换一批基于支持向量回归机及混沌理论的气田监测预警技术
Gas Field Pre-alarm Technique Based on Support Vector Regression and Cha-os Theory
摘要针对气田开发过程中安全监测预警问题,结合支持向量回归机(Support Vector Regression, SVR)和相空间重构,提出了气田监测预警方法.对训练样本进行相空间重构,提取用于SVR离线训练的自变量和因变量.通过遗传算法获取最佳SVR参数,采用序列最小优化算法(Sequential Minimal Optimization, SMO)算出Lagrange乘子,构造在线预测模型,对监测信号进行预测,判别未来10个时间步长内监测值是否超出安全范围,在时间相对较充足的情况下采取有效措施,避免事故的发生.现场应用表明,所述方法在混沌信号预测方面具有较高精度,可为气田监测提供准确的预警信息.
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关键词
气田开发预警支持向量回归机混沌理论遗传算法监测gas field developmentpre-alarmsupport vector regressionChaos theoryge-netic Algorithmmonitoring
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1006-6896.2016.2.001
发布时间
2016-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家科技重大专项（2011ZX05017-004）
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