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储层潜在敏感性B-P网络快速预测方法研究
引用本文:董书礼,鄢捷年.储层潜在敏感性B-P网络快速预测方法研究[J].中国石油大学学报(自然科学版),2001,25(2).
作者姓名:董书礼  鄢捷年
作者单位:石油大学石油工程系,
基金项目:中国石油天然气集团公司“九五”重点科技攻关项目
摘    要:对神经网络算法以及利用神经网络进行敏感性预测中经常出现的问题进行了探讨。着重介绍了合理网络结构的确定方法、学习样本的搜集与处理以及学习算法的改进等 ,并建立了改进的B P算法。通过水敏性预测 ,介绍了神经网络在敏感性预测中的具体应用过程 ,并对其在实际生产中的应用效果进行了验证。结果表明 ,利用改进后的神经网络对储层敏感性进行预测的方法 ,具有预测精度高、自适应好、容错能力强等优点。为了便于使用 ,编制了功能完备的敏感性预测软件 ,现场使用效果良好。

关 键 词:储层敏感性  地层损害  神经网络  预测

PREDICTION METHOD OF POTENTIAL SENSIBILITY OF FORMATION DAMAGE WITH B-P network
DONG Shu-li,YAN Jie-nian.PREDICTION METHOD OF POTENTIAL SENSIBILITY OF FORMATION DAMAGE WITH B-P network[J].Journal of China University of Petroleum,2001,25(2).
Authors:DONG Shu-li  YAN Jie-nian
Institution:DONG Shu li and YAN Jie nian
Abstract:The artificial neural network is a new intelligent method developed in recent years. Some problems emergenced in predicting the potential damage of formation by the arithmetic of the artificial neural network are researched.Such problems include develompent of an reasonable network architecture, collection and handling of the samples, advance of the arithmetic. Taking the water sensitivity prediction as an example,the effect of prediction in the production is validated. The application result of this method shows that it has such advantages of high exactness, self adaptability and self organization. For the user's convenience,the software of prediction has been programmed. The field application of the software shows good effects.
Keywords:reservoir sensitivity  formation damage  neural network  prediction
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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