【摘 要】
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针对多分支井优化涉及的参数多、需要计算的方案量大的问题,采用正交设计方法结合BP神经网络技术,以评价期内油田最大净现值为优化目标对多分支井数目、长度、角度、间距及分支同异侧等参数进行了优化,避免了样本冗余,确保了网络对每个因素具有相同的预测能力.多分支井参数敏感性程度由大到小依次是分支数目、分支长度、分支角度和分支间距。多分支井参数存在最优值，且最优值随模型和经济参数的不同而不同，针对本文提供的模
【机 构】
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中国石油大学(华东),山东青岛266580
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针对多分支井优化涉及的参数多、需要计算的方案量大的问题,采用正交设计方法结合BP神经网络技术,以评价期内油田最大净现值为优化目标对多分支井数目、长度、角度、间距及分支同异侧等参数进行了优化,避免了样本冗余,确保了网络对每个因素具有相同的预测能力.多分支井参数敏感性程度由大到小依次是分支数目、分支长度、分支角度和分支间距。多分支井参数存在最优值，且最优值随模型和经济参数的不同而不同，针对本文提供的模型，最优参数组合为4分支、分支长度为1.50m、分支角度为300、分支间距60m、分支位于主井筒异侧。对断块油藏、条带状油藏、海上油藏、薄油藏及高含水油藏多分支井参数优化过程需要结合具体油藏情况进行操作。
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