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基于人工神经网络的油田产量多因素非线性时变预测 被引量:33

Prediction of the Oilfield Output Under the Effects of Nonlinear Factors by Artificial Neural Network
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摘要 运用人工神经网络技术对多因素非线性影响下的油田产量进行了预测 ,结果表明 ,该方法既能考虑新井开井数、注水井开井数、注水量、老井开井数及老井措施量对油田产量的影响 ,还能间接地全面考虑储层非均质性对油田产量的影响 ,且预测快速、简便、精度高 ,是对油田油产量进行中短期预测的有效方法 ,对于产能建设、产量规划。 In the prediction method, the effects of not only formation heterogeneity but also the numbers of new oil wells, injection wells and old oil wells, the measures on the old oil wells, and water injection rate etc. on the output can all be taken into account. It is a good method for the short or medium term prediction of the oilfield output. Its computing rate is high and computation precision is high. It has practical guidance significance to productivity building, production planning and measures arranging.
出处 《西安石油学院学报(自然科学版)》 2002年第4期42-44,共3页 Journal of Xi'an Petroleum Institute(Natural Science Edition)
关键词 人工神经网络 油田 产量 多因素 非线性时变预测 复杂系统 prediction of output artificial neural network nonlinear transformation complicated system
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