西非和亚太地区海上油田钻井完井投资估算模型.pdfVIP

石 油 勘 探 与 开 发 500 2012年8月 PETROLEUM EXPLORATION AND DEVELOPM ENT Vo1 ． 39 No．4 文章编号：1000-0747(2012)04．0500．05 西非及亚太地区海上油田钻井完井投资估算模型 汪东进 ，李秀生 ，张海颖 ，王震 (1．中国石油大学 (北京)；2．中国石油天然气集团公司；3．中国科学院科技政策与管理科学研究所 ) 基金项目：教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目 “中国与全球油气资源重点区域合作研究”(09JZD0038) 摘要：以西非及亚太地区86个具有代表性的油田作为样本，以BP神经网络方法为基础，将油价、水深、井数、井 深、地质条件这5个影响因素作为输入层参数，钻井完井投资额作为输 出层参数，构建海上油田钻井完井投资的BP 神经网络模型，并与回归分析模型进行 比较分析。结果表明，由于BP神经 网络方法是一个主动学习的过程，可 以有 效地描述变量之间的非线性关系，体现其解决复杂问题的优势，构建的模型具有合理性和实际参考价值。构建的钻 井完井投资BP神经网络估算模型具有很好的拟合精度，大部分样本的预测误差在 30％以内，基本满足工程开发所要 求的误差精度 ，而且误差水平远远低于回归分析模型。图3表 5参 14 关键词：西非；亚太地区；海上油田；钻井完井投资估算；BP神经网络 中图分类号：TE29 文献标识码：A A modelforestimatingthedrillingandcompletioninvestmentinoffshore oilfieldsinW estAfricaandtheAsia．Pacificregion WangDongjin’2LiXiusheng，ZhangHaiying，WangZhen (1．ChinaUniversityofPetroleum，Beijing102249，China；2．ChinaNationalPetroleumCorporation(CNPC)， Beijing100724，China；3．InstituteofPolicyandManagement，ChineseAcademyofSciences， Bejiing100190，China) Abstract：A BP neuralnetworkmodelforestimatingthedrillingandcompletion investmentisbuiltbasedontheBP neuralnewt ork methodwith86representativeoffshoreoilfieldsinWestArficaandAsia—Pacificassamples．ThemodelUSeSfivefactors，includingoil price，waterdepth，wellnumber,welldepthandgeologiccondition，astheinputparameters，andoutputshtedrillingandcompletion investmentparameters．Comparisonofthemodelwitharegressionanalysismodelshowsthattheestablishedmodelisreasonableand valuablebecausetheBPneuralnetwork isanactivelearningprocess，abletoeffectivelydescribehtenon—linearrelationshipbetween variablesandsolvecomplicatedproblems．TheestablishedBPneuralnetworkmodelhashighfi~ingacc