基于人工神经网络的油田地面集输管道结垢预测

利用典型的误差反传神经网络理论,对油田地面集输管道结垢进行预测和评判,避开了各种因素对其结垢影响规律的难题,准确地预测和评判地面集输管道的结垢情况。应用人工神经网络分析某油田地面集输系统管道的结垢情况后表明,人工神经网络无需建立数学模型,学习过程通过自动调节神经元之间的连接权值完成,在选取有代表性的训练样本情况下,人工神经网络能够成功地预测和评判地面集输管道的结垢情况。     

小波神经网络的油田开发动态指标预测方法

针对现存油田开发动态指标预测方法的不足,借助小波神经网络思想、原理,本文构造了小波神经网络油田开发动态指标预测模型,研究了模型的求解,并应用于实际油田开发动态指标的预测中。实例分析表明,提出的小波神经网络的油田开发动态指标的预测方法是正确和可行的。与人工神经网络的预测方法相比,小波神经网络的预测方法不仅能有效地提高预测精度,而且能提高收敛速度,可作为油田开发动态指标预测的替代方法。     

小波神经网络的油田开发动态指标预测方法

针对现存油田开发动态指标预测方法的不足,借助小波神经网络思想、原理,构造出小波神经网络油田开发动态指标预测模型,研究了模型的求解,并应用于实际油田开发动态指标的预测中。实例分析表明,提出的小波神经网络的油田开发动态指标的预测方法是正确和可行的,与人工神经网络的预测方法相比,小波神经网络的预测方法不仅能有效地提高预测精度,而且能提高收敛速度,可作为油田开发动态指标预测的替代方法。     

人工神经网络在复杂断块油气田储层预测中的应用

利用人工神经网络对油气田储层进行预测是一种行之有效的方法,但对于复杂断块油气田,由于断层的干扰,严重影响了预测的效果。结合中原油田断层多、断块破碎的实际情况,利用模糊数学理论,提出了一种针对复杂断块油气田进行储层预测的人工神经网络方法,在Y油田实际应用,取得了较好的效果。     

径向基函数神经网络在启动压力梯度预测中的应用

启动压力梯度直接影响着低渗透油田的开采量以及油藏压力的预测精度。它与流体粘度、密度、渗透率、孔隙度等影响因素呈非线性关系。而人工神经网络具有表示任意非线性关系和学习的能力，是解决复杂非线性、不确定性和时变性问题的新思想和新方法。利用径向基函数(RBF)人工神经网络对启动压力梯度进行预测，并结合岩心的启动压力梯度的实际测定结果进行研究，结果表明：RBF人工神经网络是一种较为有效的预测方法，具有较高的精度．该方法可以为低渗油田的开发提供可靠的基础数据，节省了人力、物力。     

应用人工神经网络预测油田产量

Ｗｅｎｇ旋回模型是一种常用的石油资源定量评价方法，常被用来预测一个油田的产量，本文应用改进的逆向传播神经网络预测罗马什金油田年产量，与Ｗｗｎｇ旋回模型预测结果比较表明：人工神经网络是一种可行的石油产量外携预测方法。     

浅析人工神经网络在石化企业中的应用及发展趋势

人工智能领域的前沿技术——人工神经网络,在石化企业生产运行中得到了广泛应用。介绍了人工神经网络技术的基本原理和算法分类,阐述了人工神经网络在石化企业操作优化、故障诊断、节能减排、安全预警和数据预测等方面的应用进展,分析了石化企业应用人工神经网络的关注重点,展望了该技术在石化企业中发展趋势。     

人工神经网络方法在水力压裂选井评层中的应用

文章全面分析了影响水力压裂选井评层的因素,结合选取因素的全面性、独立性和泛化性原则,确定了影响水力压裂选井评层的主要因素,明确提出以经济准则作为评判标准。运用人工神经网络方法预测压裂施工的投入产出比,克服了现在油田上常用方法的不足,建立了水力压裂选井评层的人工神经网络预测模型、评价方法。理论上明显优于模糊评判中的井层优劣排序。油田实例证明在多因素“数据有限”(小样本)且非线性影响时,人工神经网络方法适应性强、精度高,在水力压裂领域中具有广阔的应用前景。     

应用人工神经网络方法预测油井堵水效果

堵水措施效果测对于多油层油田开发具有重要意义,统计了萨尔图、喇嘛甸油田已堵水井的增油降水效果及相应地质条件、开采状况,对影响堵水效果的因素进行了分析,并归纳为6个表征参数,利用人工神经网络方法建立起了油井堵水的效果预测模型,采用已堵水井影响因素的表征参数,对模型进行训练。应用于13口堵水井的效果预测,结果表明,采用人工神经网络方法克服了传统方法的局限性,建立的模型预测精度高,可靠性强,是一种有效的预测方法。     

不同类型油藏产液量变化规律分析及趋势预测

针对江苏油田注水开发现状,查明了不同类型油藏产液量变化规律,提出了不同类型注水开发油田提高产液量的方法;此外,考虑到注水开发期采液量是注水参数和地层参数等的连续函数,提出了应用人工神经网络预测产液量的思路和方法,并应用油田的实际生产数据对人工神经网络方法进行验证.     

埕岛油田河流相储层地震描述方法

以地震资料为主,结合钻井、测井等地质资料,采用多种方法对河流相的储层作出预测描述是提高我国东部油田勘探、开发效益的关键.根据埕岛油田河流相(曲流河)薄互层砂岩沉积特点,开展了以综合参数转换法、人工神经网络、小波变换等方法的岩性、有利富集带和含油气面积的预测描述,应用于该油田的前景预测、勘探目标选择、探井部署、储量计算和开发方案设计等不同层次的要求中,经实际的勘探实践证实,皆达到了预期的地质效果.     

