bp神经网络在气井储量计算及动态分析中的应用

？将油(气)藏看作一个系统,而将产量认为是对系统的激励信号(输入信号),那么压力则为系统的输出信号.输入信号和输出信号之间的关系,隐含着油(气)藏系统内在的信息,如储层和油(气)藏结构、单井控制面积以及井的状况等综合信息.将气井生产记录资料进行适当的统计作为模式特征,输入bp神经网络,通过向模式学习,bp网络便可将生产资料所隐含的信息以权矩阵的形式记录下来.应用bp网络做动态分析和储量计算,以气井日常生产记录资料为基础,计算单井动态储量,并预测气井未来的生产动态.实例证明该方法可行.该方法的应用为利用大量的井口生产记录做了有益的探索.