径向基函数神经网络法预测海上油田储层敏感性

作者：王巧智,苏延辉,江安,高波

摘要：在石油勘探开发过程中,引入不配伍工作液会引起储层敏感性损害。目前预测储层敏感性常参考行业标准通过实验评价,但实验评价周期长,需消耗大量人力物力,特别是对于探井和缺乏岩心样品的井,如何快速、准确地预测储层敏感性是亟需解决的问题。径向基函数神经网络法作为一种新兴预测方法,具有网络结构简单、逼近能力强和学习速度快等优点,已成为陆地油田的储层敏感性智能预测方法之一。文章基于径向基函数神经网络研究储层敏感性,实现了对海上油田储层速敏、水敏、酸敏、碱敏损害的定量诊断,且精度高,可操作性强,可推广应用。

发文机构：中海油能源发展股份有限公司工程技术分公司

关键词：径向基函数神经网络海上油田敏感性radial basis functionneural networkoffshore oil f ieldsensitivity

分类号： TE321[石油与天然气工程—油气田开发工程]TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]