改进的B-P神经网络系统在储层敏感性伤害预测中的应用

• 作者: 何顺利 李中锋 邱电伟 门成全
• 来源期刊: 特种油气藏
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 自组织网络 B-P网络 储层伤害 敏感性分析 预测
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 钻采工艺
• 页码范围: 65-67,77
• 页数: 4页
• 分类号: TE348
• 字数: 2644字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-6535.2005.06.021

摘要

从储层保护的角度出发,对长庆油田的储层伤害进行了综合分析研究,确定了对储层造成伤害的几种因素:水敏、盐敏、速敏、酸敏、碱敏,并采用Kohonen自组织网络和改进的B-P网络相结合的组合神经网络技术建立了储层敏感性伤害的预测模型.该模型改进了以往神经网络模型在数据处理方面的缺点,缩短了网络学习训练的时间.运用该模型对长庆油田储层伤害进行了预测,预测结果与实测结果较一致性,说明改进后的神经网络模型在储层敏感性伤害预测中能够满足工程预测的需要,从而为油气层保护技术措施提供可靠的依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何顺利		30	904	17.0	30.0
2	李中锋		5	243	5.0	5.0
3	门成全		3	34	3.0	3.0
4	邱电伟		1	9	1.0	1.0