径向基神经网络油气层损害诊断方法

摘要

在诊断油气层损害方面,人工神经网络具有许多优越性,尤其是BP神经网络,但BP神经网络存在的一些缺点限制了它的推广应用.通过对BP神经网络和径向基神经网络的对比表明,径向基神经网络具有收敛速度快和预测精度高等优点,其网络模型的预测绝对误差平均为13.89%,而L-M优化算法网络的为32.63%.建立了径向基神经网络在油气层损害诊断领域的应用方法,对油气层敏感性和损害程度进行了预测,网络预测值和实际值的相关系数达0.991以上,准确率大于80%.该方法在孤东油田得到了很好的应用,成功率达100%,实现了对油气层损害类型和程度的定量诊断,与其他方法相比具有诊断结果准确性高、推广应用方便、收敛速度快等优点.