用BP神经网络进行凝析气藏类型的早期识别

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凝析气藏是一类型特殊油气藏,对其类型的早期识别是制定合理的开发方案的前提。本文将人工神经网络引入,通过BP算法的学习,建立了凝析气藏类型的早期识别模型。用此模型检验了28个实际凝析气藏,均能进行准确识别 Condensate gas reservoirs are a type of special oil and gas reservoirs, and the early identification of their types is a prerequisite for developing a rational development plan. In this paper, artificial neural network is introduced. Through the study of BP algorithm, an early identification model of condensate gas reservoir type is established. With this model, 28 actual condensate gas reservoirs were tested and both were accurately identified
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