人工神经网络在稠油油藏采收率预测的应用  

Application of Artificial Neural Network in Prediction of Recovery Factor of Heavy Oil Reservoirs

作　　者：左广垚 ZUO Guangyao

机构地区：[1]中国石化胜利油田分公司勘探开发研究院,山东东营257000

出　　处：《山东石油化工学院学报》2023年第4期34-38,共5页JOURNAL OF SHANDONG INSTITUTE OF PETROLEUM AND CHEMICAL TECHNOLOGY

摘　　要：预测稠油油藏采收率通常采用油藏工程和数值模拟方法,这些方法存在一些问题,如时间耗费长和精度低。为了提高预测稠油油藏采收率的速度和准确性,选择60个稠油油藏作为数据样本,并用皮尔逊分析法提取影响采收率的因素。经过BP神经网络回归分析,建立适用于普通稠油油藏的采收率预测模型,以获得更准确的结果。通过采用其他回归方法进行预测,发现BP神经网络回归模型的准确性更显著。它能够更精确地预测稠油油藏的开发特征和油藏开发潜力。

关 键 词：神经网络 稠油油藏 采收率 预测模型 皮尔逊分析法 

分 类 号：TE319[石油与天然气工程—油气田开发工程]