GA-BP神经网络模型在洛带气田产量预测中的应用

• 作者: 康毅力 杨宇 杨彦军 郭春华
• 来源期刊: 油气地质与采收率
• 学科: 工学
• 关键词: R/S分析 赫斯特指数 神经网络 预测 洛带气田
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 所属期刊栏目: 油气藏工程
• 页码范围: 84-85,88
• 页数: 3页
• 分类号: TE332
• 字数: 1893字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-9603.2006.06.026

摘要

气井产量变化的影响因素很多,使产量递减预测变得十分困难.以洛带气田的产量递减井为例,运用R/S分析方法计算了气井的赫斯特指数,证实该区的气井产量变化和生产时间具有相关性,可以进行产量递减分析.利用GA-BP神经网络模型对气井产量进行了拟合和预测,拟合的平均相对误差为5.1%,表明新模型适用于洛带气田的产量递减预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨彦军		10	33	4.0	5.0
2	郭春华		18	219	10.0	14.0