粒子群算法在油藏储量滚动预测上的应用

粒子群算法属于新兴的群智能技术,是一种基于种群的全局优化策略。算法的基本思想是在搜索空间和速度空间内随机初始化一批粒子,即确定粒子的初始位置和初始速度。使用残差平方和为目标函数,以相关系r作为对比参考。为了说明算法的有效性,以俄罗斯撒模特洛尔油田实际开发数据作为拟合模型的原始数据,使用CurveExpert软件作数据上的对比分析。将粒子群算法应用在油藏储量的滚动预测上,通过对几个经典模型的求解,表明了算法具有精度高、鲁棒性强的特点,证明了算法的可行性。对于油藏储量预算的其他非线性模型,本算法同样适用。