基于BP神经网络的气井配产方法

作者：白慧芳; 冯婷婷; 杜克锋; 施里宇; 辛翠平; 米乃哲

来源：中国科技论文, 2023, 18(09): 1000-1006.

• 鄂尔多斯盆地
• 致密气藏
• 气井合理配产
• BP神经网络
• 预测模型
• 敏感性分析

气井合理配产是保障气田高效、稳定、持续生产的关键前提，针对延安气田目前生产井数多且投产时间差异大、气井配产困难的问题，优选原始地层压力、井控储量、地层系数、表皮系数、稳产时间作为输入神经元，运用反向传播(back propagation, BP)神经网络对91口气井的资料进行网络训练和学习，建立合理产量预测模型，并对5个参数进行影响程度分析和敏感性分析。结果表明：模型预测91口气井的产量平均误差为1.77%,预测结果真实可靠；所选择的5个神经元对合理产量均有显著影响，且影响程度从大到小依次为稳产时间、井控储量、地层系数、表皮系数、原始地层压力；原始地层压力越大、井控储量越大、地层系数越大、表皮系数越小，一定稳产时间内气井合理产量就越大。

• 单位
  陕西延长石油（集团）有限责任公司; 陕西延长石油（集团）有限责任公司研究院