【摘 要】
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由于水平井的含水变化受多种因素影响,且二者之间是一种非线性、不确定的复杂关系,这就致使常规的预测方法效率及精度不高。针对这一问题,应用数值模拟计算的累积产油、产水
【机 构】
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中海油田服务股份有限公司油田生产事业部
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由于水平井的含水变化受多种因素影响,且二者之间是一种非线性、不确定的复杂关系,这就致使常规的预测方法效率及精度不高。针对这一问题,应用数值模拟计算的累积产油、产水和产液回归俞启泰水驱特征曲线,求得反映水平井见水特征的参数b;以参数b为研究对象,编写BP神经网络,对6个水平井含水变化的影响因素与b值之间的关系进行系统预测。结果表明,人工神经网络方法具有更好的自适应性,能较好地反映各种影响因素与b值的内在联系,而且预测精度较高。应用BP神经网络方法预测水平井含水变化规律是可行的、有效的。
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