基于BP神经网络方法的分层注水量计算

摘要：

对静态地层系数法和动态方程法等分层注水量计算方法分析表明:现有方法考虑注水量影响因素较少,计算误差较大,适用性较差.应用BP神经网络方法计算分层注量,以砂岩厚度、有效厚度、渗透率和沉积相影响系数等16个影响因素作为模型输入参数,单层吸水量作为模型输出.实例计算结果表明:BP神经网络法计算分层注水量与实测值的最大误差为6.51％,平均误差为3.21％,准确性较好,说明BP神经网络方法在分层注水量计算方面具有较好的应用前景.

关键词：分层注水、BP神经网络、预测

所属期刊栏目：12

分类号：TE357.6(油气田开发与开采)

资助基金：黑龙江省留学归国基金项目LC2011G28

在线出版日期：2012-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：2425-2427,2431