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摘要:
考虑到开发过程中影响聚合物驱油效果的动态因素,如聚合物注入浓度、注入速度和采油速度等,提出了一种基于三层前向神经网络的聚合物驱含水率预测动态模型.该模型在训练神经网络时采用了改进的Levenberg-Marquardt算法,从而避免了矩阵求逆运算.对孤东油田七区所建模型的研究结果表明,应用该方法可以获得与实际结果拟合均方差为0.046 0的聚合物驱含水率预测模型.应用该方法与应用数值模拟预测含水率的拟合均方差仅为0.360 8,表明该方法可用于与具有相似地质特征区块的聚合物驱含水率建模预测.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于三层前向神经网络的聚合物驱含水率预测模型
来源期刊 油气地质与采收率 学科 工学
关键词 聚合物驱 含水率 预测 神经网络
年,卷(期) 2007,(5) 所属期刊栏目 油气采收率
研究方向 页码范围 56-58,65
页数 4页 分类号 TE357.431
字数 3301字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1009-9603.2007.05.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱桂芳 中国石油新疆油田公司勘探开发研究院 4 124 3.0 4.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
聚合物驱
含水率
预测
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
油气地质与采收率
双月刊
1009-9603
37-1359/TE
大16开
山东省东营市聊城路3号
1994
chi
出版文献量(篇)
3486
总下载数(次)
3
总被引数(次)
42233
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