В настоящее время для прогнозирования коэффициента добычи песчаных нефтяных залежей в восточной части Южно-Китайского моря широко применяются численное моделирование и линейная регрессия, каждая из которых имеет недостатки, такие как большое время вычисления и низкая точность соответственно. Для быстрой и точной оценки коэффициента добычи было выбрано 50 разрабатываемых залежей в качестве выборочных данных. На основе выделения признаков факторов, влияющих на коэффициент добычи, методом главных компонент, применён метод регрессии на основе нейронных сетей для построения модели прогнозирования коэффициента добычи, применимой к морским песчаным залежам восточной части Южно-Китайского моря. Сравнение результатов модели регрессии на нейронных сетях с моделями опорных векторных регрессий и линейной регрессии показало высокую точность прогнозов нейронной модели, способной быстро оценивать потенциал разработки подобных залежей.

нейронные сети;восточная часть Южно-Китайского моря;песчаные залежи;коэффициент добычи;прогнозная модель;анализ главных компонентов