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基于循环神经网络的缝洞型油藏油井产量预测
周于皓, 刘慧卿, 祁鹏, 赵萌, 陈宇
计算物理 2018, 35 (
6
): 668-674. DOI:
10.19596/j.cnki.1001-246x.7754
摘要
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496
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2
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（7038KB）（
1565
）
可视化
利用神经网络的强大非线性映射和拟合能力，构建神经网络产量预测模型，并针对油田生产数据的高误差、易缺省等特性和曲线拟合预测不易收敛的情况，提出了训练数据集扩充方法和改良的均方误差损失函数.在拟合油井产量方面取得了显著的效果.
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SAGD循环预热储层温度分析模型
祁鹏, 刘慧卿, 庞占喜, 刘化普, 陈宇
计算物理 2018, 35 (
1
): 64-70. DOI:
10.19596/j.cnki.1001-246x.7583
摘要
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354
）
HTML
（
2
）
PDF
（1694KB）（
1542
）
可视化
根据矿场实际生产条件，综合考虑沿水平井方向和径向方向的热传导以及水平井部分深入储层的生产特点，建立三维热传导物理模型，并通过无因次化、Laplace变换、分离变量法及Stehfest数值反演等手段进行详细求解.所得结果与CMG软件计算结果吻合程度较高，验证了模型的准确性.分析无因次加热温度与无因次加热时间和无因次加热量的关系，得出径向距离越小、所需加热时间越短，后期所需加热量越多；径向距离越大、开始升温越晚，所需热量越大的结论.所得图版可用于预测相应温度下所需的加热时间和所需的总加热量，为SAGD循环设计提供依据.
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