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作者：王小燕;谢文昊;李娟妮;王亦鑫;
单位：西安石油大学理学院;长庆油田第四采气厂;
摘要：针对油藏开发过程中，传统储量预测方法精度低、复杂度高，以及人工分析信息滞后导致不能及时发现潜力井等问题，提出一种智能化油藏动态分析方法，实现油藏开发问题的实时精确处理。在油田生产过程采集的20个参数中，利用皮尔逊相关系数最终选用当前年产油量、含水、体积液量、累产油量、排量、冲次和泵效共7个参数表征油田生产能力。然后基于回归的支持向量机模型，利用不同核函数下的SVR模型对油田月产油量进行预测，最终选定超参数d=2、C=54的二阶多项式核函数下的SVR模型作为最优的油田月产量预测模型，该模型预测结果的平均绝对误差为-0.006 1，均方误差为-0.102 8。实验结果表明，智能化油藏动态分析方法在勘探数据分析的基础上，能够准确地动态预测油藏，优化勘探规划结构并提高油藏发现效率。
关键词：智能油田;;油藏动态分析;;油田产量预测;;支持向量机模型;;核函数;;皮尔逊相关系数
基金资助：2025年陕西省重点研发计划(2025CY-YBXM-004)
