【摘 要】
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对储层敏感性预测进行了研究,发现利用神经网络模型对储层进行敏感性预测可以对油田后期开发提供重要依据,使用BFGS神经网络算法建立预测模型,可以准确找到误差函数全局最小值,从而快速预测储层敏感性,并依据此模型编制了预测储层敏感性的软件.同时,借助塔里木油田的90组样本对模型的应用效果进行检验,研究结果表明,该模型对样本敏感性损害指数预测的准确率大于95％;证明依据BFGS神经网络算法建立的模型在储层敏感性预测方面具有良好的应用前景.
【机 构】
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中石化 江苏油田 勘探开发研究院,江苏 扬州 225009
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对储层敏感性预测进行了研究,发现利用神经网络模型对储层进行敏感性预测可以对油田后期开发提供重要依据,使用BFGS神经网络算法建立预测模型,可以准确找到误差函数全局最小值,从而快速预测储层敏感性,并依据此模型编制了预测储层敏感性的软件.同时,借助塔里木油田的90组样本对模型的应用效果进行检验,研究结果表明,该模型对样本敏感性损害指数预测的准确率大于95％;证明依据BFGS神经网络算法建立的模型在储层敏感性预测方面具有良好的应用前景.
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