库车前陆盆地"三超"气井产能预测方法对比

摘要：

气井产能预测是气藏开发过程中的重要工作之一,在气田的整体评价和高效开发进程中具有很强的预见性.而对于"三超"气井来说,进行产能测试面临着较大困难,因此寻找一种较为方便的产能预测方法尤为重要.基于此,研究以气井静态资料、探井资料为依据,建立了多元线性回归、BP神经网络、支持向量机3种预测模型,通过对上述3种产能模型预测结果及3种预测方法的优缺点综合对比分析可知,基于支持向量机的气井产能预测模型预测精度较高、预测结果稳定、可操作性强,是一种适合库车前陆盆地"三超"气井产能预测的数据建模方法.

关键词："三超"气井、产能预测、多元线性回归、BP神经网络、支持向量机

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资助基金：中国石油科技创新基金项目2015D-5006-0207;重庆科技学院研究生科技创新计划项目YKJCX2014020

在线出版日期：2018-06-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：31-34