数据挖掘技术在出砂预测中的应用

针对油井出砂预测困难的问题 ,提出应用数据挖掘理论和技术探索解决问题的新途径。根据应用问题的性质 ,给出了两种用于实现聚类挖掘的人工神经网络模型与算法 ,简单竞争学习和自组织特征映射学习算法。运用该挖掘模型对某油田一区块的 5 2口已知出砂效果井的资料进行挖掘 ,预测该区另外 8口井出砂情况 ,在预测结果中有 5口井的出砂预测结果与实际出砂情况相符。