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神经网络方法及储层动态模型的研究

刘建  
【摘要】: 长期注水开发过程中,地下储层参数在开发流体的作用下都发生了演变,建立能够反映储层参数在空间和时间上变化规律的储层动态模型,对于提高油气采收率、延长油田的寿命有着非常重要的意义。 本文通过综合应用多学科的理论、方法和技术,并借助于计算机的手段,将数学和储层地质紧密结合,提出了一套新的建立储层四维模型的方法。主要取得了以下成果和认识:①分析了神经网络的算法原理和基本结构,并对常用于储层建模中的BP神经网络进行了研究,总结了传统的BP算法的推导。②针对BP算法在储层建模中困难和问题,提出了新的改进措施,即利用遗传算法来优化BP神经网络的权值和阈值,从而能够有效避免网络训练的局部最优化问题,节省网络的训练时间,使得所建模型能更好的的符合精度的要求。③充分利用计算机的手段,通过编程语言来实现遗传算法优化的BP算法,并利用新的算法来进行网络训练,建立起GA-BP神经网络的储层建模系统。④提出了一种新的建立储层四维模型的方法,即首先利用人工神经网络建立起储层参数的预测模型,得到储层参数的四维数据体,然后利用建模软件建立各个开发阶段的三维地质模型,从而实现了储层地质的四维建模。⑤以胜坨油田二区沙二段8砂层组3小层的三角洲前缘相储层为例,建立了储层宏观参数的四维模型,并对所建模型进行验证,能够得到较满意的效果。


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