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基于支撑向量机的井眼轨迹预测新方法
被引量：
7
1
作者
王延江
杨培杰
+1 位作者
史清江
孙正义
《石油大学学报（自然科学版）》
EI
CSCD
北大核心
2005年第5期50-53,61,共5页
提出了一种利用支撑向量机(SVM)进行井眼轨迹预测的新方法,它基于小样本统计学习理论,通过对一口或几口已钻井的轨迹数据进行学习训练支撑向量机,建立井眼轨迹的支撑向量机预测模型。对多口井的实验结果分析表明,该方法估计精度高且易...
提出了一种利用支撑向量机(SVM)进行井眼轨迹预测的新方法,它基于小样本统计学习理论,通过对一口或几口已钻井的轨迹数据进行学习训练支撑向量机,建立井眼轨迹的支撑向量机预测模型。对多口井的实验结果分析表明,该方法估计精度高且易于现场推广使用。
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关键词
地质导向钻井
随钻测量
井眼轨迹预测
支撑向量机
统计学习
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职称材料
题名
基于支撑向量机的井眼轨迹预测新方法
被引量：
7
1
作者
王延江
杨培杰
史清江
孙正义
机构
中国石油大学信息与控制工程学院
胜利油田钻井工艺研究院钻井信息中心
出处
《石油大学学报（自然科学版）》
EI
CSCD
北大核心
2005年第5期50-53,61,共5页
基金
中国石油化工集团公司科技攻关项目(JP03009)
文摘
提出了一种利用支撑向量机(SVM)进行井眼轨迹预测的新方法,它基于小样本统计学习理论,通过对一口或几口已钻井的轨迹数据进行学习训练支撑向量机,建立井眼轨迹的支撑向量机预测模型。对多口井的实验结果分析表明,该方法估计精度高且易于现场推广使用。
关键词
地质导向钻井
随钻测量
井眼轨迹预测
支撑向量机
统计学习
Keywords
geosteering drilling
measurement while drilling
wellbore trajectory prediction
support vector machine
statistical learning
分类号
TE22 [石油与天然气工程—油气井工程]
TP29 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于支撑向量机的井眼轨迹预测新方法
王延江
杨培杰
史清江
孙正义
《石油大学学报（自然科学版）》
EI
CSCD
北大核心
2005
7
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