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基于BP神经网络的压裂参数优化设计 总被引:1,自引:1,他引:0
神经网络技术在油气田开发领域得到了越来越广泛的应用.应用BP神经网络原理,结合气井压裂参数,建立了压裂气井产能仿真模型,并应用该仿真模型预测了不同岩性参数、电性参数、工程参数的压裂气井产能,平均误差为0.03%,表明仿真模型准确可靠.在此基础上分别对高产、中产和低产气井压裂施工参数进行了优化设计,得到了最优的排量、液量、砂量、砂比、液氮量等施工参数,气井平均增产幅度为15.9%.结果表明优化的施工参数可以用来指导气井压裂施工,有利于提高气井的压裂效果. 相似文献
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为了实现微小加速度的测量,提出了一种以SCA610加速度计和C8051F350单片机为核心的高精度加速度测量方法.采用软硬件结合的方式,实现低频振动的三轴加速度的测量.利用C8051F350单片机内置的24位ADC,保证测量精度.通过硬件设计实现的模拟量差分输入和上位机中的数字滤波,抑制了噪声的干扰.实测结果显示,系统加速度测量可准确到1 mg,满足微小加速度的测量需求. 相似文献
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