基于灰色关联与神经网络技术的水平井产能预测

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• 出版年：2009
• 作者：叶双江；姜汉桥；陈民锋
• 单位1：中国石油大学石油工程教育部重点实验室
• 出生年：1984
• 学历：博士生
• 语种：中文
• 作者关键词：产能预测；灰色关联分析；BP神经网络技术
• 起始页：53
• 总页数：4
• 经费资助：国家“863”高技术研究发展计划项目（2007AA090701-7）
• 刊名：大庆石油学院学报
• 是否内版：否
• 刊频：双月
• 主管单位：黑龙江省教育厅
• 主办单位：大庆石油学院
• 主编：阎铁
• 地址：黑龙江省大庆市
• 邮编：163318
• 电子信箱：xuebao@dgpi.edu.cn
• 卷：33
• 期：03
• 期刊索取号：P452.066108
• 数据库收录：《中国科技论文统计与分析》；《中国学术期刊综合评价数据库》；《中国核心期刊（遴选）数据库》；《中国科技期刊精品数据库》；《中国科技论文统计源期刊》；《中国期全文数据库全文收录期刊》；《中国石油文摘》；美国《化学文摘》(C A)；美国《石油文摘》（PA)；俄罗斯《文摘杂志》(PЖ)
• 核心期刊：全国中文核心期刊；中国科技核心期刊

摘要

鉴于水平井产能影响因素的复杂性,运用灰色关联分析方法从水平井产能影响因素中筛选出主控因素,结合BP神经网络技术,以筛选出的主控因素为输入层节点,构造神经网络模型,对多因素非线性影响下的水平井产能进行预测.该方法仅针对水平井初始产能或当前某一时刻的产能预测而言,不考虑时间因素。结果表明:构造的神经网络模型具有很好的稳定性,预测精度高,预测井产能预测值与实际值相对误差均在工程要求范围之内(±10%）。