿命进行预测,经BP神经网络残差修正,预测结果的相对误差均控制在3%左右。对比单一预测模型,组合预测模型预测结果更加理想,精度更高,在类似的预测工程中有良好的推广价值。     

基于时序动态分析的油井产量预测研究

针对目前常用的油井产量预测方法效果并不理想的问题，开展时间序列分析来进行油井产量动态预测研究。采用时间序列分析结合残差修正方法，建立具有时序动态分析能力的产量差分自动回归移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average，ARIMA），得出预测初始值与真实油井产量的残差；通过构建支持向量机（Support Vector Machine，SVM）时序预测模型进行残差修正，获得油井产量组合预测值；并将长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）模型与上述方法进行对比。实验表明，组合预测模型、LSTM模型的预测结果平均相对误差率分别为9.81%和32.44%。说明组合模型预测更精准，为油井产量的动态预测提供了一种有效方法，可作为油井在生产计划时的快速实时辅助依据，具有实用价值。     

胜利油田注空气二次采油技术评价研究

注空气技术已被成功应用于不同类型油藏以提高采收率。对注水困难的低渗透油藏来说,注空气取代注水进行二次采油以及注空气/空气泡沫进行三次采油都将受到越来越多的重视。针对注空气驱油机理和工艺特点,通过一系列实验和油藏数值模拟,研究低渗透油藏注空气提高采收率的机理及其应用。针对胜利油田低渗透轻质油藏目标区块,采用小型台架氧化反应器(SBR)进行原油氧化实验,并利用驱替装置进行氮气驱和空气驱的对比实验,评价了原油的氧化特性及空气驱的驱油效率,给出了原油-空气低温氧化动力学参数,为数值模拟提供基础数据。最后运用油藏数值模拟热采模型对注空气过程中氧化反应的热效应提高采收率进行了预测。     

微生物吞吐采油技术应用探讨

阐述了国内微生物采油技术的发展现状和强化采油的主要工艺及特点,介绍了微生物单井吞吐采油技术在延长油田的应用情况,实践证明,微生物强化采油技术可有效提高原油的采收率,具有良好的发展前景。