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基于LM优化神经网络的固井质量预测方法——以顺北油田X区块为例 被引量:3

Cementing quality prediction method based on LM optimization neural network--by taking X block of Shunbei oilfield as an example
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摘要 固井质量是保证油气井生产寿命的关键所在,基于固井质量预测对优化固井施工方案提供指导十分重要。针对顺北油田X区块历史固井数据,结合LM优化神经网络方法建立了固井质量预测模型,并结合该区块其他井数据进行了验证,其预测结果满足工程分析要求,为现场固井质量预测与固井施工方案优化提供了技术指导。 Cementing quality is the key to ensuring the production life of oil and gas wells.It is very important to carry out cementing quality prediction to provide guidance for optimizing cementing construction plans.Based on the historical cementing data of Shunbei oilfield,combined with LM optimization neural network method,a cementing quality prediction model was established.The model was verified with other well data,showing that the predicted results meet the requirements of engineering analysis.It provides technical guidance for field cementing quality prediction and cementing construction optimization;the technical guidance is of great practical significance for improving the cementing quality.
作者 杜冬楠 郑双进 赫英状 钟文建 张世辉 DU Dongnan;ZHENG Shuangjin;HE Yingzhuang;ZHONG Wenjian;ZHANG Shihui(College of Petroleum Engineering,Yangtze University,Wuhan 430100,China;Engineering and Technology Research Institute of Northwest Oil Field Branch of Sinopec,Urumqi,Xinjiang 830011,China)
出处 《石油地质与工程》 CAS 2021年第3期123-126,共4页 Petroleum Geology and Engineering
基金 国家自然科学基金:中国石油化工股份有限公司西北油田分公司“顺北高温高压水平井固井技术研究”(51804043) 长江大学青年科技创新团队项目(2016CQT03)。
关键词 顺北油田 质量预测 神经网络 影响权重 Shunbei oilfield quality prediction neural network impact weight
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