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基于BP神经网络方法的分层注水量计算
被引量:
4
1
作者
李国庆
赵恩远
+1 位作者
任帅勤
金春玉
《科学技术与工程》
北大核心
2012年第10期2425-2427,2431,共4页
对静态地层系数法和动态方程法等分层注水量计算方法分析表明:现有方法考虑注水量影响因素较少,计算误差较大,适用性较差。应用BP神经网络方法计算分层注量,以砂岩厚度、有效厚度、渗透率和沉积相影响系数等16个影响因素作为模型输入参...
对静态地层系数法和动态方程法等分层注水量计算方法分析表明:现有方法考虑注水量影响因素较少,计算误差较大,适用性较差。应用BP神经网络方法计算分层注量,以砂岩厚度、有效厚度、渗透率和沉积相影响系数等16个影响因素作为模型输入参数,单层吸水量作为模型输出。实例计算结果表明:BP神经网络法计算分层注水量与实测值的最大误差为6.51%,平均误差为3.21%,准确性较好,说明BP神经网络方法在分层注水量计算方面具有较好的应用前景。
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关键词
分层注水
BP神经网络
预测
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题名
基于BP神经网络方法的分层注水量计算
被引量:
4
1
作者
李国庆
赵恩远
任帅勤
金春玉
机构
庆钻探工程公司钻井三公司
大
庆
油田
井
下作业分
公司
大
庆
油田装备制造集团研究院
河北联合大学矿业
工程
学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2012年第10期2425-2427,2431,共4页
基金
黑龙江省留学归国基金项目(LC2011C28)资助
文摘
对静态地层系数法和动态方程法等分层注水量计算方法分析表明:现有方法考虑注水量影响因素较少,计算误差较大,适用性较差。应用BP神经网络方法计算分层注量,以砂岩厚度、有效厚度、渗透率和沉积相影响系数等16个影响因素作为模型输入参数,单层吸水量作为模型输出。实例计算结果表明:BP神经网络法计算分层注水量与实测值的最大误差为6.51%,平均误差为3.21%,准确性较好,说明BP神经网络方法在分层注水量计算方面具有较好的应用前景。
关键词
分层注水
BP神经网络
预测
Keywords
separate layer water injection BP neural network forecast
分类号
TE357.6 [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
操作
1
基于BP神经网络方法的分层注水量计算
李国庆
赵恩远
任帅勤
金春玉
《科学技术与工程》
北大核心
2012
4
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