基于BP神经网络的蜡沉积速率及清蜡周期预测方法.pdf

"基于BP神经网络的蜡沉积速率及清蜡周期预测方法" 本文主要介绍了一种基于BP神经网络的蜡沉积速率及清蜡周期预测方法，旨在解决油田开发中蜡沉积对油井生产的影响问题。该方法通过试验方法对原油基本物性以及析蜡特性进行分析，然后使用SPSS大数据分析软件进行敏感性分析，发现油井产液量、含水量、生产气油比和生产时间是影响蜡沉积速率的地面生产特征，而剪切应力、原油黏度、径向温度梯度、蜡分布密度为其地下内在联系。将这四个内在影响因素作为输入参数，蜡沉积速率作为目标参数，使用SPSS Modeler软件建立神经网络模型。最终应用模型计算可以得到各油井的清蜡周期，针对蜡堵严重油井进行提前预判，采取相应清防蜡技术，降低结蜡对油田开发的不利影响，提高油井生产时率。 BP神经网络是该方法的核心部分，它是一种基于误差方向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元，而中间层负责信息变化，误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正各层权值，向隐层、输入层逐层反传。BP神经网络具有很强的非线性映射能力，一个三层BP神经网络能够实现对任意非线性函数进行逼近。 该方法的优点在于它可以对油井生产参数进行敏感性分析，发现影响蜡沉积速率的关键因素，并使用BP神经网络模型对蜡沉积速率进行预测。该方法可以帮助油田开发者更好地了解油井生产过程，提前预判蜡堵问题，采取相应的清防蜡技术，提高油井生产时率，降低结蜡对油田开发的不利影响。 知识点： 1. BP神经网络基本原理：BP神经网络是一种基于误差方向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。 2. 神经元模型：神经元是神经网络的基本元素，负责接收来自外界的输入信息，并将信号与各个边上的权值相乘，得到最后的输出。 3. 神经网络模型：神经网络是由多个神经元相互连接组成的网络，可以分为前馈型和反馈型神经网络。BP神经网络是一种典型的前馈型神经网络，具有很强的非线性映射能力。 4.蜡沉积速率预测：通过试验方法对原油基本物性以及析蜡特性进行分析，然后使用SPSS大数据分析软件进行敏感性分析，发现影响蜡沉积速率的地面生产特征和地下内在联系因素。 5. 清蜡周期预测：使用BP神经网络模型对蜡沉积速率进行预测，得到各油井的清蜡周期，针对蜡堵严重油井进行提前预判，采取相应清防蜡技术。 6.蜡沉积影响因素：剪切应力、原油黏度、径向温度梯度、蜡分布密度等是影响蜡沉积速率的地下内在联系因素。 7.油田开发中蜡沉积对油井生产的影响：蜡沉积对油井生产的影响是非常严重的，会导致油井产液量下降、油井压降、油井堵塞等问题，影响油田开发的经济效益。 8.蜡堵问题解决方法：通过使用BP神经网络模型对蜡沉积速率进行预测，提前预判蜡堵问题，采取相应清防蜡技术，降低结蜡对油田开发的不利影响，提高油井生产时率。