BP人工神经网络在合采井单层产能贡献率配分中的应用

• 作者: 卢双舫 张居和 王民 王永凤 马野牧
• 来源期刊: 大庆石油学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 合采井 产能贡献率 BP人工神经网络 气相色谱 配比实验
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 石油科技
• 页码范围: 8-10,21
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 2357字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-4107.2007.06.003

摘要

针对我国陆相沉积油层组在多层合采井的单层产能和贡献率配分中精度不高的现状,进行了5层产能配比实验.通过气相色谱指纹技术定量了指纹化合物绝对浓度,并结合建立的BP人工神经网络模型,计算多层配比实验的单层产能贡献率,计算结果精度较高,其中最大绝对误差为0.34%,最小绝对误差为0,表明气相色谱指纹技术结合人工神经网络在多层合采井的单层产能贡献率计算中占有优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢双舫	大庆石油学院地球科学学院	112	1908	25.0	37.0
2	张居和	大庆油田有限责任公司勘探开发研究院	23	158	8.0	11.0
3	王民	大庆石油学院地球科学学院	11	99	7.0	9.0
4	王永凤	大庆石油学院地球科学学院	1	6	1.0	1.0
5	马野牧	大庆石油学院地球科学学院	1	6	1.0	1.0