基于Qt的油气藏流体地层高压物性预测平台

摘要：

结合三种预测方法,即经验公式法、多元线性回归方法及BP神经网络方法,本文基于Qt(跨平台C++图形用户界面应用程序开发框架)建立油气藏流体地层高压物性预测平台,在已知地面流体物性参数的条件下,预测地层高压物性参数.油田实例分析表明,使用该平台对高压物性参数预测,可以取得比较好的预测效果.
进行油、气藏储量计算及油气藏动态分析时,离不开流体高压物性参数,获得高压物性参数的方法主要有实测法、图版法及经验公式法[1].在油气测试过程中,往往需要在已知地面流体物性参数的条件下,对地层高压物性参数进行预测.常用的预测方法主要有经验公式法、多元线性回归方法,在此基础上,增加BP神经网络方法,将三种预测方法整合为地层高压物性预测平台,使用C++语言编程,并使用Qt实现预测平台的可视化.预测平台可以方便的得到三种预测方法的结果输出及对比,具有一定的实用性.

机标关键词：油气藏流体、地层、高压物性参数、预测平台、预测方法、多元线性回归方法、经验公式法、神经网络方法、流体物性参数、图形用户界面、预测效果、语言编程、应用程序、开发框架、动态分析、地面、储量计算、测试过程、参数预测、图版法

所属期刊栏目：36

分类号：TE3;TP3

在线出版日期：2015-12-21（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：41-42,62