基于MLP和Sobol的注采连通情况判别

在油田实际生产中,注采连通情况是一个很难确定却又十分重要的问题,它对油田开发方案的制定、剩余油分布的描述具有重要意义。本文采用大港油田某油藏的生产动态资料,建立基于贝叶斯优化的MLP神经网络模型,使用Sobol敏感性分析方法计算敏感性系数,通过敏感性系数的大小定量评判注采连通情况的好坏,通过与示踪剂解释结果的对比进而验证该方法的有效性和可靠性。研究表明,建立的基于贝叶斯优化的MLP神经网络模型取得了较好的拟合效果,Sobol敏感性系数能有效评价注采连通情况,结果符合油藏的实际情况。