軟計算方法在油藏歷史擬合中的應用研究.pdf

1、歷史擬合是油藏數(shù)值模擬過程中一個十分重要的環(huán)節(jié)，是預測油田開發(fā)動態(tài)的基礎。由于歷史擬合過程中所用模型參數(shù)較多、可調(diào)整自由度大、主觀隨意性大，其程序運行也非常耗時，因而本文提出使用軟計算方法中的神經(jīng)網(wǎng)絡技術來預測油藏特性參數(shù)，并進而優(yōu)化歷史擬合過程。 本文首先對軟計算方法的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢及其在油藏數(shù)值模擬領域中的應用進行了綜述。其次闡述了軟計算中人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概念、基本模型和算法。研究了一種綜合啟發(fā)式學習算法的改進型BP神

2、經(jīng)網(wǎng)絡，即引入了動量因子和學習率自適應調(diào)整策略的神經(jīng)網(wǎng)絡。理論研究和仿真試驗均表明，該算法是有效的，并且學習效率和收斂性能都比標準BP網(wǎng)絡高。接下來介紹了油藏歷史擬合過程中所需要調(diào)整的油藏特性參數(shù)具有很強的不確定性，導致歷史擬合過程非常耗時，成本也很大。鑒于BP網(wǎng)絡作為一個具有高度非線性映射能力的計算模型，且具有結構簡單、工作狀態(tài)穩(wěn)定、易于硬件實現(xiàn)等優(yōu)點，因而采用改進BP網(wǎng)絡來預測油藏歷史擬合參數(shù)。 最后，采用改進BP網(wǎng)絡來確定