BP神经网络技术在神木气田水平井产能预测中的应用.pdf

【BP神经网络技术】 BP（Back Propagation）神经网络是一种广泛应用的人工神经网络，尤其在处理非线性问题和复杂数据建模时表现出强大的能力。它由输入层、隐藏层和输出层组成，通过反向传播算法进行训练，以调整权重和阈值，从而达到对输入数据的精确预测。 在神木气田水平井产能预测的应用中，BP神经网络克服了传统解析解法和半解析解法的局限性，能够更准确地预测水平井的产能。传统的产能预测方法通常基于一定的理想化假设，而在实际地质条件下，水平井的无阻流量与储层物性参数之间的关系往往呈现复杂的非线性特性。BP神经网络则能够灵活适应这种非线性关系，通过大量的训练样本，逐步优化网络权重和阈值，从而提高预测精度。 BP神经网络的学习过程分为两个阶段：正向传播和反向传播。在正向传播中，输入数据通过网络的权重和阈值传递到输出层，得到初步的预测结果。然后，在反向传播阶段，通过计算输出层和期望输出的误差，再将误差反向传播回网络，更新权重和阈值，这个过程会不断迭代直至误差收敛到可接受的范围。 在神木气田的具体应用中，BP神经网络考虑了各种地层物性因素，构建了产气水平井产能模型。通过对已完成钻探的水平井数据进行训练，形成的模型能够对未来的产能做出准确的预测。实证研究表明，神经网络的预测值与实际产能的相对误差控制在10%以内，满足了工程上的精度要求，显示出BP神经网络在气田开发决策中的实用性。 总结来说，BP神经网络技术是一种有效解决非线性问题的工具，尤其适用于地质条件复杂、传统方法难以准确预测的领域，如神木气田的水平井产能预测。通过建立和训练神经网络模型，可以提供更加精确的产能预测，有助于提高气田开发的效率和经济效益。