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应用神经网络信息融合技术快速预测储层敏感性
  • ISSN号:1006-768X
  • 期刊名称:《钻采工艺》
  • 时间:0
  • 分类:TE319[石油与天然气工程—油气田开发工程]
  • 作者机构:[1]中国石油大学,北京, [2]西安石油大学,710065
  • 相关基金:本文受国家自然科学基金资助,项目批号:50274059.
中文摘要:

快速、准确地诊断与预测储层敏感性损害问题一直是储层保护问题研究的一个重要领域。同时预测储层敏感性损害也是一门需要处理大量数据与信息的技术。信息融合技术是将各种途径、任意时间和任意空间上获得的信息作为一个整体进行综合分析处理的技术。利用信息融合技术进行敏感性损害预测能够尽可能多地使用已有的数据获取最为准确的结果,在输入参数较少的情况下给出一个可靠的数值结果,且受人为因素干扰较少。基于政进算法编制的神经网络信息融合技术储层敏感性快速预测软件分析表明,该方法受人为因素干扰小,可以渗断储层中邶种敏感性是主要因素并给出一个确切数值,同系统所需参数少,结果可靠(总体符合率达到91%),是一种能适用于现场的快速有效的方法,为油田合理处理敏感性损害提供了理论依据。

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期刊信息
  • 《钻采工艺》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国石油天然气集团公司 四川石油管理局
  • 主办单位:四川石油管理局钻采工艺技术研究院
  • 主编:韩烈祥
  • 地址:四川广汉中山大道南二段88号中国石油集团川庆钻探工程有限公司工程技术研究院
  • 邮编:618300
  • 邮箱:zcgybjb@163.com
  • 电话:0838-5100175
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-768X
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1177/TE
  • 邮发代号:62-42
  • 获奖情况:
  • 美国石油文摘数据库(PA)重点收录期刊 中国学术...,四川省“技术类质量一级”期刊,全国中文核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:14538