| 径向基神经网络油气层损害诊断方法 |
| |
| 引用本文： | 李师涛,蒋官澄,陈应淋.径向基神经网络油气层损害诊断方法[J].油气地质与采收率,2009,16(6). |
| |
| 作者姓名： | 李师涛 蒋官澄 陈应淋 |
| |
| 作者单位： | 1. 中国石化股份胜利油田分公司,东胜精攻石油开发集团股份有限公司,山东,东营,257000
2. 中国石油大学(北京)石油天然气工程学院,北京,102249 |
| |
| 摘 要： | 在诊断油气层损害方面,人工神经网络具有许多优越性,尤其是BP神经网络,但BP神经网络存在的一些缺点限制了它的推广应用.通过对BP神经网络和径向基神经网络的对比表明,径向基神经网络具有收敛速度快和预测精度高等优点,其网络模型的预测绝对误差平均为13.89%,而L-M优化算法网络的为32.63%.建立了径向基神经网络在油气层损害诊断领域的应用方法,对油气层敏感性和损害程度进行了预测,网络预测值和实际值的相关系数达0.991以上,准确率大于80%.该方法在孤东油田得到了很好的应用,成功率达100%,实现了对油气层损害类型和程度的定量诊断,与其他方法相比具有诊断结果准确性高、推广应用方便、收敛速度快等优点.
|
| 关 键 词： | 径向基神经网络 BP神经网络 油气层损害诊断 网络预测 孤东油田 |
Method of formation damage diagnosis based on radial basis neural network |
| |
| Li Shitao,Jiang Guancheng,Chen Yinglin.Method of formation damage diagnosis based on radial basis neural network[J].Petroleum Geology and Recovery Efficiency,2009,16(6). |
| |
| Authors: | Li Shitao Jiang Guancheng Chen Yinglin |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
