發(fā)布時間：2018-06-17 13:15

  本文選題：特征 + 聚類和分類　； 參考：《計算機工程與應(yīng)用》2017年21期

【摘要】：針對油田注產(chǎn)剖面動態(tài)測試在選井上沒有一個合適參考標(biāo)準(zhǔn)的問題,提出利用基于特征的聚類將油井按照生產(chǎn)狀況進行先聚類再分類的方法。首先對油井生產(chǎn)時間序列數(shù)據(jù)選擇處理,然后提取序列特征進行聚類,并把聚類結(jié)果劃分等級,最后制定油田測試優(yōu)化方案。實驗結(jié)果表明,提取的時間序列特征能很好地表征油井生產(chǎn)波動情況,獲得較好地分類效果,對指導(dǎo)油田測試有重要意義。
[Abstract]:In order to solve the problem that there is no suitable reference standard for the dynamic testing of injection-production profile in oil fields, a method of clustering and classifying oil wells according to production conditions by feature-based clustering is proposed. Firstly, the production time series data are selected and processed, and then the sequence features are extracted for clustering, and the clustering results are classified. Finally, the oil field test optimization scheme is formulated. The experimental results show that the extracted time series features can well characterize the oil well production fluctuation and obtain a good classification effect. It is of great significance to guide oil field testing.
【作者單位】： 中國石油大學(xué)地球物理與信息工程學(xué)院;中國石油大學(xué)油氣數(shù)據(jù)挖掘北京市重點實驗室;大慶油田測試技術(shù)服務(wù)分公司;
【分類號】：TE34;TP311.13

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本文編號：2031178