【摘 要】
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以西非及亚太地区86个具有代表性的油田作为样本,以BP神经网络方法为基础,将油价、水深、井数、井深、地质条件这5个影响因素作为输入层参数,钻井完井投资额作为输出层参数,
【机 构】
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中国石油大学（北京）,中国石油天然气集团公司,中国科学院科技政策与管理科学研究所
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以西非及亚太地区86个具有代表性的油田作为样本,以BP神经网络方法为基础,将油价、水深、井数、井深、地质条件这5个影响因素作为输入层参数,钻井完井投资额作为输出层参数,构建海上油田钻井完井投资的BP神经网络模型,并与回归分析模型进行比较分析。结果表明,由于BP神经网络方法是一个主动学习的过程,可以有效地描述变量之间的非线性关系,体现其解决复杂问题的优势,构建的模型具有合理性和实际参考价值。构建的钻井完井投资BP神经网络估算模型具有很好的拟合精度,大部分样本的预测误差在30%以内,基本满足工程开发所要求的误差精度,而且误差水平远远低于回归分析模型。
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