基于BP神经网络的油田生产动态分析方法

摘要：

为克服目前生产动态分析方法所需数据量大、费工费时和应用局限性大等缺点,文中提出了一种基于BP神经网络的油田生产动态分析新方法.该方法使用一些广泛易得的数据(如测井数据、生产历史数据)建立数据集,然后利用神经网络建模技术建立全油藏范围的基于数据驱动的预测模型,进行预测分析.实际油藏应用结果表明,产油速度的最大预测误差低于7％,产水速度的预测误差低于5％.预测效果较好,具有一定的应用和研究价值.

关键词：神经网络、生产动态、数据集、网格划分

所属期刊栏目：20

分类号：TE33+1(油气田开发与开采)

资助基金：国家科技重大专项"海上稠油高效开发新技术"子课题"海上油田生产运行管理智能决策支持技术研究"2011ZX05024-002-009

在线出版日期：2013-05-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：204-206