基于支持向量机的高含CO2凝析气藏油环体积预测方法

准确、高效地预测高含CO₂凝析气藏油环体积对于开发方案的制定至关重要，但海上深水凝析气藏难以通过大规模钻探来探明油环体积，且高浓度CO₂的萃取作用使油环体积变化更加复杂。首先通过CO₂充注实验还原高含CO₂凝析气藏成藏过程，以数值模拟结果为基础数据开展数据预处理，建立样本数据库，并通过关联分析优选其主控因素，明确不同地层条件和气顶组成下油环体积的变化规律，最后基于支持向量机开展油环体积预测训练，搭建油环体积的预测模型，实现输入主控因素以精确、快速预测油环体积的目的。预测结果表明，采用三次核函数的机器学习模型与数值模拟、物理模拟、矿场实际的油环体积误差分别为3.43%、5.10%和7.21%。