【摘 要】
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快速、准确地诊断与预测气藏水锁问题一直是气藏开发中的技术难点。常规研究方法需使用大量岩心进行测试,且时间较长,无法快速应用于生产中。在充分分析水锁产生机理和各种影
【机 构】
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西安石油大学,中油青海油田分公司,中油长庆油田分公司
【基金项目】
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国家科技重大专项“低渗、特低渗储层开发过程中储层保护技术研究”(2008ZX05013);西安石油大学科技创新基金项目“复杂气藏动态储量计算”(YS29030833)资助
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快速、准确地诊断与预测气藏水锁问题一直是气藏开发中的技术难点。常规研究方法需使用大量岩心进行测试,且时间较长,无法快速应用于生产中。在充分分析水锁产生机理和各种影响因素的基础上,利用神经网络信息融合技术的三层前馈神经网络系统,以孔隙度等11个对水锁有影响的因素为网络的输入层节点,建立气藏水锁识别、诊断、评价和预测的信息融合模型,并编制软件,进行气藏水锁模拟预测。研究结果表明,该方法可快速给出气藏水锁程度,对比预测结果与实测结果有较高符合率。
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