(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111360449.5 (22)申请日 2021.11.17 (71)申请人 陕西延长石油 （集团） 有限责任公司 地址 710000 陕西省西安市高新区唐延路 61号 (72)发明人 王超　陈翔鸿　石彬　林彧涵　 李玮　薛文卓　王锰　李红　 (74)专利代理 机构 西安亿诺专利代理有限公司 61220 代理人 贺珊 (51)Int.Cl. E21B 47/00(2012.01) E21B 49/00(2006.01) G06F 30/27(2020.01) G06Q 50/02(2012.01) (54)发明名称 一种基于支持向量机的致密油藏常规井产 量预测方法 (57)摘要 本发明涉及一种基于支持向量机的致密油 藏常规井产量预测方法， 包括如下步骤： 收集影 响储层产量的影响因素， 将影 响因素记为A， 分别 计算得到上述影响因素的皮尔森相关系数X； 筛 选 大于0.1时对应的影响因素A， 采用哈达玛 积的形式将影响因素A与皮尔森相关系数X进行 组合， 得到融合因素α； 利用支持向量机回归法， 以α作为输入变量， 以储层产量y为输出变量， 代 入公式计算得到产量预测结果。 通过对产量影 响 参数分析， 利用影响权重筛选出主要影响因子， 将权重与影 响参数组合成融合参数， 带入支持向 量机算法， 选用高斯核函数， 进行数据训练， 得到 产量预测模型。 在后续预测中可直接应用该模 型， 通过影响参数输入， 来得到对应的产量预测 结果。 权利要求书2页 说明书4页 附图1页 CN 114320266 A 2022.04.12 CN 114320266 A 1.一种基于支持向量机的致密油藏常规井产量预测方法， 其特 征在于： 包括如下步骤： 步骤1： 收集影响储层产量的影响因素： 地质参数和工程 参数； 其中， 地质参数包括油层厚度、 含油饱和度、 孔隙度、 渗透率及地区稳定含水率； 工程参数包括平均砂比、 工作排 量、 总砂量、 总液量及破裂压力； 将上述影响因素记为A＝{a1,a2,…,ai}； 并分别计算得到上述影响因素的皮尔森相关系数 步骤2： 筛选 大于0.1时对应的影响因素A， 采用哈达玛积的形 式将影响因素A与皮尔 森相关系数 X进行组合， 得到融合因素α； 步骤3： 利用支持向量机回归法， 以α作为输入变量， 以储层产量y为输出变量， 代入公式 (10) 其中： 以{(x1,y1),…,(xi,yi)},xi∈R,Yi∈R,i＝1,2, …,n来表示预测模型的对应关 系； 式中： ai为第i个样本对应的拉格朗日算子； ai*为样本的最优拉格朗日算子； exp(‑γ‖x‑xi‖2)为映射函数； xi为第i个特 征向量； γ为高斯核函数扰动参数； b为运算偏差， b∈R； yi为第i组输入变量对应的标记； K(x,xi)为核函数； C为惩罚系数； ξ 为松弛变量； n为样本最大 数量； 计算得到储层产量预测模型y＝f( α )， 进 而得到产量预测结果。 2.根据权利要求1所述基于支持向量机的致密油藏常规井产量预测方法， 其特征在于： 所述公式(10)的具体 推导过程 为： 结合储层产量及其影响因素建立模型； 以{(x1,y1),…,(xi,yi)},xi∈R,Yi∈R,i＝1,2, …,n来表示模型的对应关系； 其中， φ 为映射函数， 将 影响因素x映射到高维空间， 训练集的非线性关系在高维空间将变换成线性 关系， 据此建立储层产量预测函数； 储层产量预测函数f(x)的具体形式为： f(x)＝ω·φ(x)+b           (1) 式中： ω为加权向量； 求解最优分类超平面， 即寻找最优的ω和b； 公式(1)转 化成如下优化问题： 权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114320266 A 2式中： ξ 为松弛变量； ξ*为下线松弛变量； 公式(2)的约束条件为： 式中： ξi为第i组对应的松弛变量； ξi*为第i组对应的下线松弛变量； 将公式(1)转换为拉格朗日函数并利用W olfe对偶定理， 转 化后求解的形式为： 上述方程的约束条件为： 式中： aj为第j个标签对应的拉格朗日算子； aj*为标签的最优拉格朗日算子； xj为第j个标签； 将非线性问题转 化为线性问题， 推导出非线性回归函数的表达式如下： 式中： K(x,xi)为核函数； 其中： 核函数K(x,y)将输入空间映射到特 征空间地映射φ(x)， 对 任意输入空间中的x,y， 有 K(x,y)＝φ(x) ·φ(y)            (8) 核函数采用高斯核函数 K(x,y)＝exp( ‑γ‖x‑y‖2)          (9) 最终得到： 3.根据权利要求1所述基于支持向量机的致密油藏常规井产量预测方法， 其特征在于： 所述皮尔森相关系数 的计算过程 为： 4.根据权利要求1所述基于支持向量机的致密油藏常规井产量预测方法， 其特征在于： 所述采用哈达 玛积的形式将影响因素A与皮尔森相关系数 X进行组合的具体过程 为： α ＝A*X。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114320266 A 3