用人工神经网络技术优化压裂用砂量

摘要

以BP网络模型为基础,以地层渗透率、孔隙度、油层厚度、压裂砂量、砂比、施工排量和工作压力等影响压裂效果的主要参数作为输入参数,对某油藏实际的投产压裂井的数据进行训练学习,并由训练计算得到的权重系数,对油藏的压裂施工参数进行计算,得出用砂量和压后产量的关系曲线,以此为依据优化压裂用砂量.