基于ARMA補償LSSVM模型的油井動液面在線預測

黃海礁

文章編號：2095-6835（2016）17-0115-02

摘 要：針對LSSVM靜態模型不能精確預測動液面的問題，提出了一種基于ARMA補償LSSVM模型的動液面在線預測方法。首先，選取建模的輔助變量，建立最小二乘支持向量機模型；然后，建立自回歸滑動平均模型（ARMA）對預測出的動液面值進行誤差補償，提高預測動液面輸出精度；最后，采用遼河油田某采油平臺實際生產數據進行仿真實驗，驗證該方法的可行性和實用性。

關鍵詞：ARMA補償LSSVM模型；油井動液面；在線預測；誤差補償

中圖分類號：TE33+1 文獻標識碼：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2016.17.115

3 結論

基于離線數據建立的預測模型，由于工況不斷發生變化，模型的預測精度會逐漸降低，甚至出現較大偏差，因此必須通過模型的評價標準對模型不斷進行更新，提高模型的預測能力。本文首先采用LSSVM建立動液面預測模型，然后由ARMA方法對預測模型進行誤差補償，從而實現模型的動態更新。實驗結果表明，該方法具有一定的可行性與實用性。

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〔編輯：劉曉芳〕