不稳定试井分析中参数识别的神经网络方法

胡泽

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在不稳定试井分析中，调整试井解释参数往往花费解释人员大量的时间。特别，当试井解释参数较多时，进行参数调整就更为困难，有时得不到一个合理的参数识别结果。因此，研究新的试井解释参数识别方法势在必行。目前，典型曲线的自动拟合方法是其研究成果之一，但由于数值计算方法的局限，使得该方法难于推广。文中研究了基于神经网络的系统辨识方法在不稳定试井分析参数识别中的应用。通过神经网络对一实际的油气藏系统进行建模和辨识，从而由新的神经网络模型可以获得参数识别结果。着重讨论了均质地层和双重介质地层的压力不稳定测试的参数识别问题，一个实例的分析显示了该识别算法的特性。

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来源
《西南石油大学学报》 |1997年第4期|57-63|共7页
作者
胡泽;
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作者单位

西南石油学院石油工程系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类试井、试采;
关键词
参数识别; 系统辨识; 神经网络; 试井分析;

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