儲(chǔ)層損害預(yù)測(cè)算法的研究與設(shè)計(jì)

摘 要：通過(guò)調(diào)研分析現(xiàn)有儲(chǔ)層損害數(shù)據(jù)，結(jié)合計(jì)算機(jī)技術(shù)，研究一套能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)儲(chǔ)層敏感性變化的軟件，能提高油氣開(kāi)采率。研究重點(diǎn)是設(shè)計(jì)油氣層損害診斷的診斷方法及對(duì)應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，并結(jié)合軟件工程的思想，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一套計(jì)算機(jī)軟件。以用于快速、準(zhǔn)確的計(jì)算儲(chǔ)層變化趨勢(shì)，為預(yù)防儲(chǔ)層損害提供有力的科學(xué)依據(jù)。

關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法；混合編程；儲(chǔ)層損害

1 引言

隨著科技的進(jìn)步，信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，計(jì)算機(jī)行業(yè)發(fā)生日新月異的變化，計(jì)算機(jī)軟件伴隨生產(chǎn)實(shí)踐的需要都在逐漸成長(zhǎng)。利用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)一種能預(yù)測(cè)儲(chǔ)層發(fā)生損害變化的軟件，使得人們能對(duì)儲(chǔ)層變化有著及時(shí)的防備，提高油氣采收率，對(duì)增能促產(chǎn)有著極為重要的作用。本研究利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型設(shè)計(jì)一套具有預(yù)測(cè)功能的軟件，以預(yù)防儲(chǔ)層的損害。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱藏層、輸出層等三層構(gòu)成，如圖1所示。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，預(yù)測(cè)將來(lái)要發(fā)生的結(jié)果。因此研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型，設(shè)計(jì)一套具備預(yù)測(cè)功能的軟件是可行的。

2 儲(chǔ)層損害預(yù)測(cè)算法設(shè)計(jì)

2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)算法的推導(dǎo)設(shè)計(jì)過(guò)程

設(shè)定ωij為輸入層第i個(gè)神經(jīng)元和中間隱藏層第j個(gè)神經(jīng)元之間的連接權(quán)值，υkj為隱藏層第j個(gè)神經(jīng)元和輸出層第k個(gè)神經(jīng)元之間的連接權(quán)值。設(shè)計(jì)輸入層的單元i輸出值Oi等于其輸入值xi；隱藏層：對(duì)于第j個(gè)隱單元，其輸入值netj為其前一層各單元Oi的加權(quán)系數(shù)為netj=ωjiOi+θi，其對(duì)應(yīng)的輸出值為aj=f（netj），f為Sigmoid函數(shù)，即f（netj）=。輸出層：因?yàn)檩敵鰧訂卧淖饔煤瘮?shù)為線性，所以輸出值為輸入值的加權(quán)和，對(duì)于第k個(gè)輸出單元，輸出值yk為：yk=υkjaj。

2.2具體算法模型的建立

3 算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

根據(jù)前面的設(shè)計(jì)算法，結(jié)合計(jì)算機(jī)技術(shù)，設(shè)計(jì)其實(shí)現(xiàn)流程如圖2所示。

4 結(jié)束語(yǔ)

利用前面設(shè)計(jì)的模型，對(duì)某油田14口井的水敏數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，得到如圖3所示結(jié)果數(shù)據(jù)。

通過(guò)圖3可知，該預(yù)測(cè)系統(tǒng)預(yù)測(cè)的結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比對(duì)，其最大誤差為0.175839%，精度達(dá)到了99%以上。說(shuō)明該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型具有一定的使用價(jià)值，能為儲(chǔ)層損害預(yù)測(cè)起到防治作用。

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作者簡(jiǎn)介：李建蓉（1965，4-） ，女，漢族，1986年本科畢業(yè)，工程碩士學(xué)位，副教授，研究方向：流體傳動(dòng)及控制。