煤层气储层渗透率的预测方法

发布时间：2018-03-25 07:18

  本文选题：煤层气　切入点：渗透率预测　出处：《黑龙江科技大学学报》2016年05期

【摘要】：煤层气储层渗透率参数的强非线性,使得常规参数难以预测,由此提出一种交叉熵优化支持向量机的煤层气渗透率预测新方法。利用UCI数据库中的数据,将该算法预测结果与粒子群算法、遗传算法的预测结果进行对比。结合某矿区实际地质特性,用该算法对该矿区煤层气储层渗透率参数进行预测,得出大部分被测试数据的相对误差率达到1%左右,除了个别数据超过20%,总体分布较稳定。该矿区渗透率参数的预测值和真实值分布图大体一致。该算法可行,且优于其他算法,可以为煤层气储层参数的预测提供算法保障。
[Abstract]:Because of the strong nonlinearity of permeability parameters of coalbed methane reservoir, it is difficult to predict the conventional parameters. Therefore, a new method of CBM permeability prediction based on cross-entropy optimization support vector machine is proposed. The prediction results of this algorithm are compared with those of particle swarm optimization algorithm and genetic algorithm. Combined with the actual geological characteristics of a mining area, this algorithm is used to predict the permeability parameters of coalbed methane reservoir in the mining area. The results show that the relative error rate of most of the tested data is about 1%, except for the individual data over 20, the overall distribution is relatively stable. The predicted value of permeability parameters in the mining area is approximately the same as the distribution map of the true value. The algorithm is feasible and superior to other algorithms. It can provide the algorithm guarantee for the prediction of coalbed methane reservoir parameters.
【作者单位】： 黑龙江科技大学电子与信息工程学院;黑龙江科技大学电气与控制工程学院;黑龙江科技大学计算机与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51504085) 哈尔滨市科技局项目(2015RQQXJ009)
【分类号】：TE312

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本文编号：1662091