基于人工神经网络的聚合物驱提高采收率预测——人工神经网络与二次多项式逐步回归方法的对比

• 作者: 周丛丛 张晓光 曾嘉 李亚 李洁 罗峰
• 来源期刊: 大庆石油地质与开发
• 学科: 工学
• 关键词: 聚合物驱 多项式回归 人工神经网络 孔隙结构 预测
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 三次采油
• 页码范围: 113-116
• 页数: 4页
• 分类号: TE357.46
• 字数: 2755字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3754.2008.03.031

摘要

准确评价和预测聚合物驱开发效果对油田开发和管理具有重要指导意义.储层微观孔隙结构参数是影响聚合物驱开发效果的重要因素,二者之间是一种非线性、不确定的复杂关系.用相关性分析优选出对聚驱提高采收率值影响较大的参数,采用多项式回归分析和BP神经网络的方法对于这种非线性、不确定的多变量系统进行预测,结果表明人工神经网络方法具有更好地自适应性,能较好的反映影响聚驱效果的各种微观参数与提高采收率值的内在联系,而且预测精度较高.因此认为应用BP神经网络方法预测聚驱效果是可行的、有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李洁	大庆油田有限责任公司勘探开发研究院	21	397	11.0	19.0
2	周丛丛		5	44	4.0	5.0
3	罗峰	大庆油田有限责任公司勘探开发研究院	1	14	1.0	1.0
4	李亚	大庆油田有限责任公司勘探开发研究院	4	23	3.0	4.0
5	曾嘉	大庆油田有限责任公司勘探开发研究院	1	14	1.0	1.0