神经网络在底水油藏直井含水上升预测中的应用

摘要

底水锥进是影响底水油藏直井开发效果的重要因素,因此有必要对底水油藏的含水变化规律进行研究,由于底水油藏含水变化受多种因素影响,且二者之间是一种非线性、不确定的复杂关系,这就致使常规的预测方法效率及精度不高.针对这一问题本文应用数值模拟计算的累积产油、产水和产液回归得到的俞启泰水驱特征曲线,以求得反映底水油藏直井见水特征的参数b;以参数b为研究对象,编写BP神经网络,对4个底水油藏含水变化的影响因素与b值之间的关系进行系统预测,结果表明人工神经网络方法具有更好地自适应性,能较好的反映影响各种影响因素与b值的内在联系,而且预测精度较高.