基于BP神经网络的油田生产动态分析方法

被引：13

作者：

樊灵 ^{[1
]}

赵孟孟 ^{[1
]}

殷川 ^{[2
]}

朋兴亚 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国石油大学(华东)石油工程学院

[2] 中海石油(中国)有限公司天津分公司

来源：

断块油气田 | 2013年 / 20卷 / 02期

关键词：

神经网络; 生产动态; 数据集; 网格划分;

D O I：

暂无

中图分类号：

TE331 [];

学科分类号：

摘要：

为克服目前生产动态分析方法所需数据量大、费工费时和应用局限性大等缺点,文中提出了一种基于BP神经网络的油田生产动态分析新方法。该方法使用一些广泛易得的数据(如测井数据、生产历史数据)建立数据集,然后利用神经网络建模技术建立全油藏范围的基于数据驱动的预测模型,进行预测分析。实际油藏应用结果表明,产油速度的最大预测误差低于7%,产水速度的预测误差低于5%。预测效果较好,具有一定的应用和研究价值。

引用

页码：204 / 206

页数：3

共 15 条

[11]

神经网络与应用.[M].董长虹编著;.国防工业出版社.2005,

[12]

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刘林 ;

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顾岱鸿 ;

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田冷 ;

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断块油气田, 2004, (06) :37-39+91

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