用人工神经网络技术优化压裂用砂量

• 作者: 吴志华 廖锐全 徐永高 慕立俊
• 来源期刊: 石油天然气学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 压裂 压裂用砂量 优化
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 油气田开发工程
• 页码范围: 214-215
• 页数: 2页
• 分类号: TE357.1
• 字数: 1220字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-9752.2005.02.023

摘要

以BP网络模型为基础,以地层渗透率、孔隙度、油层厚度、压裂砂量、砂比、施工排量和工作压力等影响压裂效果的主要参数作为输入参数,对某油藏实际的投产压裂井的数据进行训练学习,并由训练计算得到的权重系数,对油藏的压裂施工参数进行计算,得出用砂量和压后产量的关系曲线,以此为依据优化压裂用砂量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廖锐全	长江大学石油工程学院	65	362	10.0	16.0
2	慕立俊	长庆油田分公司油气工艺技术研究院	15	280	9.0	15.0
3	徐永高	长庆油田分公司油气工艺技术研究院	19	243	7.0	15.0
4	吴志华	长庆石油管理局第一采油技术服务处	2	12	2.0	2.0