【摘 要】
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该文将人工神经网络技术（ANN）应用于增产措施选井午饭支.论文首先采用Kohonen自组织竞争映射网络,对表皮系数、有效孔隙度、含水等几个影响产能的特征参数进行排序,并进一步分
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该文将人工神经网络技术（ANN）应用于增产措施选井午饭支.论文首先采用Kohonen自组织竞争映射网络,对表皮系数、有效孔隙度、含水等几个影响产能的特征参数进行排序,并进一步分析了措施失效的原因,提出了相应的改进方法.在此基础上,采用改进的BP网络模型和自组织竞争网络模型分别对川东矿区福成寨构造和青海尕斯库勒E<1><,3>油藏增产措施的目标井、层进行了优选.如何将井、层以及各小层的相关村量参数,如有效厚度、孔隙度、渗透率以及含油饱和度转变成矢量输入样本是人工神经网络模型样本参数处理的瓶颈问题.该文提出了一个新的参数：增油潜力因子δ=khφSo/μ表征小层的增油潜力,从而成功地解决了输入样本矢量化的问题.
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