基于HMC算法的贝叶斯神经网络方法在套损预测中的应用研究

近年来,大庆油田南一区出现了严重的套损问题,产生了巨大的经济损失。本文根据大庆油田南一区西西区块地质、开发及工程部分数据,首次采用混合蒙特卡洛(HMC)算法学习的贝叶斯神经网络方法(BNN)来对套管状况进行预测。并与BP神经网络算法和Laplace算法学习的BNN算法进行预测分析比较,HMC算法学习的BNN的预测结果比BP神经网络算法和Laplace算法学习的BNN算法的误差值小。结果表明HMC算法学习的BNN具有较高的预测精度和较强的泛化能力,为套损预测提供有力的手段,具有较好的应用前景。