基于BP神经网络的油田生产动态分析方法.pdf

"基于BP神经网络的油田生产动态分析方法" 本文介绍了基于BP神经网络的油田生产动态分析方法，旨在建立整个油藏区块的预测模型，模拟生产动态，预测分析。该方法使用BP神经网络建立整个油藏区块的预测模型，模拟生产动态，预测分析，具有较高的应用性和实用性。 文章介绍了油田生产动态分析的目的和意义，目的是为了更好地认识油田开采过程中开发指标的变化规律，检验开发方案是否合理，完善开发方案或者对原定方案进行调整。进而获得较好的开发效果。 然后，文章详细介绍了基于BP神经网络的油田生产动态分析方法的技术步骤。使用测井的历史数据制定网络，同时参考生产历史数据，利用Voronoi网络划分，计算出泄油面积，然后将泄油面积与历史生产、测井数据一起组成数据集。结合BP神经网络，模拟建立网络油藏模型，以此模型作为数据逼近器，处理生成反向BP算法的神经网络，融合所有网络，最终生成整个油藏区块的预测耦合模型。 在建立数据集时，文章着重强调了数据集的组成和处理。数据集包括整个油藏的静态参数、正在生产井的动态参数，及两种参数之间的各种相关性。处理整合所有油藏信息，即把油藏静态参数和生产井动态参数有机结合，油藏信息跟生产参数两者间有两个相关性：一个是空间相关性，表现在油气藏非均质属性上，计算结果是通过在油井间的距离和泄油面积中加入数据集得到的；另一个是时间相关性，每个单个井和它相邻近井现在与历史生产数据的相关性。 在训练BP神经网络时，文章介绍了反方向传播算法的计算过程，数据集样本有基础样本、预测最小误差样本和验证BP神经网络样本。基础样本作用是训练BP神经网络；最小误差样本作用是对训练工程进行校对修正，避免训练中出现计算程序过多的问题。 应用实例部分，文章以渭北油田2井区长3油藏为例，展示了基于BP神经网络的油田生产动态分析方法的应用效果。结果表明，通过BP神经网络建立的模型预测产油速度和产水速度的误差分别在7.2%和5.2%以内，证明了该方法的可行性和实用性。 文章总结了基于BP神经网络的油田生产动态分析方法的优点和应用前景。该方法可以预测产水和产油的速度，还可以用于部分井底压力、溶解气体等其他油田开发动态数据指标的预测，也可以结合其他方法一起使用，或者作为其他预测方法的参考。