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题名基于径向基过程神经网络的油田措施效果预测
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作者
姜新祝
许少华
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机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
山东科技大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机与数字工程》
2016年第8期1443-1445,1492,共4页
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文摘
由于影响油井产油增量的因素是十分复杂的非线性关系,传统的措施效果预测方法难以反映时间累积效应产生的作用,所以论文提出了基于径向基过程神经网络的油田措施效果预测方法,并用改进的遗传算法对网络模型进行优化,应用到实际油井压裂措施后增油量的预测中。测试结果表明,基于径向基过程神经网络的油田措施效果预测方法有很高的精确度,是一种可行的油田措施效果预测方法。
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关键词
径向基过程神经网络
遗传算法
油田措施效果
压裂
增油量预测
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Keywords
radial basis process neural network, genetic algorithm, oilfield measure effect, fracturing, oil increment prediction
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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