CAJ | 학술논문

储层敏感性情况在保护储层的过程中占有很重要的地位,储层敏感性快速预测技术可以节省大量的人力、物力和时间.因此,采用人工神经网络建立模型来对储层敏感性进行预测.为了提高神经网络的应用效果,通过对4种改进的BP算法进行优选,最终确立采用Levenberg-Marquardt算法建立模型,采用MATLAB和VC++.NET混合编程,充分利用MATLAB优秀的数学建模能力和VC++.NET先进的面向对象的编程工具生成敏感性快速预测软件,大大缩短了软件的开发周期,并且提高了软件性能.使用该敏感性快速预测软件对新疆油田储层的敏感性进行预测,预测的结果与试验结果的符合度达到90％以上,说明该软件达到了实际生产中的需要.
저층민감성정황재보호저층적과정중점유흔중요적지위,저층민감성쾌속예측기술가이절성대량적인력、물력화시간.인차,채용인공신경망락건립모형래대저층민감성진행예측.위료제고신경망락적응용효과,통과대4충개진적BP산법진행우선,최종학립채용Levenberg-Marquardt산법건립모형,채용MATLAB화VC++.NET혼합편정,충분이용MATLAB우수적수학건모능력화VC++.NET선진적면향대상적편정공구생성민감성쾌속예측연건,대대축단료연건적개발주기,병차제고료연건성능.사용해민감성쾌속예측연건대신강유전저층적민감성진행예측,예측적결과여시험결과적부합도체도90％이상,설명해연건체도료실제생산중적수요.