基于微观孔隙结构参数的水驱采收率预测方法

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• 出版年：2009
• 作者：周丛丛；孙洪国；王晓冬
• 单位1：中油大庆油田有限责任公司
• 出生年：1983
• 学历：硕士
• 职称：助理工程师
• 语种：中文
• 作者关键词：微观孔隙结构；偏相关；多项式回归；人工神经网络；采收率预测
• 起始页：61
• 总页数：3
• 经费资助：该研究内容受大庆油田有限责任公司基金项目“砂岩微观孔隙结构对聚合物开发效果影响研究”(DQYT-1201002-2006-JS-10631)资助
• 刊名：特种油气藏
• 是否内版：否
• 刊频：双月刊
• 创刊时间：1994
• 主管单位：中国石油天然气集团公司
• 主办单位：中油辽河油田公司
• 主编：张方礼
• 电子信箱：tsyqc@vip.163.com tsyqc@petrochina.com.cn
• 网址：http://www.sogr.com.cn
• 卷：16
• 期：6
• 期刊索取号：P450.6518
• 数据库收录：被《中国核心期刊数据库》收录；被美国《化学文摘》(CA)收录
• 核心期刊：被《中国核心期刊数据库》收录

摘要

储层微观孔隙结构参数是影响水驱开发效果的重要因素，二者之间是一种非线性、不确定的复杂关系。用相关性分析优选出对水驱采收率影响较大的参数，分别采用多元回归分析和BP神经网络的方法对水驱采收率进行预测。结果表明：人工神经网络方法具有更好的自适应性，能较好地反映影响水驱效果的各种微观参数与采收率的内在联系，而且预测精度较高。应用BP神经网络方法预测水驱采收率是可行和有效的。