人工神经网络在CO2驱采收率预测中的应用

• 作者: 王涛
• 来源期刊: 特种油气藏
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 CO2驱:采收率预测 数值模拟
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 油藏工程
• 页码范围: 77-79
• 分类号: TE319
• 字数: 1515字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-6535.2011.04.021

摘要

CO2驱是三次采油中最具潜力的提高采收率方法之一,准确评价和预测CO2驱的采收率成为一项非常重要的工作.由于影响采收率的因素较多,且影响因素与采收率之间是一种非线性、不确定的复杂关系,致使常规预测方法效率及精度不高.针对此问题编写BP神经网络程序,引入影响采收率的5个无因次变量对于这种非线性、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的自适应性,能较好地反映影响CO2驱的各种参数与采收率的内在联系,而且预测精度较高.应用BP神经网络方法预测CO2驱采收率是可行而有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王涛		31	162	7.0	12.0