神经网络在底水油藏直井含水上升预测中的应用  

作　　者：王涛[1] 邓晗[2] 高档 张钧茹[2] 

机构地区：[1]中海油田服务股份有限公司,北京东城101149 [2]中国石油大学(北京),北京昌平102249 [3]北京雅丹石油技术开发有限公司,北京昌平102200

出　　处：《中国石油和化工》2014年第12期46-49,共4页China Petroleum and Chemical Industry

基　　金：国家科技重大专项"大型油气田及煤层气开发-海上稠油热采新技术"资助(项目编号:2011ZX05024)

摘　　要：底水锥进是影响底水油藏直井开发效果的重要因素,因此有必要对底水油藏的含水变化规律进行研究,由于底水油藏含水变化受多种因素影响,且二者之间是一种非线性、不确定的复杂关系,这就致使常规的预测方法效率及精度不高。针对这一问题本文应用数值模拟计算的累积产油、产水和产液回归得到的俞启泰水驱特征曲线,以求得反映底水油藏直井见水特征的参数b;以参数b为研究对象,编写BP神经网络,对4个底水油藏含水变化的影响因素与b值之间的关系进行系统预测,结果表明人工神经网络方法具有更好地自适应性,能较好的反映影响各种影响因素与b值的内在联系,而且预测精度较高。

关 键 词：人工神经网络 底水油藏 含水率 底水锥进 

分 类 号：TE341[石油与天然气工程—油气田开发工程]