[1]何东,刘世界,杨宇光,等. 基于 BP 神经网络的产水气井井底流压计算模型[J].油气井测试,2023,32(02):8-12.[doi:10. 19680 / j. cnki. 1004-4388. 2023. 02. 002]
　[J].Well Testing,2023,32(02):8-12.[doi:10. 19680 / j. cnki. 1004-4388. 2023. 02. 002]
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 基于 BP 神经网络的产水气井井底流压计算模型()
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《油气井测试》[ISSN:1006-6977/CN:12-1485/TE]

卷:
32
期数:
2023年02期
页码:
8-12
栏目:
出版日期:
2023-04-25

文章信息/Info

文章编号:
1004-4388(2023)02-0008-05
作者:
 何东1; 刘世界2; 杨宇光1; 张明明1; 肖华旗2; 叶超1
 1. 中联煤层气有限责任公司 北京 100011
2. 中海油能源发展股份有限公司采油服务分公司 天津 300452
关键词:
 ; BP 神经网络模型; 产水气井; 井底流压; 压力预测; Pearson 相关法; 预测数据; 实测数据; 相关系数
分类号:
TE377
DOI:
10. 19680 / j. cnki. 1004-4388. 2023. 02. 002
文献标志码:
A
摘要:
 产水气井井底流压主要采用测试与计算方法获取,其中测试方法成本较高,而计算方法对产水的气井适应性差。 通过
对产水气井的井筒管流方程进行分析,筛选出影响井底流压的参数;采用 Pearson 相关法,确定影响井底流压的 4 个主要参
数。 根据参数特点,构建了基于 BP 神经网络的井底流压预测模型,输入神经元 4 个,输出神经元 1 个,隐含层神经元
4~ 13 个。 收集国内某气田 108 口产水气井资料,对 BP 神经网络模型进行训练,并使用 10 组实测数据进行模型精度验证。 结
果显示,该模型预测数据与实测数据相关系数达 0. 993,10 组验证数据相对误差在 10%以内,平均相对误差仅 4. 6%,预测效果
较好,具有较好的实用与推广价值。

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备注/Memo

备注/Memo:
 2022-06-20 收稿, 2023-02-08 修回, 2023-03-11 接受, 2023-04-20 网络版发表
国家科技重大专项“临兴—神府地区煤系地层煤层气、致密气、页岩气合采示范工程”(2016ZX05066)
何东,男,1980 年出生,工程师,硕士学位,2011 年毕业于西安石油大学油气田开发工程专业,
主要从事于致密气、煤层气生产方面工作。 电话: 18292829330,Email:hedong6@ cnooc. com. cn。
 通信地址:山西省吕梁市临县胜利坪村中联公司,邮政编码:033200。
更新日期/Last Update: 2023-04-28