相同构造区新型产量预测方法研究

论文摘要

基于主成分分析与神经网络方法,以焦页AHF井、BHF井为例,在不减少变量信息的情况下利用降维的思路将多个影响变量转化为少数综合变量,通过神经网络气井产量预测模型对输入集进行反复训练,得到输出变量。实验结果表明:该气井产量预测模型一致性较好,具有较高的精度,可以利用此方法进行初期产量预测。

论文目录

• 1 影响因素参数的选取
• 2 主成分分析方法转化
•   2.1 主成分分析方法原理
•   2.2 主成分分析结果
• 3 神经网络算法预测产量
•   3.1 神经网络方法原理
•     1) MATLAB的BP神经网络算法。
•     2) BP神经网络参数应用。
•   3.2 神经网络结果预测
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 向前

关键词: 主成分分析,神经网络,产量预测,页岩气

来源: 江汉石油职工大学学报 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 石油天然气工业

单位: 中石化重庆涪陵页岩气勘探开发有限公司

基金: 国家科技重大专项“涪陵页岩气开发示范工程”(2016ZX05060)

分类号: TE328

页码: 19-21

总页数: 3

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