【摘 要】
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本文运用BP人工神经网络对塔河油田奥陶系缝洞型碳酸盐岩储层的产能进行了预测研究,为了明确各层内影响因素与压后产能的关系,把塔河油田酸压井划分为一间房组、鹰山组两个层
【机 构】
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中国石油大学（北京）,北京雅丹科技开发有限公司
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本文运用BP人工神经网络对塔河油田奥陶系缝洞型碳酸盐岩储层的产能进行了预测研究,为了明确各层内影响因素与压后产能的关系,把塔河油田酸压井划分为一间房组、鹰山组两个层位,选用单隐层BP人工神经网络结构作为酸压效果预测的模型,并综合运用相关系数、偏相关系数及灰色关联度确定神经网络输入参数组合,通过改变输入参数的个数及改变隐层节点的个数研究不同结构神经网络模型与压后产能的关系,分别优选出两个层位的最优神经网络模型,现场应用表明,BP人工神经网络是适合奥陶系缝洞型碳酸盐岩储层产能预测的方法。
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