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影响水力压裂效果的因素及人工神经网络评价

孙东生 王红才 侯默 赵卫华 宋清新 刘振华 牛淑芳

孙东生, 王红才, 侯默, 等, 2006. 影响水力压裂效果的因素及人工神经网络评价. 地质力学学报, 12 (4): 485-491.
引用本文: 孙东生, 王红才, 侯默, 等, 2006. 影响水力压裂效果的因素及人工神经网络评价. 地质力学学报, 12 (4): 485-491.
SUN Dong-sheng, WANG Hong-cai, HOU Mo, et al., 2006. FACTORS INFLUENCING THE EFFECTS OF HYDROFRACTURING IN A LOW-PERMEABILITY OILFIELD AND POTENTIAL EVALUATION USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK. Journal of Geomechanics, 12 (4): 485-491.
Citation: SUN Dong-sheng, WANG Hong-cai, HOU Mo, et al., 2006. FACTORS INFLUENCING THE EFFECTS OF HYDROFRACTURING IN A LOW-PERMEABILITY OILFIELD AND POTENTIAL EVALUATION USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK. Journal of Geomechanics, 12 (4): 485-491.

影响水力压裂效果的因素及人工神经网络评价

基金项目: 

胜利油田滨南采油厂项目《地应力在重复压裂中的应用研究》(项目编号:YKB0508)资助.

详细信息
    作者简介:

    孙东生(1980-),男。在读硕士,主要从事岩石力学、地应力、油田水力压裂等方面的研究。

  • 中图分类号: TE357.1

FACTORS INFLUENCING THE EFFECTS OF HYDROFRACTURING IN A LOW-PERMEABILITY OILFIELD AND POTENTIAL EVALUATION USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

  • 摘要: 水力压裂是低渗透油气田提高开采效益的主要技术手段之一,但是影响水力压裂效果的因素较多,如地质特征、储层物性和地层能量等。为了达到理想的压裂效果,就要综合考虑各个影响因素之间的相互关系,找出影响压裂效果的主要因素。本文利用人工神经网络方法建立了数学评估模型并对已有的大量生产数据进行了网络训练和方法验证。结果证明所建立的压裂井潜能评估模型稳定性好,预测精度较高,对油田水力压裂的选井评层及产能预测具有一定的指导意义。

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2006-05-10
  • 刊出日期: 

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