凝析气藏露点压力的神经网络预测方法

摘要：

针对凝析气藏露点压力与其影响因子之间的复杂非线性关系,难以建立具体的精确模型.本文应用人工神经网络的建模方法、多层感知器的模型结构、自适应学习速率的BP学习算法,辨识凝析气藏露点压力的功能模型,并把辨识模型的仿真结果与实验室测得的实际露点压力数据相对比,开展了与多元回归、经验公式的比较研究,以检验神经网络模型的可靠性.实验结果表明,这种新的凝析气藏露点压力建模方法具有很高的精度.

关键词：凝析气藏、露点压力、神经网络、BP算法

所属期刊栏目：22

分类号：TE3(油气田开发与开采)

在线出版日期：2006-08-29（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：6-8