基于优化的随机森林算法的多元气驱多组分前缘预测方法及系统

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基于优化的随机森林算法的多元气驱多组分前缘预测方法及系统
申请号:CN202510123270
申请日期:2025-01-26
公开号:CN120197466A
公开日期:2025-06-24
类型:发明专利
摘要
本申请涉及多元气驱多组分前缘技术领域,公开了一种基于优化的随机森林算法的多元气驱多组分前缘预测方法及系统。所述方法基于预设的多元气驱多组分油藏机理模型获取不同参数组合下的前缘模拟结果,构建基于随机森林的预测模型,并利用不同参数组合以及对应的前缘模拟结果优化预测模型,获得最优预测模型,最后利用最优预测模型对多元气驱多组分进行前缘预测,可以准确预测多元气驱多组分的前缘的变化,能够帮助工程师合理设计气体注入方案,避免气体浪费和气体的不必要窜入。
技术关键词
前缘预测方法 随机森林 超参数 算法 优化预测模型 特征选择 梯度提升机 注采井距 预测系统 饱和度 模块 气体 训练集 误差 数据 原油 网格 压力 速度
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