基于BP神经网络的蜡沉积速率及清蜡周期预测方法

摘要

为应对XX油矿井筒结蜡对油井生产造成的严重危害,首先通过试验方法对原油基本物性以及析蜡特性进行分析,再运用SPSS大数据分析软件进行敏感性分析,发现油井产液量、含水量、生产气油比和生产时间是影响蜡沉积速率的地面生产特征,而剪切应力、原油黏度、径向温度梯度、蜡分布密度为其地下内在联系。将这4个内在影响因素作为输入参数,蜡沉积速率作为目标参数,使用SPSS Modeler软件建立神经网络模型。最终应用模型计算可以得到各油井的清蜡周期,针对蜡堵严重油井进行提前预判,采取相应清防蜡技术,降低结蜡对油田开发的不利影响,提高油井生产时率,这对油田的稳产具有重要的意义。