ИДЕНТИФИКАЦИЯ РЕЖИМОВ ФИЛЬТРАЦИИ НЕФТИ В ПЛАСТЕ С ПОМОЩЬЮ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

Иван Михайлович Григорьев

Авторы

И. М. Григорьев Ижевский государственный технический университет имени М. Т. Калашникова

Ключевые слова:

нейронная сеть, ИНС, режим фильтрации, интерпретация ГДИС

Аннотация

Обсуждается реализация подхода на основе искусственных нейронных сетей для определения параметров режима фильтрации с использованием данных гидродинамических исследований скважин (ГДИС). Также исследуются типичные особенности разных режимов фильтрации, которые наблюдаются на графике производной функции давления.

Биография автора

И. М. Григорьев, Ижевский государственный технический университет имени М. Т. Калашникова

аспирант

Библиографические ссылки

Харин А. Ю., Харина С. Б. Гидродинамические методы исследования нефтяных скважин : учеб. пособие. – Уфа : Изд-во УГНТУ, 2004. – 108 с.

Кременецкий М. И., Ипатов А. И., Гуляев Д. Н. Оценки продуктивных свойств пласта и скважины по гидродинамическим исследованиям : учеб. пособие. – М. : РГУ нефти и газа, 2003. – 85 с.

Athichanagorn, S. Using Artificial Neural Network And Sequential Predictive Probability Method To Mechanize Interpretation Of Well Test Data: M. S. Thesis. – Stanford University, 1995. – 67 p. – URL: https://pangea.stanford.edu/ ERE/pdf/pereports/MS/Athichanagorn95.pdf (дата обращения: 26.11.2012).

Al-Kaabi, A. U., Lee, W. J. Title Using Artificial Neural Networks To Identify the Well Test Interpretation Model // SPE Formation Evaluation. – 1993. – Vol. 8, Nr 3. – Pp. 233–240.

Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. – М. : Вильямс, 2006. – 1104 с.

Horne, R. N. Modern Well Test Analysis: A Computer-Aided Approach. – 4th printing. – Palo Alto, California, USA : Petroway, Inc, 1990.