生产井分层注水量智能预测方法研究
浏览(943) 下载(0)
- DOI:
- 作者:
- 郭哲源, 韩连福, 邓刚, 夏薇, 刘兴斌, 杨林
- 作者单位:
- 1. 东北石油大学, 黑龙江大庆 163000;2. 大庆油田有限责任公司, 黑龙江大庆 163153; 3. 中国石油集团测井有限公司, 陕西西安 710077
- 关键词:
- 分层注水; BP神经网络; 注水量预测
- 摘要:
- 随着油田开采难度的增加，对分层注水的技术要求也越来越高。在我国现阶段的分层注水研究中，准确计算分层注水量是亟待解决的难题。为此建立基于BP神经网络的分层注水量预测模型，选取厚度、有效厚度、地层系数、有效渗透率、地层压力、孔隙度、注入压力共7个影响因素进行分层注水量的预测，以80组数据作训练，20组数据作测试，并采用油田现场数据进行训练与验证。结果表明，实验结果的平均误差在2%左右，预测最大误差为10%，优于动态方程法的15%，明显低于目前应用注水量预测方法的预测误差，为油田精确分层注水奠定了基础。另外，通过对仿真结果的分析，证实BP神经网络在分层注水量预测方面有很好的适用性。