基于量子神经网络的储层敏感性预测方法研究

发布时间：2017-09-24 18:41

  本文关键词：基于量子神经网络的储层敏感性预测方法研究

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【摘要】：储层敏感性评价是油气层保护的一个重要方面,敏感性的评价一般采用室内实验方法。但是室内评价方法存在需要大量岩心且耗时长的缺点,传统的预测模型也存在缺陷。鉴于此,在收整理集岩心资料基础之上,结合量子神经理论,提出量子神经网络储层敏感性预测模型。利用该模型对某地区储层敏感性进行预测,预测结果表明,该模型预测储层敏感性数据与室内实验结果的符合率达到90%以上,其准确率明显高于传统的预测模型,为储层敏感性的评价提供了一种新的、科学的方法。
【作者单位】： 中国石油辽河油田钻采工艺研究院;
【关键词】： 量子神经网络 储层保护 预测 敏感性
【分类号】：P618.13
【正文快照】： 0引言储层敏感性预测最常用的方法就是敏感性室内实验法,但是这种方法,需要大量的岩心,做实验所用的时间也比较长。而且在岩心的钻取、切割及实验前预处理过程中,可能已经对岩心造成了不同程度的损害。因此,常规评价方法需要大量人力物力,但是也不能保证结果完全正确。储层敏

【参考文献】

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本文编号：912871