BP神经网络技术在神木气田水平井产能预测中的应用

刘鹏飞; 文开丰; 高君微; 王超; 杨国平

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BP神经网络技术在神木气田水平井产能预测中的应用

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传统水平井产能预测计算由解析解法与丰解析解法确定,有极大的局限性,所以在应用中常常预测不够准确.本文选择BP神经网络算法,通过输入信息神经网络权值和阀值作用,计算各层误差,依次对权值和阀值进行修改,达到高精度、快速逼近样本的目的.最后用训练好的网络来进行神木水平井产能预测.仿真结果表明,神经网络算法应用效果显著,预测值与实际值相对误差在±10％之内,能够满足工程精度要求.

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来源
《石油化工应用》 |2016年第5期|64-66,72|共4页
作者
刘鹏飞; 文开丰; 高君微; 王超; 杨国平;
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作者单位

中国石油长庆油田分公司第二采气厂,陕西西安710200;

中国石油长庆油田分公司第二采气厂,陕西西安710200;

中国石油长庆油田分公司第二采气厂,陕西西安710200;

中国石油长庆油田分公司第二采气厂,陕西西安710200;

中国石油长庆油田分公司第二采气厂,陕西西安710200;

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正文语种 chi
中图分类油气产量与可采储量;
关键词
水平井; 神经网络; 产能预测;

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