BP神经网络用于某油田的生产动态分析.pdf

"BP神经网络用于某油田的生产动态分析" BP神经网络是一种人工神经网络，用于油田生产动态分析，是指收集现有油田生产、测井、试油试采数据并将其用于建立生产动态分析预测模型，使其为生产实践服务。该方法对原始数据要求不高，弥补了传统分析方法计算量大、耗时费力的缺陷，而且此方法不受油田开发阶段和生产方式的影响，适用性强，应用范围广。 BP神经网络结构由输入层、隐层、输出层三部分组成。输入层单元一般与隐层单元分别连接，而输入层单元之间不需要连接；隐层单元与输出层单元连接，隐层单元之间也不需要连接。此外，BP神经网络多采用S型函数作为各层处理单元之间的传递桥梁，使其易于收敛。 BP神经网络具有以下优点：收敛性强；学习能力强，可适应多种工作需求；并行处理能力强，速度快，稳定性好；容错能力强，处理结果可靠性强。 在油田生产动态分析中，将BP神经网络用于建立生产动态分析预测模型，需要进行一系列的系统工作。首先，分析处理现有测井、生产数据等油田资料，划分网格并取得泄油面积，一并结合测井、生产数据，形成数据集；其次，建立基于BP神经网络的函数逼近器，作为网络模型，并使用数据集现有资料训练这一系列的网络模型；第三，融合网络使之有机结合在一起，建立油田范围内的处理模型；最后，运用已建立的模型进行生产动态分析预测。 在建立数据集时，需要收集油田处理目的井与其相邻井的各种数据集合，主要包括油田静态生产数据、动态生产数据以及两者之间的时间、空间内的相关性。油田静态数据是指与生产无关的油田固有参数，生产动态数据是指生产井投入生产时获得的油田动态数据参数，二者均包含丰富的油田数据信息，将二者有机结合起来，即可获得较完整的油田数据。 此外，BP神经网络还可以用于油田生产动态分析的其他方面，如油田生产预测、油田开发规划、油田试油试采等。在油田生产预测中，BP神经网络可以用于预测油田的生产速度、油田的产量、油田的生产成本等。在油田开发规划中，BP神经网络可以用于预测油田的开发潜力、油田的开发成本、油田的开发风险等。在油田试油试采中，BP神经网络可以用于预测油田的试油试采结果、油田的试油试采成本、油田的试油试采风险等。 BP神经网络在油田生产动态分析中的应用前景广阔，具有很高的应用价值和商业价值。