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基于主成分分析与神经网络方法,以焦页AHF井、BHF井为例,在不减少变量信息的情况下利用降维的思路将多个影响变量转化为少数综合变量,通过神经网络气井产量预测模型对输入集进行反复训练,得到输出变量。实验结果表明:该气井产量预测模型一致性较好,具有较高的精度,可以利用此方法进行初期产量预测。
相同构造区新型产量预测方法研究
【摘 要】
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基于主成分分析与神经网络方法,以焦页AHF井、BHF井为例,在不减少变量信息的情况下利用降维的思路将多个影响变量转化为少数综合变量,通过神经网络气井产量预测模型对输入集
【机 构】
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中石化重庆涪陵页岩气勘探开发有限公司
【出 处】
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江汉石油职工大学学报
【发表日期】
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2019年3期
【基金项目】
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国家科技重大专项“涪陵页岩气开发示范工程”(2016ZX05060)
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