用人工神经网络由孔隙度预测渗透率

通过人工神经网络系统可以由井筒某一深度的孔隙度值预测井筒相同深度的渗透率值。这项研究采用的是善于进行预测的反向传播结构网络。预测渗透率的传统研究方法是回归分析，在回归分析中假设孔隙度与渗透率的关系是已知的，但在实际上，这一关系的函数式，即模式方程是未知的。相反，神经网络方法则假设不存在函数关系。用于检验人工神经网络法孔隙度预测渗透率的六口井选自阿拉巴马南部的Ｂｉｇ Ｅｓｃａｍｂｉａ Ｃｒｅｅｋ油田     

对油田企业节能降耗,增强竞争力的思考

油田企业是以能源开发为主的企业,既是产能大户,又是耗能大户。能源消耗在油田企业生产成本中占有相当大的比重。文章探讨了油田企业节能降耗的现状及存在的主要问题,分析了油田节能面临的形势和任务,提出了节能降耗、增强企业竞争力的措施。     

人工神经网络技术在塔河油田的应用

塔河油田为碳酸盐岩缝洞型油藏,具有极强的非均质性,单纯用静态资料来认识这类油藏非常困难。提出利用生产动态资料和信息进行塔河油田油藏描述研究的新思路。利用人工神经网络技术在处理非线性相关参数预测方面的优势,以渗流理论为基础,结合试井成果,推导出影响油藏开发的重要参数(地层系数)与生产信息的关系;建立了人工神经网络预测储集层参数的结构模型。塔河油田研究证明,神经网络技术在塔河油田碳酸盐岩缝洞型油藏储集层评价预测和非均质性分析等方面具有较强的实用价值。     

BP网络在油田集输管道结垢预测中的应用

国内大部分油气田进入高含水开发期,油气田管道结垢已经成为危害管道正常运行、影响油气田生产的重要问题。文章建立了混输管道污垢监测装置,采集了数据样本,利用BP人工神经网络理论对油田地面集输系统管道结垢情况进行预测和评价,通过数据的比较分析发现人工神经网络预测的数据和实测数据之间具有较小的误差。同时它不用建立数学模型,学习过程通过自动调节神经元之间的连接权值完成,具有较好的预测性。     

多层水驱开发油田采收率快速预测方法

为了快速准确预测水驱开发油田的采收率,在考虑储层特征、流体性质等影响原油采收率因素的基础上,建立了基于反向传播神经网络优化算法的采收率快速预测方法。首先,以蓬莱19-3油田地质特征和流体性质为依据,建立了油藏数值模拟地质模型,选取渗透率变异系数、原油黏度、油层净毛比和生产压差等4个关键因素,每个因素选取5个水平,采用油藏数值模拟方法对625组数据进行了模拟,建立了625组采收率及其影响因素关系数据库;然后,基于BP网络及优化理论,建立了快速预测采收率的人工神经网络方法。选取500组数据作为算法训练集,125组数据进行测试,测试结果表明,125组测试数据的预测采收率相对误差范围为?2.91%～5.07%,平均相对误差为0.16%,满足工程精度要求。多层水驱开发油田采收率快速预测方法为蓬莱19-3油田及其他同类油田采收率快速预测提供了新的技术手段。      

略论油田建设监理企业核心竞争力

从分析油田建设监理企业的竞争结构入手，剖析了油田建设监理企业核心竞争力的特点及构成要素，提出了培育油田建设监理企业核心竞争力的对策，这就是加强精细化管理，制定实施科学的人才战略，加强企业文化建设，拓展监理服务业务。     

关于党建思想政治工作促进油田企业文化建设的实践研究

在油田的所有工作中,党建思想政治工作是其他工作的基础。企业文化是油田企业的灵魂所在。也是油田企业核心竞争力的源泉。油田企业的发展需要企业文化建设力量的注入。因此,在党建思想政治工作的指引下,充分发挥各方力量,为企业发展提供思想保障。     

智能油田关键技术研究现状与发展趋势

油田企业要应对高质量发展需求与外部严峻挑战,智能油田建设成为必然的发展方向。总结分析了中外油田企业在智能化建设中的先进实践,认为智能油田要具备全面感知、集成协同、预警预测、分析优化四项能力。在物联网建设全面推进的基础上,中国油气行业依托逐渐积累起的海量数据资源,结合智能化的技术手段在提高油气田勘探开发、生产运行的质量与效率方面开展了一系列探索与实践,在储层预测、油藏描述、工况诊断等业务场景中取得了良好的应用效果。为全面实现油田企业数字化转型、智能化发展,下步需要在生产现场动态自动监测与智能控制技术、新一代油田工业大数据智能化技术、油藏开发智能优化技术、油田数字孪生与智能运营指挥技术等方面深化攻关研究,形成具有领先水平的智能采集、全面感知、智能控制、预警预测等智能油田基础关键技术系列,支撑油田高质量发展,保障国家能源安全。     

油田企业人力资源管理创新思考

在知识经济时代的当今,油田企业在市场上的竞争力取决于人力资源管理水平的高低,而人力资源作为油田企业的核心资源,油田企业必然要对人力资源进行高效的管理。但目前油田企业在人力资源的管理上仍有很大的问题,本文就如何提高人力资源管理的质量为前提,分析当前人力资源的管理现状,来探讨适合油田企业在新时代下人力资源管理不断创新的策略。