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基于PCA-FNN的油井注水效果预测研究
被引量：
1
1
作者
田亚娟
马微
+2 位作者
刘烨
肖志红
程国建
《西安石油大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2014年第3期83-86,10-11,共4页
针对油田上注水有效周期不确定的问题,提出一种用于预测注水有效周期的混合主成分分析与模糊神经网络相结合的数值方法。该方法使用主成分分析对油井注水统计数据进行降维处理,应用模糊神经网络对降维后的数据进行训练和测试。使用某油...
针对油田上注水有效周期不确定的问题,提出一种用于预测注水有效周期的混合主成分分析与模糊神经网络相结合的数值方法。该方法使用主成分分析对油井注水统计数据进行降维处理,应用模糊神经网络对降维后的数据进行训练和测试。使用某油田116口油井的注水数据检验提出模型的正确性,结果表明,用其预测的注水有效周期平均绝对误差与相对误差分别为1.97个月和10.75%,预测精度高于未经过主成分分析处理的模糊神经网络方法和多元线性回归方法。可以用于油井注水效果分析与工程人员的决策优化。
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关键词
模糊神经网络
主成分分析
注水
效果
注水
有效
周期
预测
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职称材料
题名
基于PCA-FNN的油井注水效果预测研究
被引量：
1
1
作者
田亚娟
马微
刘烨
肖志红
程国建
机构
西安石油大学电子工程学院
西安石油大学计算机学院
出处
《西安石油大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2014年第3期83-86,10-11,共4页
基金
国家自然科学基金(编号:40872087)
文摘
针对油田上注水有效周期不确定的问题,提出一种用于预测注水有效周期的混合主成分分析与模糊神经网络相结合的数值方法。该方法使用主成分分析对油井注水统计数据进行降维处理,应用模糊神经网络对降维后的数据进行训练和测试。使用某油田116口油井的注水数据检验提出模型的正确性,结果表明,用其预测的注水有效周期平均绝对误差与相对误差分别为1.97个月和10.75%,预测精度高于未经过主成分分析处理的模糊神经网络方法和多元线性回归方法。可以用于油井注水效果分析与工程人员的决策优化。
关键词
模糊神经网络
主成分分析
注水
效果
注水
有效
周期
预测
Keywords
fuzzy neural network
principal component analysis
effect of water injection
prediction of effective water injection cycle
分类号
TE319 [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]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PCA-FNN的油井注水效果预测研究
田亚娟
马微
刘烨
肖志红
程国建
《西安石油大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2014
1
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