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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。 展开更多
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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