预测油层无机积垢的BP神经网络方法

• 作者: 程翊珊 李治平 许龙飞 史华
• 来源期刊: 大庆石油地质与开发
• 关键词: 油层无机积垢 BP神经网络 影响因素 预测积垢等级 地层水
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 油藏工程|RESERVOIR ENGINEERING
• 页码范围: 84-93
• 页数: 10页
• 分类号: TE358+.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.19597/J.ISSN.1000-3754.202005034

摘要

油田注水开采过程中注入水与地层水不配伍导致无机积垢阻塞储层和管道,预测油层无机积垢对稳定油井长期正常生产具有积极意义.以影响积垢因素作为输入变量,设计积垢等级概念作为输出变量,建立了预测油层无机积垢的BP神经网络模型,对实际结垢情况进行预测并控制变量分析环境因素对积垢结果的影响.结果表明:神经网络预测结果与实际实验浊度算得的积垢等级相符,配伍性良好的2种地层水混合时预测积垢等级均小于0.1,不配伍的2种地层水混合时预测积垢等级均大于10;神经网络对各影响因素的预测与积垢理论相符,积垢趋势与积垢离子浓度、温度、pH值正相关,积垢趋势与压力负相关.应用BP神经网络模型预测油层无机积垢具有预测精度高、计算速度快、需要资料少等特点,为油层无机积垢预测提供了一种高效快捷的方法.