天然气工业
天然氣工業
천연기공업
NATURAL GASINDUSTRY
2002年
3期
69-71
,共3页
油气藏%产量递减%开采曲线%模糊数学%神经网络%自动化
油氣藏%產量遞減%開採麯線%模糊數學%神經網絡%自動化
유기장%산량체감%개채곡선%모호수학%신경망락%자동화
现代产量递减曲线分析方法是研究油、气田动态规律的重要方法之一,推广运用中无法回避曲线拟合中的多解性问题,而克服曲线拟合中多解性问题的办法是利用计算机自动分析技术.目前,用理论模型自动拟合实测数据的自动分析是建立在最小平方非线性回归方法基础之上的,在解决多解性问题上尚存在三个弊端:①最后收敛值不一定代表的是最小值;②在控制参数相关性较好或者受某些参数影响的实测数据不足时,其Hessian矩阵呈病态,最终导致计算结果不收敛,且其初值的影响因素不大;③问题本身的复杂性(模型、数据精度、干扰等)和求解方法优劣,都关系到求解参数估计问题的成败.文章运用人工神经网络模式实现现代产量递减曲线自动分析,采用BP网络模型对现代产量递减理论曲线进行训练学习.采用Pi-Sigma网络模型对实际产量曲线进行异联想恢复,解决曲线拟合的多解性问题.结合压力恢复曲线分析来检验现代产量递减曲线自动分析的人工神经网络方法的计算结果表明:现代产量递减曲线自动分析方法及其所运用的人工神经网络方法对解决多解性问题都能取得很好的效果,为油气藏工程中自动分析问题提供了新的现代途径.
現代產量遞減麯線分析方法是研究油、氣田動態規律的重要方法之一,推廣運用中無法迴避麯線擬閤中的多解性問題,而剋服麯線擬閤中多解性問題的辦法是利用計算機自動分析技術.目前,用理論模型自動擬閤實測數據的自動分析是建立在最小平方非線性迴歸方法基礎之上的,在解決多解性問題上尚存在三箇弊耑:①最後收斂值不一定代錶的是最小值;②在控製參數相關性較好或者受某些參數影響的實測數據不足時,其Hessian矩陣呈病態,最終導緻計算結果不收斂,且其初值的影響因素不大;③問題本身的複雜性(模型、數據精度、榦擾等)和求解方法優劣,都關繫到求解參數估計問題的成敗.文章運用人工神經網絡模式實現現代產量遞減麯線自動分析,採用BP網絡模型對現代產量遞減理論麯線進行訓練學習.採用Pi-Sigma網絡模型對實際產量麯線進行異聯想恢複,解決麯線擬閤的多解性問題.結閤壓力恢複麯線分析來檢驗現代產量遞減麯線自動分析的人工神經網絡方法的計算結果錶明:現代產量遞減麯線自動分析方法及其所運用的人工神經網絡方法對解決多解性問題都能取得很好的效果,為油氣藏工程中自動分析問題提供瞭新的現代途徑.
현대산량체감곡선분석방법시연구유、기전동태규률적중요방법지일,추엄운용중무법회피곡선의합중적다해성문제,이극복곡선의합중다해성문제적판법시이용계산궤자동분석기술.목전,용이론모형자동의합실측수거적자동분석시건립재최소평방비선성회귀방법기출지상적,재해결다해성문제상상존재삼개폐단:①최후수렴치불일정대표적시최소치;②재공제삼수상관성교호혹자수모사삼수영향적실측수거불족시,기Hessian구진정병태,최종도치계산결과불수렴,차기초치적영향인소불대;③문제본신적복잡성(모형、수거정도、간우등)화구해방법우렬,도관계도구해삼수고계문제적성패.문장운용인공신경망락모식실현현대산량체감곡선자동분석,채용BP망락모형대현대산량체감이론곡선진행훈련학습.채용Pi-Sigma망락모형대실제산량곡선진행이련상회복,해결곡선의합적다해성문제.결합압력회복곡선분석래검험현대산량체감곡선자동분석적인공신경망락방법적계산결과표명:현대산량체감곡선자동분석방법급기소운용적인공신경망락방법대해결다해성문제도능취득흔호적효과,위유기장공정중자동분석문제제공료신적현대도경.
