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４６２Ｖｏｌ．４６Ｎｏ．２
第卷第期
能源与环保
２０２４年２月ＣｈｉｎａＥｎｅｒｇｙａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎＦｅｂ．２０２４
基于ＧＷＯＳＶＭ算法的油气井产能
预测模型研究
，，
杨毅赵洪绪袁胜斌
（，３００４５７）
中法渤海地质服务有限公司天津
：，
摘要油气井产能对于油藏完井方式选择及相关作业起着决定性作用是油气藏开发的关键指标之
。。
一当前基于机器学习算法的油气井产能预测过程中预测结果受样本数据影响明显针对支持向量
，，
机方法和灰狼算法在处理小数据样本时的特征及优势将支持向量机与灰狼算法相结合形成了灰狼
—（ＧＷＯＳＶＭ）。
算法支持向量机算法算法利用某油田数据实际井数据对优化前后的算法及当前常
，，ＧＷＯＳＶＭ
用的机器学习算法进行对比测试结果表明优化后的算法在计算速度和计算精度上表现
，。。
出了明显优势能更准确地确定油气井产能研究结果对油气井产能预测具有一定指导意义
：；；；；ＧＷＯＳＶＭ
关键词油气井产能预测支持向量机算法灰狼算法算法
中图分类号：ＴＥ９８８．２文献标志码：Ａ文章编号：１００３－０５０６（２０２４）０２－０１７８－０６
Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｏｉｌａｎｄｇａｓｗｅｌｌｂａｓｅｄ
ｏｎＧＷＯＳＶＭａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ＹａｎｇＹｉ，ＺｈａｏＨｏｎｇｘｕ，ＹｕａｎＳｈｅｎｇｂｉｎ
（ＣｈｉｎａＦｒａｎｃｅＢｏｈａｉＧｅｏｓｅｒｖｉｃｅｓＣｏ．，Ｌｔｄ．，Ｔｉａｎｊｉｎ３００４５７，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙｏｆｏｉｌａｎｄｇａｓｗｅｌｌｓｐｌａｙｓａｄｅｃｉｓｉｖｅｒｏｌｅｉｎｔｈｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｏｆｒｅｓｅｒｖｏｉｒｃｏｍｐｌｅｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｒｅｌａｔｅｄｏｐｅｒａ
ｔｉｏｎｓ，ｗｈｉｃｈｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｋｅｙｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｆｏｒｒｅｓｅｒｖｏｉｒｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ．Ａｔｐｒｅｓｅｎｔ，ｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｏｉｌａｎｄｇａｓｗｅｌｌｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙｂａｓｅｄｏｎ
ｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｏｂｖｉｏｕｓｌｙｉｎｆｌｕｅｎｃｅｄｂｙｓａｍｐｌｅｄａｔａ．Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄａｄｖａｎｔａｇ
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