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基于多元线性回归和BP神经网络的单井能力预测
被引量:
12
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作者
佟秀秀
康志宏
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第29期96-102,共7页
为提高单井能力预测的精度和可靠性,提出利用地震属性数据,结合多元线性回归方法和BP神经网络方法进行预测。首先提取了研究区目的层的地震属性,然后利用多元线性回归方法和BP神经网络方法建立了单井能力与地质、地震属性之间的函数关系...
为提高单井能力预测的精度和可靠性,提出利用地震属性数据,结合多元线性回归方法和BP神经网络方法进行预测。首先提取了研究区目的层的地震属性,然后利用多元线性回归方法和BP神经网络方法建立了单井能力与地质、地震属性之间的函数关系,得出了半定量-定量化的单井产量设计模型,并且验证了模型的预测结果。结果显示:单井能力预测精度总体在80%以上,其中BP神经网络模型预测精度更高,吻合度更好,证明了利用多种地震属性联合预测单井产能是一种卓有成效的方法。
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关键词
日产油水平
地震属性
相关性分析
BP神经网络
多元线性回归
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职称材料
题名
基于多元线性回归和BP神经网络的单井能力预测
被引量:
12
1
作者
佟秀秀
康志宏
机构
中国地质大学(北京)能源学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第29期96-102,共7页
基金
中国地质调查局地质调查项目(DD20190085)
国家科技重大专项(2017ZX05009-001)资助
文摘
为提高单井能力预测的精度和可靠性,提出利用地震属性数据,结合多元线性回归方法和BP神经网络方法进行预测。首先提取了研究区目的层的地震属性,然后利用多元线性回归方法和BP神经网络方法建立了单井能力与地质、地震属性之间的函数关系,得出了半定量-定量化的单井产量设计模型,并且验证了模型的预测结果。结果显示:单井能力预测精度总体在80%以上,其中BP神经网络模型预测精度更高,吻合度更好,证明了利用多种地震属性联合预测单井产能是一种卓有成效的方法。
关键词
日产油水平
地震属性
相关性分析
BP神经网络
多元线性回归
Keywords
daily oil production level
seismic attributes
correlation analysis
BP neural network multiple linear regression
分类号
TE344 [石油与天然气工程—油气田开发工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于多元线性回归和BP神经网络的单井能力预测
佟秀秀
康志宏
《科学技术与工程》
北大核心
2019
12
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