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基于改进神经网络的渗透率预测方法
被引量：
18
1
作者
杨建
杨程博
+2 位作者
张岩
崔力公
王龙飞
《岩性油气藏》
CSCD
2011年第1期98-102,共5页
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,文中对其进行了改进。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...
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,文中对其进行了改进。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。
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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
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题名
基于改进神经网络的渗透率预测方法
被引量：
18
1
作者
杨建
杨程博
张岩
崔力公
王龙飞
机构
中国石化西南油气分公司勘探开发研究院
西南石油大学"油气藏地质及开发工程"国家重点实验室
中国石油川庆钻探地质勘探开发研究院
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
出处
《岩性油气藏》
CSCD
2011年第1期98-102,共5页
基金
国家油气重大专项"剩余油分布综合预测与层系井网重组技术"项目(编号:2008ZX05010-003)资助
文摘
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,文中对其进行了改进。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。
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
Keywords
BP neural network
improved BP algorithm
network simulation training
MATLAB
permeability prediction
分类号
TE319 [石油与天然气工程—油气田开发工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进神经网络的渗透率预测方法
杨建
杨程博
张岩
崔力公
王龙飞
《岩性油气藏》
CSCD
2011
18
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