气井产能的模糊综合评价

气井产能作为一个表示动态特征的参数,是气井评价的重要指标之一。依据测井数据进行产能评价,采用模糊数学中的模糊多目标决策综合评判建立了气井产能评价模型,通过对已分好类的气井建立贝叶斯判别函数,对其进行回判,并且通过实例进行验证,为气井产能评价方案提供了理论依据。     

气井产能方程系数的预测

气井在生产过程中，由于天然气粘度和气体偏差系数的变化，早期测试的产能方程系统需要根据地层压力的变化人修正，本文推导了出二项式产能方程系数Ａ，Ｂ值的预测公式，同时对“一点法”经验的公式也进行了预测。     

模糊综合评判法预测油层吸水状况

吸水剖面是分析剩余油工作一项重要的基础资料，但实际不可能对每口井都测吸水剖面。根据已有吸水剖面资料井的吸水状况判断没有吸水资料井的吸水状况，显得尤为重要。在实际工作中，根据经验判断油层的吸水能力，准确率低，工作量大。而且由于油层吸水状况受地质因素及开发因素的影响，每个因素对油层吸水能力的影响，往往不能用定量的数学关系式进行描述，而模糊综合评判法能较好的解决这个问题。通过对影响注水井吸水能力的各种地质因素及开发因素的分析，选择井点的砂体类型、与周围油井的砂体连通状况及井距等三个因素，作为判别注水井吸水能力的主要因素，通过建立相应的模糊因素集合，作出吸水状况与各影响因素的隶属关系图版，从而得出注水井各小层的吸水状况。     

模糊神经网络及其在油气预测中的应用

常规模式识别方法进行油气预测存在样本数量大、参数非线性及已知样本类型分类有明显的模糊性等特点。本文根据神经网络的自适应谐振理论，结合模糊聚类算法、特征参数非线性映射的有效性校验，构成了一个性能完善的地震油气预测系统。该系统对样本特征空间用模糊神经网络建立未知样本的预测度量，更加符合客观地质特征和油气分析规律，从而能判别不同气富集的有利区域。数值分析和实践应用表明，该方法数值稳定可靠，在储层油气预测     

改进神经网络在预测评判油气田设备腐蚀分析中的应用

主要针对一般BP神经网络易陷入局部最小值、收敛速度慢、引起扬荡效应的缺点,提出用一种改进遗传算法对BP网络的权值、阈值进行训练,构建优化的混合算法神经网络模型。在华北油田某管道的腐蚀情况分析中,证明了该方法的正确性和优越性。     

基于BP神经网络的注采比预测

采用编制的计算机程序计算了注采比与水油比法、多元回归法、物质平衡法、GM(1,1)模型和BP神经网络预测法的拟合注采比与实际注采比之间的误差大小,其平均相对误差分别为1.67%、1.08%、19.22%、1.38%和0.88%。对各种预测法产生误差的原因进行了理论分析,得出BP神经网络预测方法的精度最高,而且具有较好的自适应性,能够反映影响注采比的各种因素与注采比的内在关系。因此,BP神经网络方法可用于预测油田注采比。     

应用BP神经网络预测稠油单井产能

产能是反映油气储层动态特征的一个综合指标。产能分析与预测作为油藏管理的有效手段之一，可为油藏开发提供一系列必要的数据参考，如完井方式的选择、合理采油方式的确定、油井动态分析等。综合考虑以上因素．可为科学合理地制定开发方案提供依据，使油井的效能得到充分发挥．最大限度地挖掘油井产能，为油田稳产上产提供保障。     

基于BP神经网络的钻井安全事故预测

对钻井工程作业进行事故预测,可以有效地减少生产安全事故带来的不良影响.为进一步研究机械伤害事故和机械伤害事件的发生规律,采用随机分配的42个月的历史数据为训练样本,剩下12个月的历史数据为测试样本,引入BP神经网络建立预测模型,并对预测的结果进行分析.结果表明,使用BP神经网络模型所预测出的事故事件数量与真实数据相接近...     

