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老井措施增油成为油田稳产、降低油田区块开发成本的必然选择。针对多项式回归预测的局限性、灰色理论不能反映影响因素特征、神经网络需求数据多且数据敏感性差等特征,通过建立最优控制模型,实现GM(1,1)灰色理论与神经网络的高精度组合预测。以某油田区块2011-2018年的措施增油为例,对影响措施增油量的因素进行识别,建立了最优控制灰色神经网络模型对老井措施年增油量进行预测,相比多项式回归预测、GM(1,1)预测及BP神经网络预测方法,新模型模拟效果更好,预测精度更高。新方法对2018年措施年增油量的预测精度达97.34%。基于最优控制的灰色神经网络模型可以作为一种人工智能组合最优化模型预测措施年增油量,为准确预测措施增油效果,指导油田开发决策提供了新的思路。  相似文献   
2.
介绍了国内外对沥青质沉积的研究概况,以王庄油田回采水样中沥青质沉积为例,对沥青质沉积的过程、危害及影响因素进行了探讨。  相似文献   
3.
选取对数正态分布为产量预测模型、Compertz模型为含水预测模型 ,注采关系曲线为油汽比模型 ,联立求解 ,进行开发指标预测 .矿场实例计算结果表明 ,该方法可对稠油油藏注蒸汽开发所有指标和全过程进行预测 ,为开发规划及油藏工程设计提供依据  相似文献   
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