BP神经网络用于某油田的生产动态分析

唐惠康; 李翔宇

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将BP神经网络用于油田生产动态分析,是指收集现有油田生产、测井、试油试采数据并将其用于建立生产动态分析预测模型,使其为生产实践服务。该方法对原始数据要求不高,弥补了传统分析方法计算量大、耗时费力的缺陷,而且此方法不受油田开发阶段和生产方式的影响,适用性强,应用范围广。BP神经网络结构由输入层、隐层、输出层三部分组成。以某油田区块3号井为例,验证BP神经网络在生产动态分析方面的应用效果。对比该井12个月内实际产油速度与分析预测产油速度的差异,结果表明两者数值差异不大,分析预测误差被限制在6%以下。

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来源
《油气田地面工程》 |2015年第4期|20-21|共2页
作者
唐惠康; 李翔宇;
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作者单位

河南职业技术学院;

北华大学木质材料科学工程省重点实验室;

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正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
BP神经网络; 动态分析; 数据集; 网格训练; 模型;

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