【摘 要】
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随着油田开采难度的增加,对分层注水的技术要求也越来越高。在我国现阶段的分层注水研究中,准确计算分层注水量是亟待解决的难题。为此建立基于BP神经网络的分层注水量预测模
【机 构】
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东北石油大学,大庆油田有限责任公司,中国石油集团测井有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金“化学驱工艺下水平井携砂油气水三相流流动参数测量方法研究”(51774092)
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随着油田开采难度的增加,对分层注水的技术要求也越来越高。在我国现阶段的分层注水研究中,准确计算分层注水量是亟待解决的难题。为此建立基于BP神经网络的分层注水量预测模型,选取厚度、有效厚度、地层系数、有效渗透率、地层压力、孔隙度、注入压力共7个影响因素进行分层注水量的预测,以80组数据作训练,20组数据作测试,并采用油田现场数据进行训练与验证。结果表明,实验结果的平均误差在2%左右,预测最大误差为10%,优于动态方程法的15%,明显低于目前应用注水量预测方法的预测误差,为油田精确分层注水奠定了基础。另外,通
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