BP神经网络技术在神木气田水平井产能预测中的应用

摘要：

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.

关键词：水平井、神经网络、产能预测

所属期刊栏目：35

分类号：TE328(油气田开发与开采)

在线出版日期：2016-08-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：64-66,72