【摘 要】
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水平井产量的预测工作越来越受到人们的重视,应用基于误差反向传播算法的人工神经网络和数学统计2种方法对超稠油油藏水平井产量进行了研究。第1种方法综合考虑地质、生产、
【机 构】
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中国石油大学华东石油工程学院,中国石化股份胜利油田分公司地质科学研究院,中国石化股份胜利油田分公司现河采油厂
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水平井产量的预测工作越来越受到人们的重视,应用基于误差反向传播算法的人工神经网络和数学统计2种方法对超稠油油藏水平井产量进行了研究。第1种方法综合考虑地质、生产、人为等因素对水平井产量的影响,在对原有水平井产量数据拟合的基础上,利用基于误差反向传播算法的人工神经网络,对超稠油油藏水平井未来周期的产量进行预测;第2种方法是回归出水平井截至某周期的累积产量与第1周期产量的关系,在已知第1个周期产量的前提下,用此关系来预测后几个周期的产量。结果表明,2种方法得到的预测产量与实际产量的相对误差均小于5%。
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