储层敏感性预测中新方法研究与应用

及时准确地预测储层敏感性损害问题一直是油气层保护研究的一个重要课题。本文在收集岩心分析资料的基础上,通过单相关分析确定影响敏感性的主要因素,应用一种基于多层激励函数的量子神经网络。建立了储层敏感性损害预测的量子神经网络模型,它可以有效提高网络的收敛速度和预测的准确率。基于量子神经网络的预测模型分析表明,该方法受人为因素干扰小,同时系统所需参数少,应用广泛,结果可靠(总体符合率达到88%),能有效地反映出储层潜在敏感性损害程度,为制定保护油气层技术措施提供较可靠的依据。