基于测井资料的BP神经网络模型在孔隙度定量预测中的应用

分析了储层孔隙度预测中存在的问题,提出了把测井信息当作影响储层孔隙度的因素、并根据已知测井信息与储层孔隙度的关系、建立适当的BP神经网络模型、在一定的学习条件下对未知样本进行预测的方法。通过实例研究,预测结果的准确性较高且明显优于回归分析预测的结果,认为此法可以作为一种储层孔隙度定量预测的方法。     

气井新井产能预测的神经网络方法研究

利用探井资料,采用神经网络方法,研究了新井产能的预测神经网络方法。实际气田的应用表明,该方法具有需要资料少、精度高等特点。     

气井平均产能综合评价

对于末投入或刚投入开发的气田，产能的综合评价尤为重要。在对x气田产能测试和压力恢复资料解释的基础上，对全气田，高、中、低产井中有地层系数的井，综合运用格拉夫解析法、分区产能平均法等多种方法进行气井平均产能研究。通过气井平均产能综合评价，为气田及单井产能的确定、方案的设计提供了依据。     

基于BP神经网络技术的水淹层评价

油层水淹后,油层的电阻率、自然电位、声学性质以及核物理性质等均会发生一系列变化,而且这些变化同油层的物理性质、注入水性质以及注入量等有关。不同的注水时期,这些变化也是不同的,因而使地质情况更加复杂多变。此时如果仅仅依靠常规测井曲线的变化建立模型来评价水淹层,势必造成很大误差。根据常规测井资料,借助BP神经网络,建立了BP网络模型,用建立的模型对某断块的15口具有试油资料的井进行了水淹级别预测,正确率高达80%以上。结果表明,基于BP神经网络的水淹层识别技术具有良好的应用效果。     

基于BP 神经网络的石油运聚系数预测模型

根据一系列石油运聚单元的解剖结果,筛选出影响石油运聚系数的主控地质因素。建立了以主控地质因素为输入向量,运聚系数为输出向量的BP 神经网络石油运聚系数预测模型。应用结果表明,所建立的BP 神经网络模型具有较好的预测效果,平均相对误差为10.89%,有效性指数达到92.51%,且运聚系数预测精度高于多元非线性回归模型的预测。     

基于支持向量机的气井新井产能预测

运用基于统计学习理论的支持向量机方法,建立了影响因素与气井新井产能之间的预测模型,利用其训练算法对模型进行训练,然后对检验样本进行预测。与传统的神经网络方法预测结果进行对比表明,支持向量机方法能够达到较高的预测精度,是一种有效的预测气井新井产能的数据建模方法。     

基于改进BP神经网络的天然气需求预测

天然气能源清洁、无污染,其发展受到了广泛重视。准确地把握、预测天然气未来的需求,将有助于制定合理的规划,促进天然气工业的可持续发展。应用附加动量法改进BP神经网络,建立天然气需求预测模型,可以有效避免BP神经网络容易陷入局部极小值的缺点,对天然气需求的短、中期预测具有较好适用性。预测结果表明,未来10年天然气的需求仍很强劲,国内天然气供应难以满足长期需求,需要制定相应的天然气供需策略。     

神经网络技术在气田产能评价中的应用

从气田的实际情况出发 ,讨论了储层的产能与测井响应之间的潜在关系。采用神经网络技术实现了测井对产能的预测评价 ,从而为气田的开发奠定了一定的基础 ,进一步拓宽了测井在油气勘探开发中的应用范围。     

神经网络技术在气田产能评价中的应用

从气田的实际情况出发，讨论了储层的产能与测与响应之间的潜在关系，采用神经网络技术实现了测井对产能的预测评价，从而对气田的开发奠定了一定的基础，进一步拓宽了测井在油气勘探开发中的应用范围。     

改进的模糊神经网络BP算法应用研究

介绍了模糊神经网络BP算法及其改进算法;探讨了在分析流体包裹体成分中引入BP改进算法的可行性.     

低渗气藏压裂井稳定产能预测方法研究

通过分析压裂气井稳定产能与其影响因素之间的相关性,应用目前流行的BP人工神经网络方法,建立了压后气井稳态产能预测模型,并且在Matlab软件平台上对网络模型实现。根据现场收集的近30口气井的压裂施工数据和压后产能数据,对网络进行训练,并将训练好的网络用于同区块的压裂井稳定产能预测分析。结果表明,与常规方法相比,该方法不需要复杂数值模拟计算,预测精度可以指导现场生产,为气田在区块开发过程中压裂气井稳定产能评价提供了一种分析方法。