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西非及亚太地区海上油田钻井完井投资估算模型
1
作者
汪东进
李秀生
+1 位作者
张海颖
王震
《石油勘探与开发》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第4期500-504,共5页
以西非及亚太地区86个具有代表性的油田作为样本,以BP神经网络方法为基础,将油价、水深、井数、井深、地质条件这5个影响因素作为输入层参数,钻井完井投资额作为输出层参数,构建海上油田钻井完井投资的BP神经网络模型,并与回归分析模型...
以西非及亚太地区86个具有代表性的油田作为样本,以BP神经网络方法为基础,将油价、水深、井数、井深、地质条件这5个影响因素作为输入层参数,钻井完井投资额作为输出层参数,构建海上油田钻井完井投资的BP神经网络模型,并与回归分析模型进行比较分析。结果表明,由于BP神经网络方法是一个主动学习的过程,可以有效地描述变量之间的非线性关系,体现其解决复杂问题的优势,构建的模型具有合理性和实际参考价值。构建的钻井完井投资BP神经网络估算模型具有很好的拟合精度,大部分样本的预测误差在30%以内,基本满足工程开发所要求的误差精度,而且误差水平远远低于回归分析模型。
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关键词
西非
亚太地区
海上油田
钻井完井投资估算
BP神经网络
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题名
西非及亚太地区海上油田钻井完井投资估算模型
1
作者
汪东进
李秀生
张海颖
王震
机构
中国石油大学(北京)
中国石油天然气集团公司
中国科学院科技政策与管理科学研究所
出处
《石油勘探与开发》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第4期500-504,共5页
基金
教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目"中国与全球油气资源重点区域合作研究"(09JZD0038)
文摘
以西非及亚太地区86个具有代表性的油田作为样本,以BP神经网络方法为基础,将油价、水深、井数、井深、地质条件这5个影响因素作为输入层参数,钻井完井投资额作为输出层参数,构建海上油田钻井完井投资的BP神经网络模型,并与回归分析模型进行比较分析。结果表明,由于BP神经网络方法是一个主动学习的过程,可以有效地描述变量之间的非线性关系,体现其解决复杂问题的优势,构建的模型具有合理性和实际参考价值。构建的钻井完井投资BP神经网络估算模型具有很好的拟合精度,大部分样本的预测误差在30%以内,基本满足工程开发所要求的误差精度,而且误差水平远远低于回归分析模型。
关键词
西非
亚太地区
海上油田
钻井完井投资估算
BP神经网络
Keywords
West Africa
Asia-Pacific
offshore oilfield
drilling and completion investment estimate
BP neural network
分类号
TE29 [石油与天然气工程—油气井工程]
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1
西非及亚太地区海上油田钻井完井投资估算模型
汪东进
李秀生
张海颖
王震
《石油勘探与开发》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
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