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基于BP神经网络原理的人造岩心配比设计模型
基于BP神经网络原理的人造岩心配比设计模型
作者:
刘先山
周建良
张文昌
秦正山
罗沛
谢晶
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
人造岩心
灰色关联法
BP神经网络
模型设计
摘要:
利用人造岩心模拟已知物性参数的地层条件来替代天然岩心,已成为天然岩心存量较少条件下石油开发室内研究的一种趋势.通过综合全面地考虑人造岩心物性参数的影响因素,制定人造岩心配比设计正交方案,制备人造岩心,测试物性参数,分析预考虑影响因素与物性参数的关系;采用灰色关联法,明确岩心孔隙度、渗透率、粒度中值的主要控制参数,进一步分析和判断预考虑影响因素的合理性;基于影响因素分析结果、实验数据、BP神经网络原理,建立人造岩心配比设计数学模型.结果表明,预考虑影响因素的全面性和影响因素数据化、定量化是建立模型的基础.影响人造岩心物性参数的影响因素主要有砂型配比、胶结物加量、压制压力和加压时间等.其中,胶结剂加量和压制压力对孔隙度影响程度大;粒径为0.224数0.45 mm石英砂加量对渗透率影响最大;0.154数0.28 mm石英砂加量对粒度中值影响最大;0.074数0.18 mm石英砂加量对孔隙度、渗透率和粒度中值的影响最弱.由配比设计模型计算岩心制备加量,根据计算结果制备的人造岩心物性参数测试值与期望值的总体相对误差小于10%.该方法可用于指导定制物性参数模拟误差小的人造岩心.
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文献信息
篇名
基于BP神经网络原理的人造岩心配比设计模型
来源期刊
油田化学
学科
工学
关键词
人造岩心
灰色关联法
BP神经网络
模型设计
年,卷(期)
2019,(1)
所属期刊栏目
研究论文
研究方向
页码范围
174-180
页数
7页
分类号
TE135
字数
语种
中文
DOI
10.19346/j.cnki.1000-4092.2019.01.033
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
张文昌
9
38
4.0
6.0
2
周建良
重庆科技学院石油与天然气工程学院
6
4
1.0
2.0
3
秦正山
重庆科技学院石油与天然气工程学院
9
11
2.0
3.0
4
罗沛
重庆科技学院石油与天然气工程学院
12
22
2.0
3.0
5
刘先山
重庆科技学院石油与天然气工程学院
6
5
1.0
2.0
6
谢晶
重庆科技学院石油与天然气工程学院
5
5
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2.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
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共引文献
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参考文献
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节点文献
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人造岩心
灰色关联法
BP神经网络
模型设计
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
油田化学
主办单位:
四川大学高分子研究所
高分子材料工程国家重点实验室
出版周期:
季刊
ISSN:
1000-4092
CN:
51-1292/TE
开本:
大16开
出版地:
四川省成都市四川大学(望江西区)油田化学编辑部
邮发代号:
62-38
创刊时间:
1984
语种:
chi
出版文献量(篇)
2572
总下载数(次)
12
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