钻井液与完井液
鑽井液與完井液
찬정액여완정액
DRILLING FLUID ＆ COMPLETION FLUID
2002年
1期
32-35
,共4页
何银花%尤秋彦%钟惠敏%鄢捷年
何銀花%尤鞦彥%鐘惠敏%鄢捷年
하은화%우추언%종혜민%언첩년
神经网络%BP%潜在敏感性%防止地层损害%地质参数%水敏性
神經網絡%BP%潛在敏感性%防止地層損害%地質參數%水敏性
신경망락%BP%잠재민감성%방지지층손해%지질삼수%수민성
在储层特征分析、室内实验、机理研究的基础上,利用人工神经BP网络建立预测模型,并编制了预测储层5种敏感性的软件.该软件受人为因素干扰小,所需参数少,准确度高,综合符合率大于80%.现场应用结果表明,该技术能为制定保护油气层技术措施提供较可靠的依据,能提高油田滚动开发效益.改善老油田的开发效果.该软件对BP算法进行了改进.①从两方面入手使网络摆脱平坦区,一是对输入数据进行归一化处理,使Oi的取值在[0,1]之间,二是一旦网络陷入平坦区域,局部极小,使连接权值Wkj、Wjj和阈值Qk、Ql同时缩小一个因子,λ＞1,可使Ok(1-Ok)脱离零值,离开平坦区;②加速收敛,方法有自动调整学习因子、添加动量项以及对权值进行批处理.用BP算法预测储层潜在敏感性.首先应确定影响储层敏感性的主要因素,然后根据这些因素有针对性地收集有关资料并进行处理,再根据敏感性预测的要求,设计相应的网络结构进行训练,最后对训练好的网络进行检验.
在儲層特徵分析、室內實驗、機理研究的基礎上,利用人工神經BP網絡建立預測模型,併編製瞭預測儲層5種敏感性的軟件.該軟件受人為因素榦擾小,所需參數少,準確度高,綜閤符閤率大于80%.現場應用結果錶明,該技術能為製定保護油氣層技術措施提供較可靠的依據,能提高油田滾動開髮效益.改善老油田的開髮效果.該軟件對BP算法進行瞭改進.①從兩方麵入手使網絡襬脫平坦區,一是對輸入數據進行歸一化處理,使Oi的取值在[0,1]之間,二是一旦網絡陷入平坦區域,跼部極小,使連接權值Wkj、Wjj和閾值Qk、Ql同時縮小一箇因子,λ＞1,可使Ok(1-Ok)脫離零值,離開平坦區;②加速收斂,方法有自動調整學習因子、添加動量項以及對權值進行批處理.用BP算法預測儲層潛在敏感性.首先應確定影響儲層敏感性的主要因素,然後根據這些因素有針對性地收集有關資料併進行處理,再根據敏感性預測的要求,設計相應的網絡結構進行訓練,最後對訓練好的網絡進行檢驗.
재저층특정분석、실내실험、궤리연구적기출상,이용인공신경BP망락건립예측모형,병편제료예측저층5충민감성적연건.해연건수인위인소간우소,소수삼수소,준학도고,종합부합솔대우80%.현장응용결과표명,해기술능위제정보호유기층기술조시제공교가고적의거,능제고유전곤동개발효익.개선로유전적개발효과.해연건대BP산법진행료개진.①종량방면입수사망락파탈평탄구,일시대수입수거진행귀일화처리,사Oi적취치재[0,1]지간,이시일단망락함입평탄구역,국부겁소,사련접권치Wkj、Wjj화역치Qk、Ql동시축소일개인자,λ＞1,가사Ok(1-Ok)탈리령치,리개평탄구;②가속수렴,방법유자동조정학습인자、첨가동량항이급대권치진행비처리.용BP산법예측저층잠재민감성.수선응학정영향저층민감성적주요인소,연후근거저사인소유침대성지수집유관자료병진행처리,재근거민감성예측적요구,설계상응적망락결구진행훈련,최후대훈련호적망락진행검험.
