【摘 要】
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应用91井次的油气井测试数据对Ansari,Hagedorn & Brown Revised,Duns&Ros,Gray以及Beggs&Brill Revised模型进行了评价分析,结果表明:最适合的模型主要有Hagedorn&Brown Rev
【机 构】
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西南石油大学石油工程学院,西南石油大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室,中海石油(中国)有限公司北京研究中心
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应用91井次的油气井测试数据对Ansari,Hagedorn & Brown Revised,Duns&Ros,Gray以及Beggs&Brill Revised模型进行了评价分析,结果表明:最适合的模型主要有Hagedorn&Brown Revised模型和Ansari模型,其最佳井数分别占50.5%和35.2%。为了对特定的油井条件优选出最佳的计算模型,提出利用神经网络优选多相管流模型的方法,建立了BP神经网络模型,给出了完整的学习算法程序框图,提出采用动量算法修改隐含层权值,采用基于指数平滑的方法修改输出层权值,从而有效地减少了抖动。应用油气井测试数据及管流模型评价结果,研究了神经网络输入层、输出层及隐含层神经元个数对预测准确率的影响,结果表明:合理的BP神经网络模型能很好的预测最佳管流模型,其预测准确率可高达100%.
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