基于改进神经网络的渗透率预测方法

• 作者: 崔力公 张岩 杨建 杨程博 王龙飞
• 来源期刊: 岩性油气藏
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 改进BP算法 网络仿真训练 MATLAB 渗透率预测
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 技术方法
• 页码范围: 98-102
• 分类号: TE319
• 字数: 3256字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-8926.2011.01.018

摘要

由于传统BP算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小值等不足,文中时其进行了改进.在Kozeny-Carman方程和杨正明研究的基础上,借助于MATLAB神经网络工具箱,建立了预测岩石渗透率的3层前馈型BP神经网络模型.对改进的神经网络模型进行的仿真训练结果表明:改进模型具有更快的收敛速度和更高的精度,模型预测值与实验室测试值的一致性比较好,其相对误差小于10%,完全能够满足现场精度要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张岩	中国石化西南油气分公司勘探开发研究院	52	173	7.0	10.0
2	杨程博	西南石油大学"油气藏地质及开发工程"国家重点实验室	2	17	2.0	2.0
3	杨建	中国石化西南油气分公司勘探开发研究院	10	43	4.0	6.0
4	崔力公		5	28	3.0	5.0
5	王龙飞	中国石化中原油田采油工程技术研究院天然气技术研究所	4	39	3.0	4.0