Actualmente, la predicción de la tasa de recuperación de los yacimientos de arenisca en la parte este del Mar del Sur de China utiliza principalmente métodos como la simulación numérica y la regresión lineal, que presentan desventajas de largo tiempo y baja precisión respectivamente. Para predecir rápida y precisamente la tasa de recuperación del yacimiento, se seleccionaron 50 yacimientos desarrollados como muestras de datos. Sobre la base de la extracción de características de los factores que afectan la tasa de recuperación mediante análisis de componentes principales, se utilizó el método de regresión con redes neuronales para establecer un modelo de predicción adecuado para los yacimientos de arenisca marinos en la parte este del Mar del Sur de China. La comparación de los resultados del modelo de regresión con máquina de vectores de soporte y el modelo de regresión lineal muestra que el modelo de regresión con redes neuronales tiene una alta precisión de predicción y puede evaluar rápidamente el potencial de desarrollo de estos yacimientos.

redes neuronales;parte este del Mar del Sur de China;yacimientos de arenisca;tasa de recuperación;modelo de predicción;análisis de componentes principales