基于人工神经网络的凝析气藏动态预测

• 作者: 侯庆英 唐明龙 江同文 董平川
• 来源期刊: 大庆石油地质与开发
• 学科: 工学
• 关键词: 凝析气藏 注气开发 动态预测 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 油藏工程
• 页码范围: 73-75
• 页数: 3页
• 分类号: TE319
• 字数: 2211字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3754.2008.02.019

摘要

常规的动态预测方法因适应的开发阶段和范围不同,在应用过程中有其局限性.BP人工网络则能克服这些缺点,不仅能描述油田开发的整个过程,而且还可以考虑单一变量和多变量影响因素,把能影响动态预测指标的各种因素自行组织起来,加以训练和学习,建立起广义的、精确的动态预侧模型.针对凝析气藏的开发,提出一种基于BP人工神经网络的凝析气藏产油量和产气量的动态预报方法,该方法对气藏开发过程的时变性和各种随机干扰因素具有自适应性.基于BP人工神经网络的模型,设计了BP网络算法的计算机实现的流程.在Windows XP环境下,采用面向对象的编程方法,以Visual C++.NET为编程语言成功开发了凝析气藏的单井动态产量预测软件.进行了牙哈凝析气藏2口井的产油量和产气量的预测对比,结果表明,模型预测值与实际生产值具有很好的一致性,该预测软件具有较高的预测精度和可靠性,适合于牙哈凝析气藏各个阶段的产油量、产气量的动态预报,具有良好的推广价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董平川	中国石油大学石油工程教育部重点实验室	38	419	13.0	18.0
2	侯庆英	中国石油大学石油工程教育部重点实验室	1	8	1.0	1.0