【摘 要】
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致密砂岩储层孔隙度小、渗透率低、含气饱和度低,基本上没有自然产能,需要进行压裂,所以压裂产能的预测很重要.广义回归神经网络（GRNN）稳定,对样本数量的要求低.产能预测关键是
【机 构】
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吉林大学地球探测科学与技术学院,中石油长庆油田勘探开发研究院,中煤科工集团西安研究院
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致密砂岩储层孔隙度小、渗透率低、含气饱和度低,基本上没有自然产能,需要进行压裂,所以压裂产能的预测很重要.广义回归神经网络（GRNN）稳定,对样本数量的要求低.产能预测关键是样本的选取以及扩展因子的选取.在原有的GRNN预测产能的基础上,利用交叉验证法改进GRNN网络,选取最优的样本确定最优的GRNN网络结构,利用循环判断法,选取最优的扩展因子.改进的GRNN神经网络可以避免确定GRNN网络结构和扩展因子过程中过多的人为影响.笔者利用灰色关联分析法分析压裂产能的影响因素,利用改进的GRNN网络有针对性地建
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