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用隐式非线性方法预测注水井吸水剖面
被引量:
4
1
作者
隋义勇
李治平
+2 位作者
王继强
叶银珠
李彦来
《中国石油大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第6期95-98,共4页
将归一化的地层系数、油水井连通状况、连通油井数、连通井距、量化的砂体类型和措施类型以及渗透级差倒数作为输入参数,相对吸水量作为目标参数,结合支持向量机(SVM)和BP神经网络方法建立隐式非线性吸水剖面预测模型,通过模型的样本学...
将归一化的地层系数、油水井连通状况、连通油井数、连通井距、量化的砂体类型和措施类型以及渗透级差倒数作为输入参数,相对吸水量作为目标参数,结合支持向量机(SVM)和BP神经网络方法建立隐式非线性吸水剖面预测模型,通过模型的样本学习,建立地质、开发参数和相对吸水量之间的隐式非线性关系。实例分析表明,隐式非线性方法预测吸水剖面精度高且易于扩充模型变量数,要求样本少,更适合矿场应用。
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关键词
隐式非线性方法
注水井
吸水剖面
预测
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职称材料
题名
用隐式非线性方法预测注水井吸水剖面
被引量:
4
1
作者
隋义勇
李治平
王继强
叶银珠
李彦来
机构
中国地质大学能源学院
中国石油大学石油工程学院
中国石油勘探开发研究院
中海石油(中国)有限公司天津分公司渤海油田勘探开发研究院
出处
《中国石油大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第6期95-98,共4页
基金
国家科技重大专项课题(2008ZX05024-04-008)
文摘
将归一化的地层系数、油水井连通状况、连通油井数、连通井距、量化的砂体类型和措施类型以及渗透级差倒数作为输入参数,相对吸水量作为目标参数,结合支持向量机(SVM)和BP神经网络方法建立隐式非线性吸水剖面预测模型,通过模型的样本学习,建立地质、开发参数和相对吸水量之间的隐式非线性关系。实例分析表明,隐式非线性方法预测吸水剖面精度高且易于扩充模型变量数,要求样本少,更适合矿场应用。
关键词
隐式非线性方法
注水井
吸水剖面
预测
Keywords
implicit nonlinear method
water injection well
water injection profile
prediction
分类号
TE357 [石油与天然气工程—油气田开发工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用隐式非线性方法预测注水井吸水剖面
隋义勇
李治平
王继强
叶银珠
李彦来
《中国石油大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
4
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参考文献
引证文献
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