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基于支持向量机和粒子群优化的油层开采状态识别
被引量:
1
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作者
李学贵
许少华
李娜
《制造业自动化》
CSCD
2017年第4期8-10,37,共4页
针对开发小层生产状态评价问题,基于油井套损检测信号和储层岩性、物性、生产动态等动静态数据,提出了一种支持向量机和粒子群优化相结合的判别算法,较大提高了对多学科信息的综合能力和判别的准确性。
关键词
支持向量机
粒子群优化
开采状态识别
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职称材料
题名
基于支持向量机和粒子群优化的油层开采状态识别
被引量:
1
1
作者
李学贵
许少华
李娜
机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
山东科技大学信息科学与工程学院
大庆油田化工有限责任公司东昊分公司
出处
《制造业自动化》
CSCD
2017年第4期8-10,37,共4页
基金
国家自然科学基金(61170132)
中国石油科技创新基金(2010D-5006-0302)
文摘
针对开发小层生产状态评价问题,基于油井套损检测信号和储层岩性、物性、生产动态等动静态数据,提出了一种支持向量机和粒子群优化相结合的判别算法,较大提高了对多学科信息的综合能力和判别的准确性。
关键词
支持向量机
粒子群优化
开采状态识别
分类号
TE319 [石油与天然气工程—油气田开发工程]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于支持向量机和粒子群优化的油层开采状态识别
李学贵
许少华
李娜
《制造业自动化》
CSCD
2017
1
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职称材料
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