本文選題：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) + 剩余油　； 參考：《東北石油大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：我國油田經(jīng)過一次、二次采油后,加強剩余油參數(shù)預(yù)測的研究,對提高石油采收率不僅有著可觀的經(jīng)濟效應(yīng),而且關(guān)系到國家石油戰(zhàn)略的安全。探索油田剩余油參數(shù)預(yù)測的高效、可靠的信息處理方法具有重要的理論意義和實用價值。在針對石油的相關(guān)研究中,剩余油研究占據(jù)著非常重要的地位。本文應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,建立有效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對剩余油的孔隙度及滲透率參數(shù)預(yù)測問題進行了研究。論文首先針對油田實際數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預(yù)處理,主要包含數(shù)據(jù)歸一化方法的討論及方法的確定;然后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,應(yīng)用MATLAB軟件進行編程仿真及分析。論文利用某油田實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù),在油層深度與孔隙度、滲透率參數(shù)之間建立了非線性映射關(guān)系,以此來預(yù)測該油區(qū)范圍內(nèi)的油層參數(shù)。仿真實驗表明,文中給出的剩余油參數(shù)預(yù)測的方法準確度較高,方法是有效的。
[Abstract]:After the primary and secondary oil recovery in China, the study on the prediction of residual oil parameters is strengthened, which not only has a considerable economic effect on improving oil recovery, but also has a bearing on the safety of the national petroleum strategy. It is of great theoretical significance and practical value to explore an efficient and reliable information processing method for predicting remaining oil parameters in oil fields. The study of residual oil occupies a very important position in the related research of petroleum. In this paper, BP neural network algorithm is used to establish an effective neural network model, and the prediction of porosity and permeability parameters of remaining oil is studied. Firstly, the paper carries on the data preprocessing to the oilfield actual data, mainly includes the discussion of the data normalization method and the determination of the method, then uses the BP neural network method, uses the MATLAB software to carry on the programming simulation and the analysis. In this paper, a nonlinear mapping relationship between reservoir depth, porosity and permeability parameters is established by using actual production data as input data to predict reservoir parameters in this area. The simulation results show that the method presented in this paper is accurate and effective.
【學(xué)位授予單位】：東北石油大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TE327;TP183

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本文編號：1908924