構建基于數(shù)據(jù)挖掘技術的水平井產(chǎn)能預測模型.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、水平井產(chǎn)能預測在水平井開采過程中起到至關重要的作用，目前對水平井產(chǎn)能的預測大部分是由公式預測，準確度不高。同時長期積累下來的水平井數(shù)據(jù)沒有得到充分利用。數(shù)據(jù)挖掘技術為從大量的水平井數(shù)據(jù)中獲得信息提供了有效途徑。 在已有的數(shù)據(jù)挖掘技術基礎上，對聚類分析方法和遺傳算法做了進一步研究，提出一種基于中心定位算子的遺傳算法(GCOGA)。該方法在保持遺傳算法全局尋優(yōu)特點的同時解決了遺傳算法運行后期在最優(yōu)解附近左右擺動，收斂速度較慢的問題。

2、針對聚類算法易陷入局部優(yōu)化的缺點，我們將GCOGA與層次聚類方法相結合，通過遺傳算法的全局尋優(yōu)特點彌補聚類算法的不足。在面對多屬性樣本參與聚類時，本文提出了結合樣本屬性的GCOGA-FCM算法，充分的考慮到樣本的屬性值對聚類效果的影響。 通過對數(shù)據(jù)挖掘的方法進行研究與改進，將其應用于水平井產(chǎn)能預測。針對水平井產(chǎn)能預測的特點，建立水平井產(chǎn)能預測模型，將本文提出的算法應用于此模型中。實驗結果表明，模型完成水平井細化分類，提高了水平井

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