在本篇文章中，作者们李欢、曹立恒、杨娟、胡志杰讨论了如何利用Matlab的神经网络工具箱，通过改进的BP神经网络模型来预测油井的产液量。该模型被应用于长庆油田分公司YP2井的数据中，旨在研究水平井的生产工艺参数与日产液量之间的非线性关系，并通过仿真模拟的方式来预测短期内的产液量。
文章首先指出水平井产液量受到多种工艺参数的影响，其中包括泵深、冲程、冲数、动液面和套压。这些参数通过各种复杂的非线性关系影响着油井的产量。文章强调了预测油井产液量在油田开发过程中的重要性，因为这直接关系到高产稳产工作的实施。长庆油田水平井技术在鄂尔多斯盆地致密油藏开发中扮演了重要角色，使得原本难以动用的薄油层储量得到开采利用。
文章接着介绍了人工神经网络（ANN）及其在预测中的应用。人工神经网络是一种模仿人脑结构和功能的信息处理系统，其中BP神经网络是根据误差反向传播算法来训练的。BP神经网络模型由输入层、中间层（隐含层）和输出层组成。输入层负责接收信息并传递给隐含层神经元，隐含层负责信息处理，并根据需要设计为单隐层或多隐层结构。输出层则负责输出处理结果。在预测过程中，若实际输出与期望输出不符，系统会进入反向传播阶段，以梯度下降的方式调整各层的权重，直至误差降低到可接受程度或达到预设的学习次数为止。
文章强调了BP神经网络在处理多元非线性关系方面的优势。在实际应用中，选取了5种影响因素——泵深、抽油机冲程、冲数、油井动液面和套管压力——作为BP网络的输入，以此建立网络模型，并以油井日产液量作为输出层神经元。此外，文章提到了样本归一化处理的必要性，因为各变量量纲不同，原始数据需要转换到[0,1]区间以满足神经网络的输入要求。
文章详细说明了网络初始化及参数确定的步骤，提到了采用函数对数值进行初始化的重要性，并且指出了隐含层数增加虽然可能降低误差，但并不会提高模拟精度，反而可能导致训练速度变慢，模型复杂化。一般情况下，增加隐含层神经元的数量比增加层数更有实际意义。
作者们还介绍了BP神经网络模型的构建过程和仿真预测结果。通过对YP2井49天内的生产数据进行BP神经网络训练和预测，结果误差保持在1.61%以内。这证明了模型能够科学准确地反映各种工艺参数与油井产液量之间的映射关系，并表现出良好的可靠性和可行性。
文章通过YP2井的生产数据训练和测试样本数据，具体说明了数据预处理、网络构建和训练过程，以及如何通过Matlab工具箱来实现这些步骤。通过这些实际操作，文章展示了改进的BP神经网络模型在油井产液量预测中的实际应用效果。
本文详细介绍了利用Matlab的神经网络工具箱改进BP神经网络模型，并将其应用于油井产液量的预测中。通过理论分析和实例应用，证明了改进后的BP神经网络模型在处理复杂非线性关系和数据预测方面的有效性。这对于油田开发领域提供了重要的科学方法和参考依据。
