典型文献
基于机器学习BP算法和树模型算法的井筒流体流型预测
文献摘要：
近年来随着石油行业的不断发展,为适应油藏在地下不同分布情况,除了传统采用的垂直井以外,大斜度井、水平井也不断被利用于对油藏的探测与开发.判断不同斜度井在不同流量、含水率下井中流体的流型就成了一个亟需解决的问题.本文通过分别使用BP神经网络和树模型,对不同流量、含水率的各斜度井井下流体流型进行预测,与实验所获取的数据进行对比,两种算法预测准确度分别能达到75％和91.7％,验证了BP神经网络算法和树模型算法在流型预测中的有效性,为后续井下流型研究提供了一种新的方案.
文献关键词：
大斜度井;水平井;BP神经网络;树模型;流型预测
中图分类号：
作者姓名：
张怡然;李奥
作者机构：
长江大学地球物理与石油资源学院 湖北 430100
文献出处：
引用格式：
[1]张怡然;李奥-.基于机器学习BP算法和树模型算法的井筒流体流型预测)[J].当代化工研究,2022(21):111-113
A类：
B类：
基于机器学习,树模型,模型算法,井筒,流型预测,石油行业,油藏,不同分布,直井,大斜度井,水平井,同流量,下井,中流,井井,井下,下流,实验所,算法预测,预测准确度,神经网络算法
AB值：
0.334967
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
