【摘 要】
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气井产量变化的影响因素很多，使产量递减预测变得十分困难。以洛带气田的产量递减井为例，运用R/S分析方法计算了气井的赫斯特指数，证实该区的气井产量变化和生产时间具有相关性，
【机 构】
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西南石油大学博士后科研流动站,成都理工大学
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气井产量变化的影响因素很多，使产量递减预测变得十分困难。以洛带气田的产量递减井为例，运用R/S分析方法计算了气井的赫斯特指数，证实该区的气井产量变化和生产时间具有相关性，可以进行产量递减分析。利用CA-BP神经网络模型对气井产量进行了拟合和预测，拟合的平均相对误差为5．1％，表明新模型适用于洛带气田的产量递减预测。
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