【摘 要】
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针对气相色谱指纹技术目前还难以被应用到3层及3层以上合采油层的局限,作者提出了一套人工神经网络学习算法,该算法具有非线性、精度高、适用于多层合采的优点.应用此方法,在
【机 构】
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大庆石油学院地科院,大庆油田公司勘探开发研究院,大庆油田有限责任公司第六采油厂
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针对气相色谱指纹技术目前还难以被应用到3层及3层以上合采油层的局限,作者提出了一套人工神经网络学习算法,该算法具有非线性、精度高、适用于多层合采的优点.应用此方法,在实验室通过原油的全烃气相色谱和色谱-质谱分析,确定反映单层和配比的原油特征气相色谱指纹,建立特征指纹数据库,用人工神经网络算法对数据进行分析处理,找出内在规律,就可以对实际合采的原油进行分析应用.通过对喇嘛甸油田及萨尔图油田试验区合采油井的单层产量进行实验室配比计算和实际合采油层原油分析验证,计算结果具有很高的精度并与单井实际产量MFE测试结
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