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摘要
致密油是全球非常规油气勘探开发的新热点，致密油藏储量丰富，使得对致密油水平井产能预测需求大大增加。在本文中，使用深层神经网络模型对致密油水平井的初期产能进行预测。先通过热力图筛选出对初产水平有强相关性的因素。将这些因素作为模型的输入进行深度学习。开发模型的调整参数由优化算法确定。用200个数据点作为模型的数据集，其中160个用作训练数据，40个用作测试数据。为评估所开发的实验数据预测模型的准确性和有效性，使用了图形技术。此外，将结果与测试集的结果进行比较，以预测致密油水平井的初期产能。结果表明该模型对于初期产能的预测是精确且可行的。预测结果的准确率达90.266%，为Z地区的致密油水平井初期产能预测提供支持。
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