小波神经网络在油田产量预测中的应用.pdfVIP

· 52· 第 27卷 第6期 大庆石油地质与开发 P．G．O．D．D． 2008年 l2月 文章编号：1000—3754 (2008)06-0052-03 小波神经网络在油 田产量预测中的应用 李智超，赵正文，钟仪华，李建丽，刘道杰 (西南石油大学，四川 成都 610500) 摘要：在油田开发中，准确的产量预测对开发调整部署和提高措施作业效益有重要作用，它决定了油 田生产投资的规模和决策方向。但是，油藏是一个复杂的多变量非线性动力学系统，由于油藏储层的 非均质性和决定油田产量因素的不确定性，往往很难对油田产量进行准确的预测。小波神经网络是小 波分析与前馈神经网络的融合，具有比BP网络更好的收敛性，同时具有处理复杂性、时变性和防震 性的功能，可以对地质条件 比较复杂、影响因素不确定的油田进行产量预测。通过对油田产量预测的 实例计算表明，该方法具有很强的理论指导和较好的实际应用效果。 关 键 词：小波分析；神经网络；小波神经网络 (WNN)；油田产量预测；应用 中图分类号：TE323 文献标识码 ：B Applicationofwaveletneuralnetworkinoilfieldproductionprediction LIZhi—chao，ZHAOZheng—wen，ZHONGYi-hua，LIJian—li，LIUDao—jie (SouthwestPetroleum University，Chengdu610500，China) Abstract：Inthecourseofoilfield development，accurate·production predictionhasalwaysplayed importantrolein practicingdevelopmentadjustmentandenhancingtheeffectsofstimulationoperation，andmoreoveritdeterminesthein— vestmentsizeofoilfieldproductionanddecisionorientation．Butoilreservoirisacomplex，multiplevariablesandnon- lineardynamicsystem andfurthermorebecauseoftheheterogeneityofoilreservoirsandtheuncertaintyofthefactorsthat determinetheoilfieldproductionrate，theoilfieldproductionisalwaysverydifficulttopredictaccurately．Waveletneu— ralnetwork(WNN)istheintegrationofbothwaveletanalysisandfeedforwardneuralnetwork．Thisnetworkhastheof1． 1owingadvantages：much betterconvergence thanBP network；possessesthefunction ofdealingwith complicated， time—-variantandvibration—proofproblemsandmoreoverpredictsproductionratefortheoilfieldwithmorecomplicatedge．． ologicalconditionsanduncertaininfluencingfactors．Throughtheactualcalculationofproductionprediction，themethod isproventoownmuchmorepowerfultheoreticalguideandmuchbetterapplicationeffects． Keywords：waveletanalysis；neuralnetwork；waveletneuralnetwork(WNN)；oilfieldproductionprediction；ap— plication 对油 田进行产量预测是油 田开发的