人工神经网络在砂砾岩油藏采收率预测中的应用  

Application of Artificial Neural Network in Recovery Predication of Glutenite Reservoir

作　　者：王涛 刘文锐[2] 郭海波[3] 朱黎明[4] 

机构地区：[1]中国海油油田服务股份有限公司,北京101149 [2]中国石油吐哈油田公司勘探开发研究院,新疆哈密839009 [3]中国石化胜利油田公司东辛采油厂,山东东营257094 [4]中国石化中原油田公司,河南濮阳457001

出　　处：《吐哈油气》2011年第4期356-359,共4页Tuha Oil & Gas

摘　　要：目前砂砾岩油藏采收率标定存在很大难度,常规方法预测采收率与实际相比偏差很大。通过调研砂砾岩油藏开发实例及相关资料,选取我国东部某典型砂砾岩油藏,确定了砂砾岩油藏采收率的主要影响因素,并编写BP神经网络程序计算砂砾岩油藏水驱采收率,计算结果精度较高。因此,认为应用BP神经网络方法预测砂砾岩油藏水驱采收率是可行的、有效的。目前砂砾岩油藏采收率标定存在很大难度,常规方法预测采收率与实际相比偏差很大。通过调研砂砾岩油藏开发实例及相关资料,选取我国东部某典型砂砾岩油藏,确定了砂砾岩油藏采收率的主要影响因素,并编写BP神经网络程序计算砂砾岩油藏水驱采收率,计算结果精度较高。因此,认为应用BP神经网络方法预测砂砾岩油藏水驱采收率是可行的、有效的。

关 键 词：人工神经网络 砂砾岩油藏 采收率预测 

分 类 号：TE[石油与天然气工程]