本文選題：煤層氣　切入點：滲透率預測　出處：《黑龍江科技大學學報》2016年05期

【摘要】：煤層氣儲層滲透率參數(shù)的強非線性,使得常規(guī)參數(shù)難以預測,由此提出一種交叉熵優(yōu)化支持向量機的煤層氣滲透率預測新方法。利用UCI數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù),將該算法預測結果與粒子群算法、遺傳算法的預測結果進行對比。結合某礦區(qū)實際地質特性,用該算法對該礦區(qū)煤層氣儲層滲透率參數(shù)進行預測,得出大部分被測試數(shù)據(jù)的相對誤差率達到1%左右,除了個別數(shù)據(jù)超過20%,總體分布較穩(wěn)定。該礦區(qū)滲透率參數(shù)的預測值和真實值分布圖大體一致。該算法可行,且優(yōu)于其他算法,可以為煤層氣儲層參數(shù)的預測提供算法保障。
[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.
【作者單位】： 黑龍江科技大學電子與信息工程學院;黑龍江科技大學電氣與控制工程學院;黑龍江科技大學計算機與信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(51504085) 哈爾濱市科技局項目(2015RQQXJ009)
【分類號】：TE312

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本文編號：1662091