基于多元线性回归和BP神经网络的单井能力预测

佟秀秀; 康志宏

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基于多元线性回归和BP神经网络的单井能力预测

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cqvip:为提高单井能力预测的精度和可靠性,提出利用地震属性数据,结合多元线性回归方法和BP神经网络方法进行预测。首先提取了研究区目的层的地震属性,然后利用多元线性回归方法和BP神经网络方法建立了单井能力与地质、地震属性之间的函数关系,得出了半定量-定量化的单井产量设计模型,并且验证了模型的预测结果。结果显示:单井能力预测精度总体在80%以上,其中BP神经网络模型预测精度更高,吻合度更好,证明了利用多种地震属性联合预测单井产能是一种卓有成效的方法。

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来源
《科学技术与工程》 |2019年第29期|96-102|共7页
作者
佟秀秀; 康志宏;
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作者单位

中国地质大学(北京)能源学院北京100083;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类碳酸盐岩油田开发;
关键词
日产油水平; 地震属性; 相关性分析; BP神经网络; 多元线性回归;

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