CAJ | 학술논문

常规的动态预测方法因适应的开发阶段和范围不同,在应用过程中有其局限性.BP人工网络则能克服这些缺点,不仅能描述油田开发的整个过程,而且还可以考虑单一变量和多变量影响因素,把能影响动态预测指标的各种因素自行组织起来,加以训练和学习,建立起广义的、精确的动态预侧模型.针对凝析气藏的开发,提出一种基于BP人工神经网络的凝析气藏产油量和产气量的动态预报方法,该方法对气藏开发过程的时变性和各种随机干扰因素具有自适应性.基于BP人工神经网络的模型,设计了BP网络算法的计算机实现的流程.在Windows XP环境下,采用面向对象的编程方法,以Visual C++.NET为编程语言成功开发了凝析气藏的单井动态产量预测软件.进行了牙哈凝析气藏2口井的产油量和产气量的预测对比,结果表明,模型预测值与实际生产值具有很好的一致性,该预测软件具有较高的预测精度和可靠性,适合于牙哈凝析气藏各个阶段的产油量、产气量的动态预报,具有良好的推广价值.
상규적동태예측방법인괄응적개발계단화범위불동,재응용과정중유기국한성.BP인공망락칙능극복저사결점,불부능묘술유전개발적정개과정,이차환가이고필단일변량화다변량영향인소,파능영향동태예측지표적각충인소자행조직기래,가이훈련화학습,건립기엄의적、정학적동태예측모형.침대응석기장적개발,제출일충기우BP인공신경망락적응석기장산유량화산기량적동태예보방법,해방법대기장개발과정적시변성화각충수궤간우인소구유자괄응성.기우BP인공신경망락적모형,설계료BP망락산법적계산궤실현적류정.재Windows XP배경하,채용면향대상적편정방법,이Visual C++.NET위편정어언성공개발료응석기장적단정동태산량예측연건.진행료아합응석기장2구정적산유량화산기량적예측대비,결과표명,모형예측치여실제생산치구유흔호적일치성,해예측연건구유교고적예측정도화가고성,괄합우아합응석기장각개계단적산유량、산기량적동태예보,구유량호적추엄개치.