摘要
通过研究Levenberg-Marquardt算法建立一套神经网络模型,用于预测油气层水敏的损害程度,为保护油气层提供有力帮助。根据该算法研究设计的预测软件在克拉玛依油田的应用表明,预测水敏损害的精度达到了良好的效果,为防止油田生产中的水敏损害起到了很好的预估防备作用。也为提高油气的生产和推广神经网络系统在油气预测方面的应用起到了积极促进作用。
Based upon analyzing Levenberg-Marquardt algorithm,a neural network model for water-sensitive damage prediction in oil and gas layers was established,and the prediction software based on this algorithm model was developed.The application at Karamay oilfield shows their high accuracy and applicability in predicting water-sensitive damage in oil and gas production.
出处
《化工自动化及仪表》
CAS
北大核心
2010年第4期86-88,共3页
Control and Instruments in Chemical Industry
基金
湖北省教育厅(B类)项目
关键词
神经网络
算法
建模
水敏损害
neural networks
algorithms
modeling
water-sensitive damage
